具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

实施例一

本申请实施例提供了一种控制方法，该方法应用于电子设备中，该电子设备上运行有游戏类应用程序，图1为本申请实施例提供的一种可选的控制方法的流程示意图，如图1所示，该控制方法可以包括：

S101：获取电子设备的稳态温度；

目前，当用户使用电子设备上的游戏类应用程序时，电子设备的温度会持续上升，相关技术中，为了避免电子设备持续的升温对电子设备各部件性能的影响，往往采用基于电子设备的实时温度调整电子设备的显示帧率来达到对电子设备的温度的控制，然而，该方法会出现过度控制显示帧率的现象发生，导致电子设备的显示效果不佳。

为了提高运行有游戏类应用程序的电子设备的控制效果，在本申请实施例中，当电子设备上运行有游戏类应用程序时，先获取电子设备的稳态温度；其中，电子设备的稳态温度是指电子设备温度稳定时的温度。

这里，需要说明的是，电子设备可以直接从自身获取之前计算好的电子设备的稳态温度，也可以是实时计算电子设备的稳态温度，本申请实施例对此不作具体限定。

为了能够对显示帧率进行适时地控制，需要在合适的条件下获取稳态温度，在一种可选的实施例中，S101可以包括：

当游戏类应用程序的运行时长大于等于预设的时长阈值，且当前温度大于预设的第二温度阈值时，获取电子设备的稳态温度。

具体来说，由于电子设备在刚开始运行游戏类应用程序时，电子设备的温度都很低，所以，这里，只有当游戏类应用的时长大于等于预设的时长阈值，也就是说，游戏类应用程序运行有一段时间，并且当前温度大于预设的第二温度阈值，即当前温度需超过预设的第二温度阈值，这两个条件均满足时，说明电子设备运行游戏类应用程序会导致电子设备的温度上升，需要对温度进行控制以控制电子设备的温度，所以此时获取电子设备的稳态温度，以基于稳态温度来控制电子设备的温度。

针对电子设备的当前温度，可以直接通过位于电子设备上的一个温度传感器确定出，也可以根据位于电子设备上的多个温度传感器采集到的温度数据确定出，这里，本申请实施例对此不作具体限定。

为了使得获取到的电子设备的当前温度尽可能地接近实际温度，在一种可选的实施例中，上述方法还可以包括：

分别获取电子设备的后壳的当前温度，电子设备的前壳的当前温度和电子设备的侧边的当前温度；

从后壳的当前温度，前壳的当前温度和侧边的当前温度中选取出最大值，将最大值确定为当前温度。

也就是说，在电子设备的后壳处安装有温度传感器，在电子设备的前壳处安装有温度传感器，并且在电子设备的侧边处也安装有温度传感器，那么，为了获取电子设备的当前温度，电子设备通过后壳的温度传感器获取后壳的当前温度，通过前壳的温度传感器获取前壳的当前温度，通过侧边的温度传感器获取侧边的当前温度，这样，电子设备再从后壳的当前温度，前壳的当前温度和侧边的当前温度中选取出最大值作为电子设备的当前温度，这样，确定出的电子设备的当前温度是考虑了前壳，后壳和侧边的温度，使得确定出的电子设备的当前温度更加接近于实际温度，有助于对电子设备的温度进行控制。

进一步地，为了通过实时计算得到电子设备的稳态温度，在一种可选的实施例中，S101可以包括：

采集每隔第一预设间隔时间的温度；

根据采集到的时间点与温度之间的关系，确定采集到的时间点中每个时间点的温度变化速率；

当当前温度变化速率小于预设的速率阈值时，调用预设的预测模型，确定电子设备的稳态温度。

具体来说，电子设备在运行游戏类应用程序时，每隔第一预设间隔时间采集电子设备的温度，这样，便可以采集到时间点与时间点的温度，那么，可以根据采集到的时间点与温度之间的关系，确定采集到的时间点中每个时间点的温度变化速率，可以采用以下公式(1)计算时间点t的温度变化速率a_t：

其中，Δt表示第一预设间隔时间，T1表示时间点t采集到的温度，T3表示时间点t+Δt采集到的温度，T2表示时间点t-Δt采集到的温度；需要说明的是，针对采集到的最后一个时间点的温度变化速率，可以直接取采集到的最后一个时间点的上一个时间点的温度变化速率作为采集到的最后一个时间点的温度变化速率。

