**对比文件名称**：发明公开 US2012299828A1 METHOD AND APPARATUS FOR CLASSIFYING MULTIPLE DEVICE STATES
**特征比对表格**
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 | |
| **A. 一种用于分类移动装置的运动状态的方法**<br>**《直接公开》** | [0006] “An example of a method of classifying a plurality of state types for a device described herein includes ... where the first state type is a motion state...”<br>[0019] “Techniques are described herein for classifying a plurality of device state types...” | 对比文件明确公开了一种用于分类设备（包括移动装置）的多种状态类型（包括运动状态）的方法。其整体技术方案就是通过处理传感器信息来分类设备状态，其中运动状态是核心分类目标之一。这与目标专利权利要求中“用于分类移动装置的运动状态的方法”这一上位概念所限定的技术领域和目的相同。 | |
| **B. 确定与最高概率值且与大于第一阈值的第一置信度水平相关联的第一运动状态**<br>**《隐含公开》** | [0004] “... the classifier will select both the motion state and the device position that have the highest computed likelihoods...”<br>[0027] “... (1) by choosing the specific motion state/device position combination with the highest joint likelihood or posterior...”<br>[0034] “... the motion state {circumflex over (ω)}motion is initially selected according to: ({circumflex over (ω)}motion, {circumflex over (ω)}position<sub>DISCARD</sub>) = arg max<sub>(ω<sub>motion</sub>, ω<sub>position</sub>)</sub> P<sub>motion</sub>(f<sub>motion</sub> \ | ω<sub>motion</sub>, ω<sub>position</sub>)” | 对比文件多次公开了分类器通过计算并比较似然度（likelihood）或后验概率（posterior）来选择“最高计算似然度”的运动状态。虽然对比文件未明确记载“大于第一阈值的第一置信度水平”这一表述，但其技术方案隐含了所选择的最高似然度状态是“可信的”或“被接受的”。在本领域，分类器输出一个状态即意味着该状态被认为是最可能的，这本身就建立在一个隐含的置信度判断之上。若分类器对所有状态的置信度都极低（即概率值均未超过一个隐含的接受阈值），则可能不输出任何确定状态或输出“未知”状态。因此，对比文件隐含公开了“确定与最高概率值...相关联的第一运动状态”，且该确定过程必然包含一个隐含的置信度判断（即大于某个接受阈值）。在对比文件中，该特征的作用是确定设备当前最可能的运动状态，这与目标专利中为解决“确定当前运动状态”这一技术问题所起的作用是相同的。 |
| **C. 进入第一运动状态**<br>**《未公开》** | 无对应原文。 | 对比文件描述了分类器“选择（select）”或“确定（determine）”具有最高似然度的运动状态，但全文未提及“进入（enter）”该状态这一后续动作或状态管理步骤。“进入”意味着将所确定的运动状态设置为设备的当前活动状态（active state），这可能涉及状态机的切换、事件触发或向其他应用模块通知状态变更。对比文件的技术方案聚焦于状态分类的算法本身（即从传感器数据计算出状态），并未描述分类结果如何被系统采纳并转变为设备的当前活动状态。因此，该技术特征未被对比文件公开。 | |
| **D. 当第一运动状态处于作用中时，确定与最高概率值且与大于第一阈值的第二置信度水平相关联的第二运动状态，第二运动状态不同于第一运动状态**<br>**《未公开》** | 无对应原文。 | 对比文件描述的分类过程是基于当前传感器数据实时计算并输出最可能的运动状态，它是一个“单次”或“当前时刻”的分类决策。对比文件没有描述任何关于“当前活动状态（第一运动状态处于作用中）”的概念，也没有描述在保持一个活动状态的同时，持续监控并确定另一个可能成为新活动状态（第二运动状态）的过程。目标专利的该特征体现了一种状态监控和潜在转换的机制，而对比文件仅公开了孤立时刻的状态识别。因此，该技术特征未被对比文件公开。 | |
| **E. 确定是否将进入第二运动状态**<br>**《未公开》** | 无对应原文。 | 如对特征C和D的分析，对比文件未建立“活动状态”和“状态进入”的管理机制。因此，自然也不存在基于某种规则（如置信度阈值、时间条件）来“确定是否将进入”一个新状态的决策步骤。该特征是实现状态稳定切换、防止误判的核心，在对比文件的分类算法框架中未见公开。 | |
| **F. 响应于确定将进入第二运动状态，进入第二运动状态**<br>**《未公开》** | 无对应原文。 | 该特征是特征E的后续执行动作。由于对比文件未公开“确定是否将进入”的判断逻辑（特征E），也未曾描述“进入”状态的动作（特征C），因此“响应于确定...进入第二运动状态”这一完整的条件状态转换流程在对比文件中完全没有记载。 | |
| **G. 其中当出现以下情况时，将进入第二运动状态：1)第二置信度水平大于第二阈值，第二阈值大于第一阈值，或2)当第一运动状态处于作用中时，第二运动状态在预定时间周期内连续地与最高概率值且与大于第一阈值但小于第二阈值的第二置信度水平相关联。**<br>**《未公开》** | 无对应原文。 | 该特征具体限定了从当前活动状态转换到新活动状态的精确条件，涉及两级置信度阈值（第一阈值、第二阈值）的比较以及时间持续性的要求。这是目标专利为了实现“减少运动状态切换”和“提高状态转换准确性”而设计的特定规则。对比文件通篇未提及任何关于状态转换的条件、阈值比较或时间持续性验证。其分类算法每次独立运行，输出结果，不涉及与历史状态比较或满足特定条件后才更新活动状态。因此，该技术特征未被对比文件公开。 |
<<<A>>><<<b>>>