CN104567912A

CN104567912A - 一种在Android手机上实现计步器的方法

Info

Publication number: CN104567912A
Application number: CN201510053089.2A
Authority: CN
Inventors: 黄政; 韩立新; 孙闻; 徐守晶; 张春雨; 王伟
Original assignee: Hohai University HHU
Current assignee: Hohai University HHU
Priority date: 2015-02-02
Filing date: 2015-02-02
Publication date: 2015-04-29
Anticipated expiration: 2035-02-02
Also published as: CN104567912B

Abstract

本发明公开了一种在Android手机上实现计步器的方法，由人手持Android手机或者将Android手机放置在口袋中，利用Android手机上的加速度传感器来采集数据，并通过对加速度的一系列处理，最终达到统计人行走步数的目的。该方法包括确定手机加速度传感器采样频率和时间窗口；对采集得到的数据进行去噪，然后根据去噪后的数据利用k-means提取正常人行走的特征；根据特征和去噪后的数据，统计人在一个时间窗口内行走的步数。发明能够利用Android手机统计人行走的步数，为人们健康生活和运动提供有效的技术支持和合理的建议。

Description

一种在Android手机上实现计步器的方法

技术领域

本发明涉及一种在Android手机上实现计步器的方法，特别涉及对手机加速度传感器数据的采集、处理及应用技术，属于传感器应用领域与信息技术领域。

背景技术

随着技术的发展，Android手机已经逐渐普及、融入到人们的生活中。而对于人们的身体健康问题和身体锻炼问题也越来越得到人们的关注，如何更便捷的来对人们的身体健康和锻炼情况进行监测已经成为人们关注的焦点。目前也出现很多利用智能手机来对人身体锻炼情况监测的软件，这为健康监测和运动指导提供有力的物质和技术支持，也具有很好的市场前景。

目前存在很多统计人行走步数的设备，但是他们都有一些缺陷。使用最广的是一些可穿戴设备，但这些设备都需要定制额外的硬件，不容易普及，也极大的提高了成本，并且这些可穿戴设备需要佩戴在固定的部位，具有很大的局限性，不便于携带，也容易被人们忽视，而这些可穿戴设备也主要是利用信号处理来实现对步数的统计，抗干扰能力不强，在准确度上也需要进一步的提高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种在Android手机上实现计步器的方法，利用k-means等算法，提高统计设备的精度以及适应性，抗干扰能力强。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提供一种在Android手机上实现计步器的方法，包括以下具体步骤：

步骤1，计算Android手机中加速度传感器的采样频率；

步骤2，根据步骤1中计算得到的采样频率确定一定的时间窗口，并对加速度传感器采集到的一个时间窗口内的加速度数据进行如下处理：

2-1)将加速度传感器采集到的三轴加速度数据转化为合加速度数据；

2-2)对合加速度数据进行平滑去噪；

2-3)找出平滑去噪后的加速度数据中的波峰，计算所有波峰的方差，若方差大于设定阈值，则舍弃该时间窗口内的所有数据；否则，通过k-means聚类算法将该时间窗口内的数据聚成两类，分别为属于波峰的一类和不属于波峰的一类；

2-4)根据聚类得到的结果，计算出波峰的取值范围为：

(m_{1} - \frac{m_{1} - m_{2}}{2}, m_{1} + \frac{m_{1} - m_{2}}{2})

式中，m₁、m₂分别为属于波峰的一类的数据的平均值、不属于波峰的一类的数据的平均值；

步骤3，重新确定时间窗口，统计各个时间窗口内的步数，从而实现计步，具体为：

3-1)重新确定时间窗口，且确保当前时间窗口与下一个时间窗口之间有重叠；

3-2)当一个时间窗口内的波峰数据满足以下条件时，将当前波峰计为一步：该波峰与前一波峰之间的时间间隔在行走一步所需的时间范围内、当前波峰的幅值在步骤2得到的波峰取值范围内；

3-3)将统计得到的各个时间窗口内的步数相加，即实现计步。

作为本发明的进一步优化方案，步骤2中一定的时间窗口，时间窗口由行走一步所需的时间与采样频率确定。

作为本发明的进一步优化方案，上述时间窗口的长度为行走一步的最长时间除以采样频率。

作为本发明的进一步优化方案，步骤2中采用均值法对合加速度数据进行平滑去噪。

作为本发明的进一步优化方案，步骤3中重新确定的时间窗口具体为：将当前窗口末尾的数据保存到下一窗口的最前端，再去除当前窗口中不是波峰的数据，即得到新的时间窗口。

作为本发明的进一步优化方案，步骤3中当前时间窗口与下一个时间窗口之间重叠的时间区域小于行走一步所需的时间。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明所提供的一种在Android手机上实现计步器的方法有很强的适应性，不需要穿戴额外的设备，利用k-means等算法，可以使计步准确度达到较高的精度，抗干扰能力强。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