在确定出每个时间点的温度变化速率，就可以得知当前温度变化速率之后，比较当前温度变化速率与预设的速率阈值之间的关系，当当前温度变化速率小于预设的速率变阈值时，说明当前电子设备处于趋于稳态或者处于稳态的状态，所以，可以调用预设的预测模型，确定出电子设备的稳态温度；其中，在确定稳态温度中，针对不同的预测模型确定稳态温度所用到的数据是不同的。

其中，上述稳态温度的预测模型可以为一个函数，也可以为一个机器学习模型，这里，本申请实施例对此不做具体限定。

为了确定出稳态温度的预测模型，在一种可选的实施例中，上述方法还可以包括：

分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度，得到每隔第一预设时间采集到的温度和每隔第二预设时间采集到的温度；

对每隔第二预设时间采集到的时间点与温度，进行指数函数的线性拟合，得到拟合函数；

根据每隔第一预设时间采集到的时间点与温度，计算每隔第一预设时间采集到的时间点中每个时间点的温度变化速率；

根据拟合函数，每个时间点的温度和每个时间点的温度变化速率，确定稳态温度的预测函数；

将预测函数确定为预测模型。

具体来说，以第一预设间隔时间为5s，第二预设时间间隔为1s为例，在电子设备运行有游戏类应用程序时，分别每隔1s和每隔5s采集温度，得到每隔5s采集到的温度和每隔1s采集到的温度，然后，对每隔1s采集到的时间点与温度组成的至少两组数据进行指数函数的线性拟合，得到指数函数的拟合函数如下：

其中，t表示时间点，y表示温度，A，a和b为常数。

利用上述公式(1)和(2)可以计算出每隔1s采集到的时间点与时间点的温度，并计算出每个时间点的温度变化速率，这样，在得知每个时间点的温度，每个时间点的温度变化速率和拟合函数之后，可以构建出稳态温度的预测函数如下：

其中，T'为当前温度变化速率，T₀为当前温度、t'为相对时间，即相对于当前时刻的时长，将t'代入上式可以得到当前时刻加上t'时长的时间点的稳态温度；可见，利用上述预测模型时，电子设备需要基于当前温度，当前温度变化速率和拟合函数来计算出稳态温度。

也就是说，利用上述稳态温度的预测函数可以预测出稳态温度，所以将预测函数确定为预测模型。

另外，为了构建出准确地预测模型，可以对采集到的数据进行平滑滤波，以使得构建预测模型的数据更加准确，在一种可选的实施例中，分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度，得到每隔第一预设时间采集到的温度和每隔第二预设时间采集到的温度，包括：

分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度；

对采集到的每隔第一预设时间的温度进行平滑滤波，得到每隔第一预设时间采集到的温度；

对采集到的每隔第二预设时间的温度进行平滑滤波，得到每隔第二预设时间采集到的温度。

这里，还是以每隔1s采集温度和每隔5s采集温度为例，在采集到每隔1s的温度和每隔5s的温度，分别对采集到的数据集合进行平滑滤波，例如，多项式平滑滤波；并选取粒度较细的滤波器参数，从而可以得到每隔1s采集到的温度和每隔5s采集到的温度。

最后，电子设备根据平滑滤波后的温度为基础来构建稳态温度的预测函数，进而获取更加准确地预测模型，以预测出更加准确的稳态温度。

除了上述对采集到数据进行平滑滤波以外，还可以进行加权递推平均滤波，在一种可选的实施例中，分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度，得到每隔第一预设时间采集到的温度和每隔第二预设时间采集到的温度，包括：

分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度；

对采集到的每隔第一预设时间的温度进行加权递推平均滤波，得到每隔第一预设时间采集到的温度；

对采集到的每隔第二预设时间的温度进行加权递推平均滤波，得到每隔第二预设时间采集到的温度。

具体来说，还是以每隔1s采集温度和每隔5s采集温度为例，在采集到每隔1s的温度和每隔5s的温度，分别对采集到的数据集合进行加权递推平均滤波，例如，把连续取的N个温度采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新的温度就放入队列尾端，并扔掉原来队首的一个数据，把队列中的N个温度进行算数平均计算，并在不同时刻的温度采样数据加上不同的权重，一般起始温度较小时温度上升较快，距离稳定还需要一段时间，可以加上较小的权重，当温度逐渐平滑后，加上较大的权重。权重越大，灵敏度越高。

