CN106563262A - 一种基于云计算的体育运动检测系统 - Google Patents

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CN106563262A CN201610542993.4A CN201610542993A CN106563262A CN 106563262 A CN106563262 A CN 106563262A CN 201610542993 A CN201610542993 A CN 201610542993A CN 106563262 A CN106563262 A CN 106563262A
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Abstract

本发明提供一种基于云计算的体育运动检测系统，包括云服务器、客户端、智能控制模块、管理模块和报警模块，所述云服务器连接有若干客户端，所述云服务器连接所述智能控制模块，所述管理模块与所述智能控制模块通信连接，所述客户端包括电源模块、存储模块、计时模块、数据端口、位置收发器、交互模块、无限收发器和多个传感器模块，所述传感器模块包括加速度传感器、磁场传感器、角动量传感器、心率传感器和温湿度传感器。所述报警模块连接所述智能控制模块。本发明将客户端的数据信息采集情况传输给云服务器进行相应方式的云计算处理，云计算系统的效率高，计算效果好，结构简单，且体育检测项目多，检测准确度高。

Description

一种基于云计算的体育运动检测系统
技术领域
本发明属于体育运动技术领域，尤其涉及一种基于云计算的体育运动检测系统。
背景技术
体育运动对于保持健康的生活方式是重要的，并且是很多人的娱乐的源头。有些体育运动者喜欢参加团体体育运动，例如足球或篮球，而其他体育运动者更喜欢参加体育运动者体育运动，例如跑步或滑雪。不管所述活动是团体活动还是体育运动者活动，常见的是人们均参加诸如足球赛或者赛跑比赛的竞技性赛事，以及诸如进行足球训练或者间歇跑冲刺等更多的非正式的培训课程。现有技术已经促进了健身监测设备的发展，所述设备能够使用传感器记录有关体育运动者在体育运动中的表现信息，并且在一些情况中提供关于体育运动者表现的反馈。一些便携式健身监测设备使用连接至体育运动者的身体的传感器，而其他便携式健身监测设备依靠连接到体育运动者的传感器。这种传感器能够测量与体育运动者的身体活动相关联的各种物理和/或生理参数。
许多现有的健身监测设备不是便携的，因此不适合在许多真实世界的竞技或者培训赛事中提供监测。即使是便携式的，但由于往往过重，或者缺乏足够的电池和/或处理能力，以至于不能在严格的竞争或训练条件下长时间使用。此外，尽管一些现有的健身监测设备能够进行相对简单的表现测定，诸如体育运动者在活动中的当前心率或总步数，但通常不能进行更先进的测定或者精度不准确。最后，通过现有设备提供给体育运动者的表现反馈往往不能提供快速、准确、深刻的信息，使他们能够容易地与过去的表现进行比较，制定改善未来表现的战略，可视化表现，或选择新的培训方案或体育运动者。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于云计算的体育运动检测系统， 旨在解决现有的基于云计算的体育运动检测系统结构复杂、不便监测等的问题。
一种基于云计算的体育运动检测系统，该基于云计算的体育运动检测系统包括云服务器、客户端、智能控制模块、管理模块和报警模块，所述云服务器连接有若干客户端，所述云服务器连接所述智能控制模块，所述管理模块与所述智能控制模块通信连接，所述报警模块连接所述智能控制模块；
所述客户端包括电源模块、显示模块、存储模块、计时模块、数据端口、位置收发器、交互模块、无限收发器和多个传感器模块，所述传感器模块包括加速度传感器、磁场传感器、角动量传感器、心率传感器和温湿度传感器；
所述电源模块用于提供电力；
所述显示模块用于显示所述客户端具体信息；
所述存储模块用于存储应用程序指令以及存储体育运动数据；
所述计时模块是能够跟踪绝对时间和/或确定经过的时间的时钟；
所述数据端口有利于信息传送至所述传感器模块以及从所述传感器模块发出；
所述位置收发器是电子卫星位置收发器，其能够利用从卫星定位系统发出的无线电沿视线传送的时间信号确定其位置；
所述交互模块被所述体育运动者用作与传感器模块进行交互；
所述无限收发器能够无线地与本系统的其他部件进行通信；
所述加速度传感器适于测量加速度；当所述加速度传感器被物理地连接至体育运动者时，所述加速度传感器能够测量所述体育运动者的加速度，包括基于地球重力场的加速度；
所述磁场传感器适于测量附近的磁场的强度和方向；当所述传感器模块被物理地连接至体育运动者时，所述磁场传感器能够测量在所述体育运动者附近的磁场的强度和方向，包括所述地球的磁场；
所述角动量传感器适于测量角动量或方向；用作校准由一个或多个加速度传感器和磁场传感器的测量值；
所述心率传感器可适于测量体育运动者的心率；所述心率传感器放置成与体育运动者的皮肤相接触，所述心率传感器能够读取体育运动者的心脏的电活动；
所述温湿度传感器包括温度传感器和湿度传感器。
进一步，所述的报警模块包括收发模块、微处理器、RS232接口电路、LED灯、音箱，所述收发模块发送报警信息，所述微处理器用于进行数据对比处理，所述RS232接口电路进行数据传输，所述收发模块与所述微处理器电连接，所述微处理器与所述RS232接口电路和LED灯电连接，所述RS232接口电路与所述音箱电连接。