图1为本发明的方法流程图，具体内容在此不再赘述。

下面通过具体实施例对本发明的技术方案做进一步阐述：

首先，当用户开始计数的时候，需要先训练一段时间来获取Android手机上的加速度传感器的采样频率，这里记录起始时间t_s。开始接收加速度传感器发出的加速度数据，记录下50个数据。当50个数据记录完毕后，同时记录下结束时间t_e。根据起始时间t_s和结束时间t_e即可计算得出手机加速度传感器的采样频率f，f＝1000/(t_e-t_s)*50。

其次，确定手机加速度传感器的采样频率之后，需要确定时间窗口的大小。一般来说，人正常行走一步的时间在0.5s-2s之间，所以这里时间窗口大小为2000/f。

手机加速度传感器采集到的加速度数据为三轴加速度，这里需要将三轴加速度数据转化为合加速度数据，再对合加速度数据进行处理。手机加速度传感器采集到的三轴加速度为(a_x,a_y,a_z)，合加速度为a_s的计算公式为：

a_{s} = \sqrt{{a_{x}}^{2} + {a_{y}}^{2} + {a_{z}}^{2}}

按照时间窗口大小，存储一个窗口大小的合加速度值，进行数据处理：

a.对一个时间窗口的加速度值进行平滑去噪，根据采样频率f，计算出100ms内所包含的数据样本点的个数n，对整个窗口内的数据进行n点均值平滑，保存平滑后的加速度值。

b.寻找平滑后的加速度值中的波峰，也就是各个极大值，判断方法是当前值是否比前后的数据都大，如果是，则该加速度值为波峰，反之不是。

c.计算波峰的方差，根据方差来判断当前窗口的数据是否为有效数据。

d.若波峰的方差大于设定阈值，则认为当前整个窗口内的数据无效，舍弃当前窗口数据；否则，认为当前加速度数据有效，进行下一个步骤。

e.使用k-means聚类算法，将加速度数据聚为两类，分别为属于波峰的一类和不属于波峰的一类。这两类中，属于波峰的一类即为人正常行走时的波峰与波谷的加速度值，加速度平均值较大，记为c₁，不属于波峰的一类则为人静止状态时的加速度值，加速度平均值较小，记为c₂。

f.计算c₁和c₂的平均值m₁，m₂(m₁>m₂)，从而可以计算得出波峰的范围为：

(m_{1} - \frac{m_{1} - m_{2}}{2}, m_{1} + \frac{m_{1} - m_{2}}{2})

最后，重新确定时间窗口，统计各个时间窗口内的步数，从而实现计步。

需要通过波峰来计步，人在正常走路的时候会有一个短暂的加速和一个短暂的减速，在加速度信号上就会产生波峰和波谷，所以可以用波峰来判断走的步数，即依次取得一个时间窗口中的波峰进行判断计数。

这里需要重叠时间窗口，因为虽然统计了上一个时间窗口内的行走步数，但上一个窗口中最后一个数据可能是波峰，在上一个窗口中无法判断最后一个值能否记为一步，所以需要将上一个时间窗口中的一部分加速度数据和下一个时间窗口中的数据进行重叠来提高计数的精度。当前时间窗口与下一个时间窗口之间重叠的时间区域小于行走一步所需的时间，以避免造成重复计数。

判断当前波峰与上一个波峰之间的时间间隔是否在正常人行走的时间范围内(0.5s-2s)，如果不在正常人行走的范围内，则当前的波峰为无效数据，获取下一个波峰进行判断；判断当前波峰是否在合适波峰的范围内，人在正常行走的时候，波峰的起伏不会太大，保持在合适的范围内。如果超出范围，则当前的波峰为无效数据，获取下一个波峰进行判断。经过两次判断，可以将当前波峰记为一步。

统计完一个时间窗口内的步数之后，将记录下的步数和其他信息最终显示的手机的界面上。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims

1.一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

步骤1，计算Android手机中加速度传感器的采样频率；

2-2)对合加速度数据进行平滑去噪；

2-4)根据聚类得到的结果，计算出波峰的取值范围为：

(m_{1} - \frac{m_{1} - m_{2}}{2}, m_{1} + \frac{m_{1} - m_{2}}{2})

3-3)将统计得到的各个时间窗口内的步数相加，即实现计步。

2.根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步骤2中一定的时间窗口，时间窗口由行走一步所需的时间与采样频率确定。

3.根据权利要求2所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，时间窗口的长度为行走一步的最长时间除以采样频率。

4.根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步骤2中采用均值法对合加速度数据进行平滑去噪。

5.根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步骤3中重新确定的时间窗口具体为：将当前窗口末尾的数据保存到下一窗口的最前端，再去除当前窗口中不是波峰的数据，即得到新的时间窗口。

6.根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步骤3中当前时间窗口与下一个时间窗口之间重叠的时间区域小于行走一步所需的时间。