最后，电子设备根据加权递推平均滤波后的温度为基础来构建稳态温度的预测函数，进而获取更加准确地预测模型，以预测出更加准确的稳态温度。

为了确定出更为准确的稳态温度，在一种可选的实施例中，上述方法还可以包括：

获取电子设备在至少两种功耗下的稳态温度，形成训练数据集；

将训练数据集输入至预设的机器学习模型中进行训练，得到训练后的机器学习模型；

将训练后的机器学习模型确定为预测模型。

具体来说，除了采用上述拟合的方式构建预测模型，还可以采用机器学习模型的方式构建预测模型，其中，首先获取训练数据集，需要采集电子设备在至少两种功耗下的稳态温度，例如，采集500mA的稳态温度，采集1000mA的稳态温度等，形成训练数据集，然后将训练数据集输入至预设的机器学习模型中进行训练，从而训练出训练后的机器学习模型，并将训练后的机器学习模型确定为预测模型。

针对上述预测模型，为了预测出稳态温度，需要获取当前电子设备的功耗，将电子设备的功耗输入至预测模型中就可以确定出稳态温度。

S102：当电子设备的当前温度小于等于稳态温度，且电子设备的当前温度变化速率大于预设的速率阈值时，降低电子设备的显示帧率；

具体来说，通过S101获取到电子设备的稳态温度之后，将稳态温度与当前温度进行比较，并且将当前温度变化速率与预设的速率变化阈值进行比较，当当前温度小于等于稳态温度，且当前温度变化速率小于预设的速率阈值时，说明此时电子设备处于非稳态，所以，电子设备还是通过降低电子设备的显示帧率来降低电子设备的温度，从而达到对电子设备的温度进行控制的目的；其中，电子设备可以按照预设的步长来降低电子设备的显示帧率。

S103：当当前温度小于等于稳态温度，且当前温度变化速率小于等于预设的速率阈值时，维持电子设备的显示帧率。

另外，当当前温度小于等于稳态温度，当前温度变化速率小于等于预设的速率阈值时，说明此时电子设备要么是趋于稳态，要么是处于稳态，所以，为了防止对电子设备的温度的过度控制，这里，维持电子设备的显示帧率，以保证电子设备的显示效果。

为了提升对电子设备的温度的控制效果，在一种可选的实施例中，S103可以包括：

当当前温度小于等于稳态温度，且当前温度变化速率小于等于预设的速率阈值，且稳态温度与预设的第一温度阈值的差值小于预设的误差值时，维持电子设备的显示帧率。

也就是说，当当前温度小于等于稳态温度，当前温度变化速率小于等于预设的速率阈值时，并计算稳态温度与预设的第一温度阈值之间的差值，并确定该差值与预设的误差值之间的关系，由于预设的第一温度阈值为限制帧率的温度门限，所以，说明此时电子设备要么是趋于稳态，要么是处于稳态，为了防止对电子设备的温度的过度控制，这里，维持电子设备的显示帧率，以保证电子设备的显示效果。

最后，为了提升对电子设备的温度的控制效果，在一种可选的实施例中，上述方法还可以包括：

当当前温度大于稳态温度，返回执行获取电子设备的稳态温度。

最后，当当前温度大于稳态温度时，说明电子设备的实际温度已经出现大于稳态温度的情况，所以说明获取到的稳态温度并不是电子设备真实的稳态温度，所以，需要重新获取电子设备的稳态温度，这里，重新获取电子设备的稳态温度可以是重新构建预测模型，以计算出更为准确的稳态温度。

下面举实例来对上述一个或多个实施例中所述的控制方法进行说明。

图2为本申请实施例提供的一种可选的控制方法的实例一的示意图，如图2所示，温度检测装置通过手机各个面的温度传感器(Temperature Transducer)进行采集，例如，后壳温度传感器，前壳温度传感器和侧边温度传感器，经过温度处理器之后得到软件可处理数据；同时，将提前通过游戏过程温度数据集训练得到的温度拟合数据和游戏下发的相关数据输入到中央处理器(CPU，Central Processing Unit)中，进行周期性监控并预测稳态温度，并根据预测结果给出对游戏帧率的温度控制决策结果；将决策得到的游戏帧率下发给图形处理器(GPU，Graphics Processing Unit)渲染并显示出来。

具体地，温度拟合数据首先由大量游戏过程温度数据训练得出，实测数据温度存在较多波动，需要先将实测温度数据进行平滑滤波再进行拟合，得到与芯片平台强相关的拟合参数集(相当于上述拟合函数)。

其中，滤波器选取基于最小二乘原理的多项式平滑滤波器；拟合算法采用指数函数的线性拟合。

其中，CPU主要承担三部分工作：温度监控、稳态温度预测、温度控制决策。在温度监控过程中，设定温度监控阈值T1，当实测温度达到T1时开始进行周期性稳态温度预测。稳态温度预测需要根据实时的温度数据、温度拟合参数集来进行预测。其中，计算了实时温度变化速率，根据拟合函数求解出未来一段时间内的温度，当温度变化速率较小时，预测得到稳态温度。根据预测得到的稳态温度，来决策当前温度下对游戏帧率的控制方案。

