CN102445214A - 基于智能手机3d重力传感器的计步方法 - Google Patents
基于智能手机3d重力传感器的计步方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于智能手机3D重力传感器的计步方法,包括以下步骤:(1)采集重力传感器原始数据;(2)过滤噪声;(3)设定初始值平移曲线;(4)做一阶差分;(5)寻找一阶差分曲线过零点;(6)过滤一阶差分曲线连续的零值;(7)设定阈值过滤过小值转折点;(8)采用"固定时间窗"过滤;(9)统计有效步数。本发明建立了一个较为准确的计步数学模型,消除了各种抖动误差,提高了计步结果的准确度,可运用于智能手机计步器软件及专用计步器的实现,为人们的健康生活提供更好的参考,有着广泛的应用前景。
Description
技术领域
本发明属于传感器应用领域,具体是一种基于智能手机3D重力传感器的计步方法。
背景技术
随着移动通信产业的发展,手机的生产和使用有了大幅的提高。智能手机不再仅是通信网络的终端,还将成为互联网的终端。另外,智能手机正一步步走进普通人的生活,这意味着智能手机将会成为人们获取信息的主要设备。一些智能手机中集成了多种传感器,利用这些传感器,可以将很多专用设备的功能都在手机上实现。手机计步器服务就是其中的一项,它利用了手机中嵌入的重力(加速度)传感器来开发应用,其提供的运动数据统计及能量消耗更是符合健康生活的理念,受到人们的广泛关注。
当前计步器功能的实现大多都是基于重力传感器,计步方法在不同的产品中有所不同,从而导致不同的实现效率和计步精度。但由于不同的人行走的方式不同、同样的人也有多种行走方式等多种原因,重力传感器输出的原始数据的规律比较复杂,难以建立精确的数学模型,导致大多数的计步方法精度不高。因此,现有的计步方法还有待提高,需要探索更好的方法。
发明内容
本发明提供了一种基于智能手机3D重力传感器的计步方法,通过对3D重力传感器输出的原始数据进行分析统计,建立一个较为准确的计步数学模型,从而消除各种抖动误差,得到较为精确的结果。
一种基于智能手机3D重力传感器的计步方法,所采取的具体技术方案是:
包括以下步骤:
(1) 采集重力传感器原始数据;
(2) 过滤噪声;
(3) 设定初始值平移曲线;
(4) 做一阶差分;
(5) 寻找一阶差分曲线过零点;
(6) 过滤一阶差分曲线连续的零值;
(7) 设定阈值过滤过小值转折点;
(8) 采用"固定时间窗"过滤;
(9) 统计有效步数。
所述的采集重力传感器原始数据,用于得到智能手机3D重力传感器的绝对加速度数值曲线。
所述的过滤噪声,采用“中值滤波”方法过滤绝对加速度数值曲线的噪声,平滑曲线,得到滤波后的绝对加速度数值曲线。
所述的设定初始值平移曲线,采用固定时间间隔的数据作平均值当初始值G0,然后将该初始值G0赋予滤波后的绝对加速度数值曲线,以之平移滤波后的绝对加速度数值曲线。具体来说,就是当有持续一段时间,未有大的动作发生,就将这段时间的数据作平均,作为初始值G0,之后的数据以该初始值G0为基准来计算。将滤波后的绝对加速度数值曲线减去初始值G0,得到以0加速度值为中心上下波动的相对加速度数值曲线。
所述的做一阶差分,对相对加速度数据曲线做一阶差分,得到相对加速度值的一阶差分曲线。
所述的寻找一阶差分曲线过零点,具体包括以下步骤:
1) 寻找相对加速度数据曲线的峰点。峰点相对应于一阶差分曲线的点为接近或等于零的点,前面的点为正值,后面的点为负值;
2) 寻找相对加速度数据曲线的谷点。谷点相对应于一阶差分曲线的点为接近或等于零的点,前面的点为负值,后面的点为正值。
所述的过滤一阶差分曲线连续的零值,具体就是在两个分别拥有正负值点之间,如果有连续的零值点,过滤、缩减到只剩一个。
所述的设定阈值过滤过小值转折点,具体包括以下步骤:
通常身体的大动作,例如走路或者跑步,都会有超过一定幅度的上下振幅,因此设定阈值,可以过滤掉身体小动作所造成的误判。因为每个人的体型与走路习惯不同,理论上阈值应该是针对个人而调整。将连续数个峰点相加求得一个平均值,并将该平均值乘以一个权值,就能得到一个峰点阈值。然后将峰点与该峰点阈值比较,超过峰点阈值者(峰点的绝对值大于等于峰点阈值的绝对值),就辨认为有效的峰点;未超过者,视为噪声过滤。同样,将连续数个谷点相加求得一个平均值,并将该平均值乘以一个权值,就能得到一个谷点阈值。然后将谷点与该谷点阈值比较,超过谷点阈值者(谷点的绝对值大于等于谷点阈值的绝对值),就辨认为有效的谷点;未超过者,视为噪声过滤。一个有效的峰点加一个临近的有效的谷点就为一个有效步。
