CN103344249B - 一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法，使用者携带惯性传感器采集使用者在时间“t”内的惯性数据，并对采集到的数据进行频谱分析，得到步行频率，进而通过采集时间计算出使用者在时间“t”内运动的步数。

Description

一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法
技术领域
本发明属于电子计步器技术设备领域，尤其是涉及一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法。
背景技术
目前市场上计步方式有很多种，而这些计步方式基本都是通过计步器来实现的。而目前的智能手机发展迅速，这些手机内部都集成了包括加速度传感器(又称：重力感应)在内的惯性传感器，其成为计步器也就有了可能，但是目前这些手机虽然在硬件领域有了实现的可能，但是尚未有一整套行之有效的硬件利用方法以使其能够达到准确计步的作用。而且已有计步器在使用时抗干扰性差，容易受到振动干扰，计步结果不准确。
发明内容
为了使目前带有惯性传感器的手机实现准确计步的功能，充分发挥其内设的传感器的用途，同时克服已有计步方法抗干扰性差，结果不准确的缺陷，本发明提供一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法。
实现上述有益效果的技术方案为，一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法，使用者携带惯性传感器采集使用者在时间“t”内的惯性数据，并对采集到的数据进行频谱分析，得到步行频率，进而通过采集时间计算出使用者在时间“t”内运动的步数，
所述计算过程具体如下：
(1)加速度传感器初始化，创建一个大小为N的队列k，并将时间“t”内采集到的前N个加速度数据按照时间先后关系依次放入队列k中；
(2计算队列k中加速度数据的三轴加速度幅值A，
A = A x 2 + A y 2 + A y 2
(3)将步骤(2)得到的加速度幅值乘以窗函数；
(4)对步骤(3)得到的结果进行快速傅里叶变换计算，得到加速度幅值的频谱图；
(5)选择频谱图中最接近1Hz处的波峰的频率作为基频，判断步骤(4)得到函数z的基频位置波峰的高度是否大于预先设好的阈值，若大于则进入步骤(6)，若不大于，则认为目前使用者没有在步行，跳过步骤(6)、进入步骤(7)；
(6)用基频乘以采集数据的时长，计算出该时间内使用者走的步数；
(7)将队列k头部的部分数据移出；
(8)对时间“t”内的所有加速度数据都按照上述步骤进行计算，并将步骤(6)得到的步数进行相加，得到时间“t”内使用者运动的步数。
上述阈值r的预设标准为N*0.1，其中N为队列k的大小
本技术方案中，对采集到的加速度数据进行频谱分析，得到步行频率，进而通过乘以采集时间计算出使用者在时间“t”内运动的步数。
附图说明
图1为本发明一种实施方式的流程框型示意图；
图2为本发明另一实施例经过快速傅里叶变换后的频谱图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
结合图1，一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法，使用者携带惯性传感器采集使用者在时间“t”内的惯性数据，并对采集到的数据进行频谱分析，得到步行频率，进而通过采集时间计算出使用者在时间“t”内运动的步数，
所述计算过程具体如下：
(1)加速度传感器初始化，创建一个大小为N的队列k，并将时间“t”内采集到的前N个加速度数据按照时间先后关系依次放入队列k中；
(2计算队列k中加速度数据的三轴加速度幅值A，
A = A x 2 + A y 2 + A y 2
(3)将步骤(2)得到的加速度幅值乘以窗函数；
(4)对步骤(3)得到的结果进行快速傅里叶变换计算，得到加速度幅值的频谱图；
(5)选择频谱图中最接近1Hz处的波峰的频率作为基频，判断步骤(4)得到函数z的基频位置波峰的高度是否大于预先设好的阈值，若大于则进入步骤(6)，若不大于，则认为目前使用者没有在步行，跳过步骤(6)、进入步骤(7)；
(6)用基频乘以采集数据的时长，计算出该时间内使用者走的步数；
(7)将队列k头部的部分数据移出；
(8)对时间“t”内的所有加速度数据都按照上述步骤进行计算，并将步骤(6)得到的步数进行相加，得到时间“t”内使用者运动的步数。
本实施例中，述阈值r的预设标准为N*0.1，其中N为队列k的大小。
上述实施例中，为方便理解，采用采集频率fs为100HZ的三轴加速度传感器进行举例说明，所述计算过程具体如下：
(1)加速度传感器初始化，创建一个大小为N的队列k，并将时间“t”内采集到的N个时刻的三轴加速度数据Ax，Ay，Az按照时间先后关系依次放入队列k；采集时，计算机队列可以是512或其他大小，本实施例为了容易理解，将队列设置为512，根据传感器的不同队列可以设置为不同值。队列大小建议在5*fs到10*fs之间。
(2)通过下面的公式计算队列k中加速度数据的加速度幅值A，
A = A x 2 + A y 2 + A y 2
(3)将步骤(2)得到的加速度幅值乘以窗函数(例如，哈明窗函数或高斯窗函数等)，以抑制其在步骤(4)中得到的频谱图上的旁瓣；
(4)对步骤(3)得到的结果进行8192点(也可以是其他点数，点数越多，频率分辨率越好，但是计算复杂度越大)快速傅里叶变换，得到加速度幅值的频谱图；本实施例经过变换后得到图2，其纵轴为功率密度，横轴为频率。
(5)判断步骤(4)得到的频谱图中基频位置处的波峰的高度是否大于预先设好的阈值r，若大于则进入步骤(6)，若不大于，则认为目前使用者没有在步行，跳过步骤(6)、进入步骤(7)；
(6)用基频乘以采集数据的时长，计算出该时间内使用者走的步数；
(7)将队列k头部的部分数据移出；
(8)对时间“t”内的所有加速度数据都按照上述步骤进行计算，并将步骤(6)得到的步数进行相加，得到时间“t”内使用者运动的步数惯性传感器可以是加速度传感器。本实施例以三轴加速度传感器为例，上述步骤(3)中，将步骤(2)得到的加速度幅值乘以窗函数(例如，哈明窗函数或高斯窗函数等)，为的是抑制其在步骤(4)中得到的频谱图上的旁瓣，为步骤(4)做铺垫。
以上所述，为本发明的较佳实施案例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法，其特征在于，使用者携带惯性传感器采集使用者在时间“t”内的惯性数据，并对采集到的数据进行频谱分析，得到步行频率，进而通过采集时间计算出使用者在时间“t”内运动的步数，所述计算过程具体如下：
(1)加速度传感器初始化，创建一个大小为N的队列k，并将时间“t”内采集到的前N个加速度数据按照时间先后关系依次放入队列k中；
(2)计算队列k中加速度数据的三轴加速度幅值A，
A = A x 2 + A y 2 + A z 2
(3)将步骤(2)得到的加速度幅值乘以窗函数；
(4)对步骤(3)得到的结果进行快速傅里叶变换计算，得到加速度幅值的频谱图；
(5)选择频谱图中最接近1Hz处的波峰的频率作为基频，判断步骤(4)得到函数z的基频位置波峰的高度是否大于预先设好的阈值，若大于则进入步骤(6)，若不大于，则认为目前使用者没有在步行，跳过步骤(6)、进入步骤(7)；
(6)周基频乘以采集数据的时长，计算出该时间内使用者走的步数；
(7)将队列k头部的部分数据移出；
(8)对时间“t”内的所有加速度数据都按照上述步骤进行计算，并将步骤(6)得到的步数进行相加，得到时间“t”内使用者运动的步数。
2.根据权利要求1所述的基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法，其特征在于，所述阈值r的预设标准为N*0.1，其中N为队列k的大小。
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