一种波峰波谷检测的智能手机计步算法

发布时间：2025-01-14 01:44

　　 提出了一种面向智能手机的波峰波谷检测计步算法,以合加速度模值的周期性变化为依据,采用移动平均法对合加速度模值进行滤波处理,基于前后两个相邻时刻滤波后合加速度模值识别波峰和波谷,利用识别的首个波峰和波谷以及滑动窗口法完成后续波峰和波谷检测,并借助最小值函数实现步数统计。2名实验人员平端智能手机在211 m走廊内开展计步实验,所提出算法的计步准确率为100%,与常用算法相比,精度提高了1.01%以上;在多种活动下开展计步实验,提出算法的计步准确率为98.75%,与常用算法相比,精度提高了8.75%以上。实验结果表明,提出的算法对于不同行人、不同步速和多种活动可以实现准确计步,优于常用算法,且能够在大众智能手机上流畅运行。

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【部分图文】：

图2滤波后的合加速度模值变化情况

a(1)为了减小传感器噪声对计步算法的影响，考虑到智能手机电量和数据处理能力等方面不足，采用窗口大小为5的移动平均法对合加速度模值进行滤波处理，如式(2)所示，其中，iA和fiA分别表示滤波前后的第i个合加速度模值。计算当前时刻的合加速度模值使用了后续两个合加速度模值，使用移动平....

图4试验场及实验路线

波合加速度模值1fiSwA和3fiSwA，直至检测到另一个非首次波峰，然后再滑动窗口重复上述过程。同理，波谷检测也是如此。提出的波峰波谷检测计步算法仅利用前后两个相邻合加速度模值的大小关系识别波峰和波谷，没有使用合加速度模值经验阈值，唯一的参数为滑动窗口大小w。w取值是否合理在一....

图8多活动下的加速度变化情况

潭ㄣ兄挡?峰检测法和本文所提出算法的消耗时间较短且非常接近，自相关分析法消耗时间最长，约为本文所提出算法的11.4倍。由于自相关分析法[4]可以在手机上运行，本文提出的波峰波谷检测计步算法能够在现有智能手机上流畅运行。表3多种计步算法消耗时间Tab.3Consumptiontim....

图3波峰波谷检测计步算法流程图

第3期毕京学等：一种波峰波谷检测的智能手机计步算法-289-度模值进行再次滤波，虽然效果显著，但波形变化较大，不利于后续行人航位推算。波峰波谷检测计步算法以滤波后合加速度模值的周期性变化为依据，基于前后两个相邻时刻滤波后合加速度模值识别波峰和波谷，利用识别的首个波峰和波谷以及滑动....

本文编号：4026219