可穿戴式运动负荷监测技术的研究

发布时间：2017-09-19 11:05

  本文关键词：可穿戴式运动负荷监测技术的研究

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【摘要】：在运动领域,运动员运动时不但要保证一定运动量,同时要保证身体处于最佳状态。按照传统的训练方法是主观判断运动是否达标,很容易造成运动不足达不到运动效果或运动过量造成运动损伤的情况发生。传统的智能设备仅利用人体运动步数与身高、体重等参数的关系估算人体运动能耗,计算误差大。本文针对以上问题设计了一款可穿戴式运动负荷监测系统,利用人体运动过程中的加速度与运动能耗的关系准确的计算出运动能耗,为运动员提供可靠的量化数据,提高运动员的训练质量。本文采用MEMS传感器、低功耗蓝牙和Android等多种技术,设计了一款整体重量轻,便于携带的运动负荷监测系统。在分析研究人体运动过程中的加速度变化情况的基础上,选用适合的小型化、低功耗MEMS传感器来获取人体运动信息,根据人体运动规律,提出了一种适合的计步算法,经过FPGA对加速度信号的处理,系统能够实时准确的计步。分析了人体运动加速度与运动能耗的关系,利用人体运动加速度特征量在时间上的积分,准确计算出了人体多种运动的能量消耗,解决了传统智能设备能耗估算误差大的问题。利用蓝牙4.0技术将运动结果上传至Android智能终端,在Android智能终端上开发了运动负荷监测软件,实现了运动员信息、运动步数和运动能耗实时记录和显示功能。经过与传统智能设备试验对比,该系统在准确实现计步的同时,提高了运动能耗计算的准确度,使得运动员能够准确地掌握运动时的身体状态,达到科学训练的目的,具有很好的理论意义和市场价值。
【关键词】：可穿戴式 运动负荷 计步算法 运动能耗
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP274
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1.绪论10-15
• 1.1 课题的研究背景和意义10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 运动步数监测的研究现状11-12
• 1.2.2 能量消耗监测研究现状12-13
• 1.2.3 可穿戴式智能设备的研究现状13-14
• 1.3 论文研究内容及安排14-15
• 2.运动负荷测量原理及系统设计15-26
• 2.1 系统总体设计15-16
• 2.2 系统各模块选型16-19
• 2.2.1 信息采集模块选型16
• 2.2.2 主控制器选型16-17
• 2.2.3 数据存储模块选型17
• 2.2.4 无线传输模块选型17-19
• 2.3 运动步数的测量及方法19-23
• 2.3.1 人体行走规律19-21
• 2.3.2 步法检测方法简介21-23
• 2.4 运动能耗的检测方法及原理23-25
• 2.4.1 人体运动能耗介绍23-24
• 2.4.2 现有的能耗检测方法24-25
• 2.5 小结25-26
• 3.运动负荷监测系统硬件设计26-34
• 3.1 运动负荷监测系统信息采集模块26-29
• 3.1.1 三轴加速度模块26-28
• 3.1.2 IIC串行通信接口28-29
• 3.2 数据存储模块设计29-31
• 3.3 无线通信模块31-32
• 3.4 小结32-34
• 4.计步算法设计34-43
• 4.1 数据采集与预处理34-36
• 4.1.1 数据采集34
• 4.1.2 加速度数据预处理34-36
• 4.2 信号滤波36-38
• 4.3 步伐判断38-41
• 4.3.1 峰值判断38-39
• 4.3.2 去除杂峰39-40
• 4.3.3 去伪步伐40-41
• 4.4 计步算法设计流程41-42
• 4.5 小结42-43
• 5.运动能耗的计算43-50
• 5.1 不同步速下的运动能耗分析43-44
• 5.2 不同运动的人体运动加速度变化44-47
• 5.2.1 跳跃动作的人体加速度变化44-45
• 5.2.2 上下蹲动作的人体加速度变化45-47
• 5.3 基于加速计的能耗计算法47-49
• 5.3.1 加速度特征值的预处理47-48
• 5.3.2 特征量的提取48-49
• 5.4 总结49-50
• 6.系统测试及软件设计50-56
• 6.1 测试结果50-53
• 6.1.1 计步算法测试50-51
• 6.1.2 运动能耗测试51-53
• 6.2 软件设计53-55
• 6.2.1 软件功能模块介绍53
• 6.2.2 软件界面的实现53-55
• 6.3 本章小结55-56
• 7.总结与展望56-58
• 参考文献58-62
• 攻读硕士期间发表的论文62-63
• 致谢63-64

【参考文献】

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本文编号：881266