本文關(guān)鍵詞：可穿戴式運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測技術(shù)的研究

  更多相關(guān)文章： 可穿戴式 運(yùn)動(dòng)負(fù)荷 計(jì)步算法 運(yùn)動(dòng)能耗

【摘要】：在運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域,運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)時(shí)不但要保證一定運(yùn)動(dòng)量,同時(shí)要保證身體處于最佳狀態(tài)。按照傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法是主觀判斷運(yùn)動(dòng)是否達(dá)標(biāo),很容易造成運(yùn)動(dòng)不足達(dá)不到運(yùn)動(dòng)效果或運(yùn)動(dòng)過量造成運(yùn)動(dòng)損傷的情況發(fā)生。傳統(tǒng)的智能設(shè)備僅利用人體運(yùn)動(dòng)步數(shù)與身高、體重等參數(shù)的關(guān)系估算人體運(yùn)動(dòng)能耗,計(jì)算誤差大。本文針對以上問題設(shè)計(jì)了一款可穿戴式運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測系統(tǒng),利用人體運(yùn)動(dòng)過程中的加速度與運(yùn)動(dòng)能耗的關(guān)系準(zhǔn)確的計(jì)算出運(yùn)動(dòng)能耗,為運(yùn)動(dòng)員提供可靠的量化數(shù)據(jù),提高運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練質(zhì)量。本文采用MEMS傳感器、低功耗藍(lán)牙和Android等多種技術(shù),設(shè)計(jì)了一款整體重量輕,便于攜帶的運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測系統(tǒng)。在分析研究人體運(yùn)動(dòng)過程中的加速度變化情況的基礎(chǔ)上,選用適合的小型化、低功耗MEMS傳感器來獲取人體運(yùn)動(dòng)信息,根據(jù)人體運(yùn)動(dòng)規(guī)律,提出了一種適合的計(jì)步算法,經(jīng)過FPGA對加速度信號(hào)的處理,系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確的計(jì)步。分析了人體運(yùn)動(dòng)加速度與運(yùn)動(dòng)能耗的關(guān)系,利用人體運(yùn)動(dòng)加速度特征量在時(shí)間上的積分,準(zhǔn)確計(jì)算出了人體多種運(yùn)動(dòng)的能量消耗,解決了傳統(tǒng)智能設(shè)備能耗估算誤差大的問題。利用藍(lán)牙4.0技術(shù)將運(yùn)動(dòng)結(jié)果上傳至Android智能終端,在Android智能終端上開發(fā)了運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測軟件,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)員信息、運(yùn)動(dòng)步數(shù)和運(yùn)動(dòng)能耗實(shí)時(shí)記錄和顯示功能。經(jīng)過與傳統(tǒng)智能設(shè)備試驗(yàn)對比,該系統(tǒng)在準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)計(jì)步的同時(shí),提高了運(yùn)動(dòng)能耗計(jì)算的準(zhǔn)確度,使得運(yùn)動(dòng)員能夠準(zhǔn)確地掌握運(yùn)動(dòng)時(shí)的身體狀態(tài),達(dá)到科學(xué)訓(xùn)練的目的,具有很好的理論意義和市場價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：可穿戴式 運(yùn)動(dòng)負(fù)荷 計(jì)步算法 運(yùn)動(dòng)能耗
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP274
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1.緒論10-15
• 1.1 課題的研究背景和意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 運(yùn)動(dòng)步數(shù)監(jiān)測的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 能量消耗監(jiān)測研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 可穿戴式智能設(shè)備的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文研究內(nèi)容及安排14-15
• 2.運(yùn)動(dòng)負(fù)荷測量原理及系統(tǒng)設(shè)計(jì)15-26
• 2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)15-16
• 2.2 系統(tǒng)各模塊選型16-19
• 2.2.1 信息采集模塊選型16
• 2.2.2 主控制器選型16-17
• 2.2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊選型17
• 2.2.4 無線傳輸模塊選型17-19
• 2.3 運(yùn)動(dòng)步數(shù)的測量及方法19-23
• 2.3.1 人體行走規(guī)律19-21
• 2.3.2 步法檢測方法簡介21-23
• 2.4 運(yùn)動(dòng)能耗的檢測方法及原理23-25
• 2.4.1 人體運(yùn)動(dòng)能耗介紹23-24
• 2.4.2 現(xiàn)有的能耗檢測方法24-25
• 2.5 小結(jié)25-26
• 3.運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)26-34
• 3.1 運(yùn)動(dòng)負(fù)荷監(jiān)測系統(tǒng)信息采集模塊26-29
• 3.1.1 三軸加速度模塊26-28
• 3.1.2 IIC串行通信接口28-29
• 3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊設(shè)計(jì)29-31
• 3.3 無線通信模塊31-32
• 3.4 小結(jié)32-34
• 4.計(jì)步算法設(shè)計(jì)34-43
• 4.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理34-36
• 4.1.1 數(shù)據(jù)采集34
• 4.1.2 加速度數(shù)據(jù)預(yù)處理34-36
• 4.2 信號(hào)濾波36-38
• 4.3 步伐判斷38-41
• 4.3.1 峰值判斷38-39
• 4.3.2 去除雜峰39-40
• 4.3.3 去偽步伐40-41
• 4.4 計(jì)步算法設(shè)計(jì)流程41-42
• 4.5 小結(jié)42-43
• 5.運(yùn)動(dòng)能耗的計(jì)算43-50
• 5.1 不同步速下的運(yùn)動(dòng)能耗分析43-44
• 5.2 不同運(yùn)動(dòng)的人體運(yùn)動(dòng)加速度變化44-47
• 5.2.1 跳躍動(dòng)作的人體加速度變化44-45
• 5.2.2 上下蹲動(dòng)作的人體加速度變化45-47
• 5.3 基于加速計(jì)的能耗計(jì)算法47-49
• 5.3.1 加速度特征值的預(yù)處理47-48
• 5.3.2 特征量的提取48-49
• 5.4 總結(jié)49-50
• 6.系統(tǒng)測試及軟件設(shè)計(jì)50-56
• 6.1 測試結(jié)果50-53
• 6.1.1 計(jì)步算法測試50-51
• 6.1.2 運(yùn)動(dòng)能耗測試51-53
• 6.2 軟件設(shè)計(jì)53-55
• 6.2.1 軟件功能模塊介紹53
• 6.2.2 軟件界面的實(shí)現(xiàn)53-55
• 6.3 本章小結(jié)55-56
• 7.總結(jié)與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文62-63
• 致謝63-64

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：881266