所述的采用"固定时间窗"过滤,用于过滤无效振动产生的转折点,具体包括以下步骤:
正常情况下人最快的跑步速度为每秒5步,最慢的步行速度为每2秒1步。这样,两个有效步伐的时间间隔在时间窗口[0.2 s - 2.0 s]之内,时间间隔超出该时间窗口的所有步伐都应被排除。
所述的统计有效步数,用于计算经过前述步骤处理后得到的有效步数。
本发明所具有的有益效果是:
本发明提供了一种基于智能手机3D重力传感器的计步方法,该方法建立了一个较为准确的计步数学模型,消除了各种抖动误差,提高了计步结果的准确度,可运用于智能手机计步器软件及专用计步器的实现,为人们的健康生活提供更好的参考,有着广泛的应用前景。
附图说明
图1为本发明的方法流程图;
图2为一阶差分曲线过零点判断峰点示意图;
图3为一阶差分曲线过零点判断谷点示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
如图1所示,一种基于智能手机3D重力传感器的计步方法,包括以下步骤:
(1) 采集重力传感器原始数据;
(2) 过滤噪声;
(3) 设定初始值平移曲线;
(4) 做一阶差分;
(5) 寻找一阶差分曲线过零点;
(6) 过滤一阶差分曲线连续的零值;
(7) 设定阈值过滤过小值转折点;
(8) 采用"固定时间窗"过滤;
(9) 统计有效步数。
采集重力传感器原始数据为图1中的S01,步骤S01用于得到智能手机3D重力传感器的绝对加速度数值曲线。在步骤S01,需要注意的是设置恰当传感器数据采样率,采样率过高会增加手机处理器的数据处理量,采样率过低会导致计算出错,1 kHz至20 kHz范围的采样率比较恰当。
过滤噪声为图1中的S02,步骤S02采用“中值滤波”方法过滤绝对加速度数值曲线的噪声,平滑曲线,得到滤波后的绝对加速度数值曲线。
设定初始值平移曲线为图1中的S03,步骤S03采用固定时间间隔的数据作平均值当初始值G0,然后将该初始值G0赋予滤波后的绝对加速度数值曲线,以之平移滤波后的绝对加速度数值曲线。具体来说,就是当有持续一段时间,未有大的动作发生,就将这段时间的数据作平均,作为初始值G0,之后的数据以该初始值G0为基准来计算。将滤波后的绝对加速度数值曲线减去初始值G0,得到以0加速度值为中心上下波动的相对加速度数值曲线。
做一阶差分为图1中的S04,步骤S04对相对加速度数据曲线做一阶差分,得到相对加速度值的一阶差分曲线。
寻找一阶差分曲线过零点为图1中的S05,步骤S05具体包括以下步骤:
1) 寻找相对加速度数据曲线的峰点。峰点相对应于一阶差分曲线的点为接近或等于零的点,前面的点为正值,后面的点为负值。如图2所示,判断标准为((a>0)&&(c<0))&&((b-a)<0)&&((c-b)<0);
2) 寻找相对加速度数据曲线的谷点。谷点相对应于一阶差分曲线的点为接近或等于零的点,前面的点为负值,后面的点为正值。如图3所示,判断标准为((a<0))&&(c>0)&&((b-a)>0)&&((c-b)>0)。
过滤一阶差分曲线连续的零值为图1中的S06,步骤S06具体就是在两个分别拥有正负值点之间,如果有连续的零值点,过滤、缩减到只剩一个。
设定阈值过滤过小值转折点为图1中的S07,步骤S07具体包括以下步骤:
通常身体的大动作,例如走路或者跑步,都会有超过一定幅度的上下振幅,因此设定阈值,可以过滤掉身体小动作所造成的误判。因为每个人的体型与走路习惯不同,理论上阈值应该是针对个人而调整。将连续数个峰点相加求得一个平均值,并将该平均值乘以一个权值,就能得到一个峰点阈值。然后将峰点与该峰点阈值比较,超过峰点阈值者(峰点的绝对值大于等于峰点阈值的绝对值),就辨认为有效的峰点;未超过者,视为噪声过滤。同样,将连续数个谷点相加求得一个平均值,并将该平均值乘以一个权值,就能得到一个谷点阈值。然后将谷点与该谷点阈值比较,超过谷点阈值者(谷点的绝对值大于等于谷点阈值的绝对值),就辨认为有效的谷点;未超过者,视为噪声过滤。一个有效的峰点加一个临近的有效的谷点就为一个有效步。
