本發(fā)明涉及計(jì)步器算法領(lǐng)域，具體是一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法。

背景技術(shù)：

當(dāng)今社會(huì)，健康越來越受到人們的重視，步行作為人類活動(dòng)中最基礎(chǔ)、最常見、最重要的運(yùn)動(dòng)形式，使得深入研究計(jì)步算法有著重要的意義。中國專利CN103354572A提出了一種采用智能手機(jī)重力傳感器的計(jì)步方法。中國專利CN105890621提出了一種基于穿戴式智能設(shè)備計(jì)步算法的功能擴(kuò)展裝置。這些計(jì)步算法都是基于人行走時(shí)所產(chǎn)生的加速度進(jìn)行定量或定性分析來實(shí)現(xiàn)計(jì)步的，基本上采用的都是基于閾值的計(jì)步算法。但是此類算法都是采用移動(dòng)設(shè)備中的傳感器來實(shí)現(xiàn)的，由于傳感器硬件本身的誤差，在測量過程中不可避免的會(huì)引入隨機(jī)噪聲，會(huì)對(duì)真實(shí)的測量值產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致局部存在一定數(shù)量的噪聲信號(hào)，因此僅僅根據(jù)閾值進(jìn)行計(jì)步判斷，其精確度受到一定程度的限制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法，以解決現(xiàn)有技術(shù)計(jì)步算法精度不足的問題。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：

一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)、利用手機(jī)三軸加速度計(jì)采集人體步行運(yùn)動(dòng)加速度，計(jì)算人體整體加速度；

(2)、提取人體運(yùn)動(dòng)過程中的周期性強(qiáng)度特征，即身體在水平和垂直方向的加速度周期性的變化特征；

(3)、檢測步調(diào)產(chǎn)生的連續(xù)波峰和波谷，甄別偽波峰和偽波谷，獲取真實(shí)的波峰和波谷；

(4)、根據(jù)閾值計(jì)步算法原理進(jìn)行計(jì)步。

所述的一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法，其特征在于：步驟(1)中，手機(jī)三軸加速度計(jì)的坐標(biāo)系是以手機(jī)自身為參照，而非地球坐標(biāo)系，手機(jī)三軸加速度計(jì)的坐標(biāo)系分為X軸、Y軸和Z軸，人體整體加速度為其中a_x,a_y,a_z為采集的三軸加速度值。

采集加速度數(shù)據(jù)主要是通過對(duì)人體行走特征進(jìn)行分析，人行走頻率一般在1-2.5HZ范圍內(nèi)，跑步頻率不超過5HZ，加速度在0.2g-2g之間，由于跑動(dòng)時(shí)頻率較大，15HZ和20HZ的加速度采樣頻率無法完整地記錄步態(tài)信息，選取50HZ的采樣頻率采集加速度數(shù)據(jù)。

對(duì)加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，主要是為了避免因身體抖動(dòng)以及傳感器自身的誤差造成的數(shù)據(jù)波動(dòng)，并且要排除起坐、轉(zhuǎn)身、基本手勢(shì)造成的加速度較大情況。

所述的一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法，其特征在于：步驟(2)中，所述的周期性強(qiáng)度特征主要是在運(yùn)動(dòng)過程中，身體在垂直和水平方向加速度會(huì)呈現(xiàn)周期性變化的特性。

所述的一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法，其特征在于：步驟(3)中所述的波峰和波谷是人體在步行運(yùn)動(dòng)中，垂直和前進(jìn)產(chǎn)生的加速度與時(shí)間大致為一個(gè)正弦曲線上的峰值和谷值；波峰波谷檢測根據(jù)一次步伐中可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)波峰或波谷，采用基于閾值的計(jì)步算法，即設(shè)置波峰閾值檢測的基礎(chǔ)上，在新的波谷信號(hào)出現(xiàn)之前，連續(xù)多個(gè)波峰均可認(rèn)為屬于同一次步伐；同理，設(shè)置波谷閾值檢測的基礎(chǔ)上，在新的波峰信號(hào)出現(xiàn)之前，連續(xù)多個(gè)波谷均可認(rèn)為屬于同一次步伐。

所述的一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法，其特征在于：所述的閾值計(jì)步算法包含波峰檢測和波谷檢測，檢測到連續(xù)采樣的波峰高于閾值，視為波峰，低于該閾值，則進(jìn)入波谷檢測，連續(xù)兩個(gè)波峰中間含有一個(gè)波谷，記為一步，連續(xù)兩個(gè)波谷中間含有一個(gè)波峰，記為一步。

閾值計(jì)步算法，主要是由于人體在步行運(yùn)動(dòng)中，垂直和前進(jìn)產(chǎn)生的加速度與時(shí)間大致為一個(gè)正弦曲線，而且在某一點(diǎn)有一個(gè)峰值，其中垂直方向的加速度變化最大，可以通過對(duì)強(qiáng)度特征與閾值進(jìn)行對(duì)比分析，即可實(shí)時(shí)計(jì)算用戶運(yùn)動(dòng)的步數(shù)。

與已有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果體現(xiàn)在：

本發(fā)明中，采用基于波峰波谷的步數(shù)檢測，針對(duì)加速度采樣，若檢測到中間含有一個(gè)波谷的連續(xù)兩個(gè)波峰，記一步；為防止噪聲干擾，連續(xù)采樣高于閾值，視為波峰，低于該閾值，則進(jìn)入波谷檢測；連續(xù)采樣低于閾值，視為波谷，高于該閾值，則進(jìn)入波峰檢測。

