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  本文关键词：步数检测方法及在手腕式计步器中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

专家解读AI技术的应用现状与趋势

2016-02-14 16:07 《微型机与应用》 T中

　　每秒行走的步数在[2，5]区间内，第一个条件的时间窗口定义了人行走一步所需的最短和最长时间，不满足就不计步。不同的运动形式（如打字时手臂的微小晃动与步行时手臂的摆动）产生的运动冲击力不同，从而导致加速度幅度变化不同，第二个条件中加速度的局部最大最小值之差[8]可以反映正弦波形的幅度大小，通过其与阈值进行比较可以判断人是否处于行走状态。为判断LIS3DH传感器检测到的加速度是真正的步行还是偶尔的扰动所致，第三个条件中设计两个工作状态：搜索模式和确认模式[8-9]，系统最初处于搜索模式，此时检测到的步数计入缓存，若计入缓存的步数大于两步则进入确认模式，开始正常计步并将之前缓存中的步数加上；系统处于确认模式时，若出现不满足条件的情形，如数据波峰间隔不在时间窗口内则退出计步，进入搜索模式重新搜索。

　　5 测试

　　按照前面智能手环的软硬件设计完成实验模型的搭建，选用TI公司的MSP-EXP430F5529LP评估板外接上传感器模块、蓝牙模块和显示模块，用3.7 V的锂电池为系统供电，使用蓝牙助手APK验证蓝牙模块与手机通信的连通性，实际模型如图5所示。

　　为检测手环测量数据的精确性与系统的低功耗是否达到预期的效果，分别对系统计步的精确度与待机功耗做了合理的测试。表1是A、B、C、D四名被测试者将实验模型绑在手腕上的计步测试结果，检测步数是模型的显示结果，实际步数是两名旁观者口头计数的平均值。

　　因为智能手环在实际使用中蓝牙和显示模块不需要经常开启，测量实验模型的待机功耗能反应系统在电池供电下实际运行时间。如下表2是两名被测试者（A和B）在一星期内使用手环电池电量的消耗情况，电池电量为90 mAh。

　　6总结

　　本次试验在构建智能手环软硬件系统方面探讨了如何降低整个系统的功耗，并最终选择了以MSP430F5529为主控制器移植μC／OS-Ⅱ的设计方案，16位的MSP430单片机兼顾了性能与低功耗的特点，相比目前电池容量40 mAh、普遍待机7~10天的智能手环产品，本系统在同等电池容量40 mAh下能将待机时间延长至15~20天，且在计步方面有更高的精确度，有进一步研究的意义与价值。

　　参考文献

　　[1] 向剑锋，李之俊.应用步频建立步行能耗预测公式的研究[J].中国运动医学杂志，2013，31（3）：198-201.

　　[2] 江崇民，邱淑敏，王欢，等.平板运动跑台和场地环境测试走、跑运动能量消耗的比较研究[J].体育科学，2011，30（7）：30-36.

　　[3] 王步标，华明.运动生理学[M].北京：高等教育出版杜，2011.

　　[4] 范志祥.基于腕动信息的睡眠监测仪研究[D].重庆：重庆大学，2008.

　　[5] 沈建华，杨艳琴.MSP430系列16位超低功耗单片机原理与实践[M].北京：北京航空航天大学出版社，2008．

　　[6] 韩文正，冯迪，李鹏，等.基于加速度传感器LIS3DH的计步器设计[J]．传感器与微系统，2012，31（11）：97-99.

　　[7] 武晓春.数字信号处理原理与实现[M]．兰州：兰州大学出版社，2007．

　　[8] 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，2006，19（4）：1005-1008.

　　[9] 谢如花.步数检测方法及在手腕式计步器中的应用研究[D].兰州：兰州交通大学，2013.

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责任编辑：Victor

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