低功耗无按键运动腕表的设计研究

发布时间：2017-04-15 12:11

  本文关键词：低功耗无按键运动腕表的设计研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着可穿戴设备的兴起和人们对自身健康意识的增强,具备运动检测功能的运动腕表正逐渐走入人们的生活。无按键运动腕表相比于有按键运动腕表具有外观时尚、防水性好等优点,具备良好的用户体验和计步性能,但同时也面临着各种各样的功耗问题。本文的主要研究内容和创新点包括： 本文首先定义了一套完整的无按键运动腕表系统,包括腕表的功能定义和腕表的工作模式,然后对该运动腕表的各个功能模块进行设计,包括算法上的低功耗优化,最后将这些功能模块集成起来,实现一个完整的低功耗无按键运动腕表。 本文设计的无按键运动腕表利用敲击代替按键来控制时间状态显示和运动状态切换,并提出了预测敲击算法,即在敲击算法的基础上加入前置动作抬臂的检测来进行优化,在不降低用户体验的情况下,可以大大减少计算的复杂度和时间,进而达到减少功耗的目的。本文还在常规计步算法的基础上提出了根据运动状态自适应地调节加速度传感器采样率和算法计算次数的自适应计步算法,在保证计步准确度和灵敏度的情况下有效地降低了功耗。另外,还增加了睡眠翻身次数监测模块,用于监测人们的睡眠质量。 本文基于低功耗蓝牙技术,设计了一套完整的通信模块,有效地实现了腕表和手机之间的数据和时间的同步。本文还设计了运动睡眠数据库,包括运动睡眠数据结构的定义,数据库的初始化和数据的读写擦除机制,并考虑了数据库溢出等问题,该数据库能够对运动睡眠数据进行有效的管理。 本文基于TI的片上系统CC2541以及ADI的加速度传感器ADXL362进行开发,将预测敲击算法和自适应计步算法应用于该运动腕表中,实验结果表明,这两种改进算法能够有效地减少处理器运算时间,在保证用户体验和计步精度的情况下显著降低系统功耗。另外低功耗蓝牙通信模块和运动睡眠数据库的设计也对类似产品的开发有很好的借鉴意义。
【关键词】：运动腕表 加速度传感器 低功耗蓝牙 低功耗 高精度
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP368.33
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 引言11-15
• 1.1 本文研究的背景和意义11-12
• 1.2 国内外的研究现状12-13
• 1.3 本文的任务和主要内容13-15
• 2 腕表定义15-19
• 2.1 腕表功能定义15
• 2.2 腕表工作模式15-17
• 2.3 功能模块17-18
• 2.3.1 敲击检测模块17
• 2.3.2 运动睡眠监测模块17
• 2.3.3 低功耗蓝牙通信模块17-18
• 2.3.4 运动睡眠数据库模块18
• 2.4 本章小结18-19
• 3 敲击检测算法19-28
• 3.1 基本敲击检测算法19-21
• 3.1.1 基本原理19
• 3.1.2 信号调理19-20
• 3.1.3 敲击检测状态机20-21
• 3.2 预测敲击检测算法21-25
• 3.2.1 工作原理21-23
• 3.2.2 抬臂检测23-24
• 3.2.3 降臂检测24-25
• 3.3 实验结果25-27
• 3.4 本章小结27-28
• 4 运动睡眠算法28-38
• 4.1 运动算法28-33
• 4.1.1 物理模型28-29
• 4.1.2 常用计步算法29-30
• 4.1.2.1 动态阈值法29-30
• 4.1.2.2 峰值检测法30
• 4.1.3 自适应计步算法30-33
• 4.1.3.1 基本原理30-31
• 4.1.3.2 算法流程31-33
• 4.2 睡眠算法33-34
• 4.2.1 物理模型33
• 4.2.2 算法流程33-34
• 4.3 实验结果34-37
• 4.3.1 运动算法测试34-36
• 4.3.2 睡眠算法测试36-37
• 4.4 本章小结37-38
• 5 基于低功耗蓝牙技术的通信模块38-50
• 5.1 低功耗蓝牙介绍38-43
• 5.1.1 基本介绍38
• 5.1.2 低功耗蓝牙协议栈38-40
• 5.1.3 应用配置文件(Profile)40-41
• 5.1.4 低功耗蓝牙通信过程41-43
• 5.2 腕表的低功耗蓝牙通信模块实现43-49
• 5.2.1 腕表的应用配置文件定义43-44
• 5.2.2 腕表的特征值定义44-47
• 5.2.3 腕表通信流程47-49
• 5.2.3.1 用户定义47-48
• 5.2.3.2 时间同步48
• 5.2.3.3 运动睡眠数据同步48-49
• 5.3 本章小结49-50
• 6 运动睡眠数据库50-56
• 6.1 基本介绍50
• 6.2 数据结构50-52
• 6.2.1 数据库信息50-51
• 6.2.2 数据页信息51
• 6.2.3 运动数据51-52
• 6.2.4 睡眠数据52
• 6.3 数据库管理52-55
• 6.3.1 数据库初始化52-54
• 6.3.2 数据管理54-55
• 6.3.2.1 读取54
• 6.3.2.2 写入54
• 6.3.2.3 溢出54-55
• 6.3.2.4 擦除更新55
• 6.4 本章小结55-56
• 7 腕表的软硬件实现56-73
• 7.1 硬件设计56-61
• 7.1.1 低功耗蓝牙芯片56-57
• 7.1.2 加速度传感器57-59
• 7.1.3 系统硬件架构及电路图59-61
• 7.2 软件设计61-66
• 7.2.1 腕表端软件61-63
• 7.2.1.1 软件系统框架61-63
• 7.2.1.2 应用任务63
• 7.2.2 手机端软件63-66
• 7.2.2.1 低功耗蓝牙通信64-66
• 7.2.2.2 运动距离和卡路里计算66
• 7.3 开发调试环境66-69
• 7.4 成果及测试69-72
• 7.4.1 系统实物图69-70
• 7.4.2 测试70-72
• 7.5 本章小结72-73
• 8 总结与展望73-75
• 8.1 论文研究工作总结73-74
• 8.2 未来工作展望74-75
• 参考文献75-78
• 作者简历及在学习期间取得的科研成果78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 王淑华;;MEMS传感器现状及应用[J];微纳电子技术;2011年08期

2 宋浩然;廖文帅;赵一鸣;;基于加速度传感器ADXL330的高精度计步器[J];传感技术学报;2006年04期

3 戴剑松;李靖;顾忠科;孙飙;;步行和日常体力活动能量消耗的推算[J];体育科学;2006年11期

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本文编号：308371