图3为本申请实施例提供的一种可选的控制方法的实例二的示意图，如图3所示，上述控制方法可以包括：

S301：采集游戏温度训练集；

具体地，考虑到硬件散热能力，采集游戏过程每一秒的温度变化数据作为游戏温度训练集；

S302：稳态温度训练模块对S301所得数据进行多项式平滑滤波；

S303：对S302所得的数据进行指数函数的线性拟合，得到温度拟合函数；其中，拟合函数模型如公式(2)所示。

S304：采集测试数据。

具体地，获取游戏过程中每五秒的温度数据。

S305：对测试数据进行多项式平滑滤波处理，选取粒度较细的滤波器参数。

S306：对S304得到的数据计算温度变化速率；

S307：使用多项式平滑滤波器对温度变化速率平滑滤波处理，选取粒度较粗的平滑参数。

S308：稳态温度预测模块构建稳态温度预测函数。

其中，根据温度拟合函数、当前温度变化速率、当前温度构建稳态温度预测函数如上述公式(3)。

需要说明的是，由于温度变化速率可以反映环境温度、游戏配置影响、起始温度的影响，所以稳态温度的预测函数可以根据不同的环境温度、起始温度、游戏配置进行自适应调整。

S309：对测试数据进行稳态温度的预测，得到稳态温度；

首先，需要判断测试数据集大小是否满足条件，由于测试数据集是每5秒进行采样，若测试数据集大小<120，即游戏时长不足10分钟，并且，判断当前温度是否大于T1，若其中有一项不满足，则不进行稳态温度的预测，因为数据集过小会导致预测误差较大。

由于温度达到稳态时温度变化速率趋近于0，可以根据温度变化速率来判断是否接近稳态，可以设置温度变化速率阈值Tv，若当前的温度变化速率平滑值小于Tv，可以判定此时温度已接近稳态，通过拟合函数和温度变化速率代入公式(3)中，计算得到稳态温度的预测值。

S310：游戏帧率决策模块根据稳态温度，进行游戏帧率温度控制方案决策；

具体来说，在当前功耗状态下预测得到稳态温度，可以判断下一阶段的温度控制是否需要实行。若温度变化速率大于Tv，则手机距离稳态温度还需一段时间，则原温度控制方案中的帧率可以下发实行；例如，降低显示帧率。

若已经达到稳态，且稳态温度的预测值与温度控制方案中限制帧率的温度门限相差小于误差值e，则原温度控制方案中的帧率不需要下发实行，延续上一阶段的温度控制方案。并将原温度控制方案存储在存储器中。

S311：根据决策得到的游戏帧率，进行界面显示，以显示游戏画面。

其中，游戏帧率决策之后，进行周期性温度监控，并进行方案修正。

由于预测所得的稳态温度预测值依赖于游戏环境温度、游戏过程中稳定的功耗，若环境温度、亮度、游戏配置等发生改变，功耗出现较大波动，稳态温度预测值会出现较大误差。为防止温度控制方案带入负影响，需要周期性监控实时温度。当实时温度超过稳态温度预测值时，从存储器中读取原温度控制方案进行下发实行。

通过上述实例，对游戏过程中的稳态温度进行预测，当稳态温度与温度控制门限值接近时，不再进行温度控制，对游戏帧率有了较大的保障，同时温升也不会有较大恶化。

本申请实施例提供了一种控制方法，该方法应用于电子设备中，该电子设备上运行有游戏类应用程序，包括：获取电子设备的稳态温度，当电子设备的当前温度小于等于稳态温度，且电子设备的当前温度变化速率大于预设的速率阈值时，降低电子设备的显示帧率，当当前温度小于等于稳态温度，且当前温度变化速率小于等于预设的速率阈值时，维持电子设备的显示帧率；也就是说，在本申请实施例中，通过获取终端的稳态温度，将电子设备的当前温度与稳态温度相比，并且将电子设备的当前温度变化速率与预设的变化速率阈值相比，当当前温度小于等于稳态温度时，此时电子设备的温度处于稳态或者非稳态，若当前温度变化速率大于预设的变化速率阈值，按照相关技术中的方案降低显示帧率，若当前温度变化速率小于预设的变化速率，维持显示帧率，这样，通过获取到的稳态温度，防止电子设备的温度处于稳态时对显示帧率的过度控制，导致显示帧率质量下降的问题出现，从而提高了运行游戏的电子设备的温度控制效果。