采用"固定时间窗"过滤为图1中的S08,步骤S08用于过滤无效振动产生的转折点,具体包括以下步骤:
正常情况下人最快的跑步速度为每秒5步,最慢的步行速度为每2秒1步。这样,两个有效步伐的时间间隔在时间窗口[0.2 s - 2.0 s]之内,时间间隔超出该时间窗口的所有步伐都应被排除。
统计有效步数为图1中的S09,步骤S09用于计算经过前述步骤处理后得到的有效步数。经过前述步骤之后判断出有效步,从设定初始值开始为第0步,之后每一个有效步加1,从而得出实时的有效步数。
利用本发明所描述的方法,在HTC-G1手机上实现后进行测试, 以下为测试条件:
测试人员:男,22 岁,身高 180cm ,体重 60kg;
测试环境:室外篮球场,场地较开阔,路面较平坦。
表1为100步测试的结果,其中敏感度跟设定阈值时所采用的权值相关。从表1可以看出,在敏感度设为正常值情况下,在走路和跑步两种运行模式下结果较为准确,准确率分别达到 88%和 96%,而在敏感度较低的情况下误差率较大,结果不是很理想,而在敏感度为高的情况下,误差率分别为 1%和 10%。
表1 100步测试结果
敏感度 | 很低 | 低 | 正常 | 高 | 很高 |
走路 | 43 | 69 | 88 | 101 | 137 |
跑步 | 52 | 75 | 96 | 110 | 123 |
Claims (2)
1.基于智能手机3D重力传感器的计步方法,包括以下步骤:
(1) 采集重力传感器原始数据;
(2) 过滤噪声;
(3) 设定初始值平移曲线;
(4) 做一阶差分;
(5) 寻找一阶差分曲线过零点;
(6) 过滤一阶差分曲线连续的零值;
(7) 设定阈值过滤过小值转折点;
(8) 采用"固定时间窗"过滤;
(9) 统计有效步数。
2.根据权利要求1所述步骤,其特征在于:
所述的采集重力传感器原始数据,用于得到智能手机3D重力传感器的绝对加速度数值曲线;
所述的过滤噪声,采用中值滤波方法过滤绝对加速度数值曲线的噪声,平滑曲线,得到滤波后的绝对加速度数值曲线;
所述的设定初始值平移曲线,采用固定时间间隔的数据作平均值当初始值G0,然后将该初始值G0赋予滤波后的绝对加速度数值曲线,以之平移滤波后的绝对加速度数值曲线;具体来说,就是当有持续一段时间,未有大的动作发生,就将这段时间的数据作平均,作为初始值G0,之后的数据以该初始值G0为基准来计算;将滤波后的绝对加速度数值曲线减去初始值G0,得到以0加速度值为中心上下波动的相对加速度数值曲线;
所述的做一阶差分,对相对加速度数据曲线做一阶差分,得到相对加速度值的一阶差分曲线;
所述的寻找一阶差分曲线过零点,具体包括以下步骤:
1) 寻找相对加速度数据曲线的峰点:峰点相对应于一阶差分曲线的点为接近或等于零的点,前面的点为正值,后面的点为负值;
2) 寻找相对加速度数据曲线的谷点:谷点相对应于一阶差分曲线的点为接近或等于零的点,前面的点为负值,后面的点为正值;
所述的过滤一阶差分曲线连续的零值,具体就是在两个分别拥有正负值点之间,如果有连续的零值点,过滤、缩减到只剩一个;
所述的设定阈值过滤过小值转折点,具体包括以下步骤:
将连续数个峰点相加求得一个平均值,并将该平均值乘以一个权值,就能得到一个峰点阈值;然后将峰点与该峰点阈值比较,超过峰点阈值者,就辨认为有效的峰点;未超过者,视为噪声过滤;同样,将连续数个谷点相加求得一个平均值,并将该平均值乘以一个权值,就能得到一个谷点阈值;然后将谷点与该谷点阈值比较,超过谷点阈值者,就辨认为有效的谷点;未超过者,视为噪声过滤;一个有效的峰点加一个临近的有效的谷点就为一个有效步;
所述的采用"固定时间窗"过滤,用于过滤无效振动产生的转折点,具体包括以下步骤:
两个有效步伐的时间间隔在时间窗口[0.2 s - 2.0 s]之内,时间间隔超出该时间窗口的所有步伐都应被排除;
所述的统计有效步数,用于计算经过前述步骤处理后得到的有效步数。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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