本發(fā)明通過采集人體走動(dòng)過程中加速度的周期性變化規(guī)律，通過采用基于波峰波谷檢測計(jì)步算法實(shí)現(xiàn)計(jì)步功能，提高了計(jì)步精度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明采用的三軸加速度計(jì)坐標(biāo)系。

圖2為人體步行時(shí)加速度變化規(guī)律。

圖3為人體連續(xù)行走垂直向加速度周期性正弦波形圖；

圖4為本發(fā)明采用的基于波峰檢測計(jì)步算法流程圖。

具體實(shí)施方式

如圖1所示為本發(fā)明一種基于波峰波谷檢測的計(jì)步算法采用的三軸加速度計(jì)坐標(biāo)系。加速度計(jì)采用的是智能終端的常用傳感器，可以測量載體的多個(gè)方向上的運(yùn)動(dòng)加速度。本發(fā)明采用的是X、Y、Z方向上的三軸加速度，該坐標(biāo)系以手機(jī)自身為參照，而非地球坐標(biāo)系。當(dāng)手機(jī)屏朝上放置在一個(gè)平面上，當(dāng)人體從左向右運(yùn)動(dòng)，會(huì)產(chǎn)生X方向的加速度。如果手機(jī)從右向左運(yùn)動(dòng)，就會(huì)產(chǎn)生負(fù)加速值。在Y、Z方向上同樣適用。對(duì)于人體而言，在行進(jìn)過程中，身體在垂直和水平方向會(huì)呈現(xiàn)周期性的變化特性，針對(duì)手機(jī)三個(gè)方向上的加速度變化，提取周期性計(jì)步功能?？紤]到手機(jī)不同姿態(tài)情況下傳感器的每個(gè)軸會(huì)有不同表現(xiàn)，本發(fā)明采用其強(qiáng)度特征來避免，取三軸值的平方和，即整體加速度

如圖2所示人體步行時(shí)加速度變化規(guī)律。在行走過程中，隨著腳步交替人體重心會(huì)上下波動(dòng)，行走模型分別為單步和復(fù)步兩種。在單步過程中，一只腳起步登地的反作用力使得垂直向和前向的加速度逐漸增大，在此過程身體重心上移和前移，垂直加速度會(huì)達(dá)到最大值，隨著腳繼續(xù)向前邁，垂直加速度減小，身體重心下降，垂向加速度達(dá)到最小值至腳落地。另一只腳重復(fù)此單步過程完成復(fù)步。人體完成整個(gè)腹部過程，加速度出現(xiàn)類似正弦波(如圖3所示)的周期性變化，其中一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正弦波對(duì)應(yīng)一個(gè)單步。通過檢測加速度正弦波的波峰和波谷來識(shí)別步伐。本發(fā)明通過對(duì)人體行走特征進(jìn)行分析，人行走頻率一般在1-2.5HZ范圍內(nèi)，跑步頻率不超過5HZ，加速度在0.2g-2g之間，由于跑動(dòng)時(shí)頻率較大，15HZ和20HZ的加速度采樣頻率無法完整地記錄步態(tài)信息，選取50HZ的采樣頻率采集加速度數(shù)據(jù)。

如圖4所示為本發(fā)明采用的基于波峰檢測計(jì)步算法流程圖。

人體在行走過程中，由于運(yùn)動(dòng)規(guī)律或者身體抖動(dòng)等因素的影響，加速度會(huì)產(chǎn)生噪聲，形成偽波峰和偽波谷，本發(fā)明在計(jì)步過程中對(duì)偽波峰和偽波谷進(jìn)行了如下甄別：

①選取連續(xù)行走中加速度周期性正弦波中潛在峰值，利用加速度閾值[1.2g,3g]進(jìn)行初次判斷，避免因身體抖動(dòng)及傳感器自身誤差造成的數(shù)據(jù)波動(dòng)；

②計(jì)算潛在波峰與前一峰值的時(shí)間差，利用行走時(shí)間閾值范圍[0.4s,1s]進(jìn)行二次判斷，此時(shí)排除起坐、轉(zhuǎn)身、基本手勢(shì)造成的加速度較大情況；

波谷檢測與波峰檢測原理相同。

人體在步行運(yùn)動(dòng)中，垂直和前進(jìn)產(chǎn)生的加速度與時(shí)間大致為一個(gè)正弦曲線，而且在某一點(diǎn)有一個(gè)峰值，其中垂直方向的加速度變化最大，可以通過對(duì)強(qiáng)度特征與閾值進(jìn)行對(duì)比分析，即可實(shí)時(shí)計(jì)算用戶運(yùn)動(dòng)的步數(shù)。

波峰波谷檢測根據(jù)一次步伐中可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)波峰或波谷，采用基于閾值的計(jì)步算法，即設(shè)置波峰閾值檢測的基礎(chǔ)上，在新的波谷信號(hào)出現(xiàn)之前，連續(xù)多個(gè)波峰均可認(rèn)為屬于同一次步伐；同理，設(shè)置波谷閾值檢測的基礎(chǔ)上，在新的波峰信號(hào)出現(xiàn)之前，連續(xù)多個(gè)波谷均可認(rèn)為屬于同一次步伐。

本發(fā)明不局限與上述具體實(shí)施方式，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員從上述構(gòu)思出發(fā)，不經(jīng)過創(chuàng)造性勞動(dòng)，所作的種種變換，均落在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。