实施例二

基于同一发明构思，本申请实施例提供一种电子设备，该电子设备上运行有游戏类应用程序，图4为本申请实施例提供的一种可选的电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备包括：获取模块41，降低模块42和维持模块43；其中，

获取模块41，用于获取电子设备的稳态温度；

降低模块42，用于当电子设备的当前温度小于稳态温度，且电子设备的当前温度变化速率大于预设的速率阈值时，降低电子设备的显示帧率；

维持模块43，用于当当前温度小于等于稳态温度，且当前温度变化速率小于等于预设的速率阈值时，维持电子设备的显示帧率。

在一种可选的实施例中，该电子设备还用于：

当当前温度大于稳态温度，返回执行获取电子设备的稳态温度。

在一种可选的实施例中，维持模块43，具体用于：

当当前温度小于等于稳态温度，且当前温度变化速率小于等于预设的速率阈值，且稳态温度与预设的第一温度阈值的差值小于预设的误差值时，维持电子设备的显示帧率。

在一种可选的实施例中，获取模块41，具体用于：

当游戏类应用程序的运行时长大于等于预设的时长阈值，且当前温度大于预设的第二温度阈值时，获取电子设备的稳态温度。

在一种可选的实施例中，获取模块41，具体用于：

采集每隔第一预设间隔时间的温度；

根据采集到的时间点与温度之间的关系，确定采集到的时间点中每个时间点的温度变化速率；

当当前温度变化速率小于预设的速率阈值时，调用预设的预测模型，确定电子设备的稳态温度。

在一种可选的实施例中，该电子设备还用于：

分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度，得到每隔第一预设时间采集到的温度和每隔第二预设时间采集到的温度；

对每隔第二预设时间采集到的时间点与温度，进行指数函数的线性拟合，得到拟合函数；

根据每隔第一预设时间采集到的时间点与温度，计算每隔第一预设时间采集到的时间点中每个时间点的温度变化速率；

根据拟合函数，每个时间点的温度和每个时间点的温度变化速率，确定稳态温度的预测函数；

将预测函数确定为预测模型。

在一种可选的实施例中，该电子设备分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度，得到每隔第一预设时间采集到的温度和每隔第二预设时间采集到的温度中，包括：

分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度；

对采集到的每隔第一预设时间的温度进行平滑滤波，得到每隔第一预设时间采集到的温度；

对采集到的每隔第二预设时间的温度进行平滑滤波，得到每隔第二预设时间采集到的温度。

在一种可选的实施例中，该电子设备分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度，得到每隔第一预设时间采集到的温度和每隔第二预设时间采集到的温度中，包括：

分别采集每隔第一预设间隔时间的温度和每隔第二预设时间的温度；

对采集到的每隔第一预设时间的温度进行加权递推平均滤波，得到每隔第一预设时间采集到的温度；

对采集到的每隔第二预设时间的温度进行加权递推平均滤波，得到每隔第二预设时间采集到的温度。

在一种可选的实施例中，该电子设备还用于：

获取电子设备在至少两种功耗下的稳态温度，形成训练数据集；

将训练数据集输入至预设的机器学习模型中进行训练，得到训练后的机器学习模型；

将训练后的机器学习模型确定为预测模型。

在一种可选的实施例中，该电子设备还用于：

分别获取电子设备的后壳的当前温度，电子设备的前壳的当前温度和电子设备的侧边的当前温度；

从后壳的当前温度，前壳的当前温度和侧边的当前温度中选取出最大值，将最大值确定为当前温度。

图5为本申请实施例提供的另一种可选的电子设备的结构示意图，如图5所示，本申请实施例提供一种电子设备500，包括：处理器51以及存储有所述处理器可执行指令的存储介质52；所述存储介质52通过通信总线53依赖所述处理器51执行操作，当所述指令被所述处理器执行时，执行上述一个或多个实施例中处理器侧执行的所述的控制方法。

需要说明的是，实际应用时，终端中的各个组件通过通信总线53耦合在一起。可理解，通信总线53用于实现这些组件之间的连接通信。通信总线53除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图5中将各种总线都标为通信总线53。

本申请实施例提供了一种计算机存储介质，存储有可执行指令，当所述可执行指令被一个或多个处理器执行的时候，所述处理器执行上述一个或多个实施例所述的控制方法。

其中，计算机可读存储介质可以是磁性随机存取存储器(ferromagnetic randomaccess memory，FRAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)等存储器。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。