进一步，所述的电源模块包括电源连接装置、蓄电装置和继电保护装置。
进一步，所述的电源连接装置包括至少一个连接外部电源的电源输入电路和至少一个连接负载的负载输出电路。
进一步，所述的蓄电装置包括连接蓄电池的蓄电池充放电电路。
进一步，所述的显示模块包括显示面板、单元层、粘接层，所述单元层设置在所述显示面板的外侧，所述粘接层设置在所述显示面板和所述单元层之间，其中，所述粘接层的粘接于所述显示面板的粘接面的第一边缘和所述粘接层的粘接于所述单元层的粘接面的第二边缘沿粘接面方向相互移位。
进一步，所述的位置收发器是能够与本地或远程的基站或无线电传输收发器进行通信的天线，从而使得能够使用无线电信号的三角测量或其它类似的原理确定所述传感器模块的位置；或者所述位置收发器的数据使得所述传感器模块能够检测用于测量和/或计算位置航点、时间、定位、行进的距离、速度、步速或高度的信息。
进一步，所述智能控制模块设置有同步正交跳频信号盲源分离单元，所述同步正交跳频信号盲源分离单元的信号处理方法包括：
步骤一，利用接收来自多个同步正交跳频电台的跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的M路离散时域混合信号
步骤二，对M路离散时域混合信号进行重叠加窗短时傅里叶变换，得到M个混合信号的时频域矩阵p＝0,1,…,P-1,q＝0,1,…,Nfft-1，其中P表示总的窗数，Nfft表示FFT变换长度；(p，q)表示时频索引，具体的时频值为这里Nfft表示FFT变换的长度，p表示加窗次数，Ts表示采样间隔，fs表示采样频率，C为整数，表示短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，C＜Nfft，且Kc＝Nfft/C为整数，也就是说采用的是重叠加窗的短时傅里叶变换；
步骤三，对步骤二中得到的跳频混合信号时频域矩阵进行预处理；
步骤四，利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率；具体包括以下步骤：
在p(p＝0，1，2，…P-1)时刻，对表示的频率值进行聚类，得到的聚类中心个数表示p时刻存在的载频个数，个聚类中心则表示载频的大小，分别用表示；
对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…P-1)，利用聚类算法对进行聚类，同样可得到个聚类中心，用表示；
对所有求均值并取整，得到源信号个数的估计即：
找出的时刻，用ph表示，对每一段连续取值的ph求中值，用 表示第l段相连ph的中值，则表示第l个频率跳变时刻的估计；
根据估计得到的以及第四步中估计得到的频率跳变时刻估计出每一跳对应的个混合矩阵列向量具体公式为：
这里表示第l跳对应的个混合矩阵列向量估计值；
估计每一跳对应的载频频率，用表示第l跳对应的个频率估计值，计算公式如下：
步骤五，根据步骤四估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；
步骤六，对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接；
步骤七，根据源信号时频域估计值，恢复时域跳频源信号，具体如下：
对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…)的频域数据Yn(p,q),q＝0,1,2,…,Nfft-1做Nfft点的IFFT变换，得到p采样时刻对应的时域跳频源信号，用yn(p,qt)(qt＝0,1,2,…,Nfft-1)表示；
对上述所有时刻得到的时域跳频源信号yn(p,qt)进行合并处理，得到最终的时域跳频源信号估计，具体公式如下：
这里Kc＝Nfft/C，C为短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，Nfft为FFT变换的长度。
进一步，所述管理模块设置有信号检测单元，所述信号检测单元的信号检 测方法包括：
第一步，利用混频器将射频或者中频信号与单频混频获得信号x1；
第二步，利用低通滤波器A去除信号x1的高频分量，低通滤波器A的3dB带宽大于分析带宽Bs，获得信号x2，此时x2是零中频的信号，并且带宽为Bs的信号受到滤波器A的影响很小；
第三步，由于x2已经是零中频信号了，故Fo＝0，对信号x2进行NFFT点数的FFT运算，然后求模，并将前NFFT/2个点存入VectorF中，VectorF中保存了信号x2的幅度谱；
第四步，将分析带宽Bs分为N块相等的Block，N＝3，4，.....，每一个Block要进行运算的带宽为Bs/N，设要分析带宽Bs的最低频率为FL，FL＝0，则nBlock块，n＝1...N，所对应的频率区间范围分别是[FL+(n-1)Bs/N，FL+(n)Bs/N]，将VectorF中对应的频段的频率点分配给每个block，其中nBlock分得的VectorF点范围是[Sn,Sn+kn]，其中表示每段分得的频率点的个数，而 表示的是起始点，fs是信号采样频率，round(*)表示四舍五入运算；
第五步，对每个Block求其频谱的能量Σ||2，得到E(n)，n＝1...N；
第六步，对向量E求平均值
第七步，求得向量E的方差和
第八步，更新标志位flag，flag＝0，表示前一次检测结果为无信号，此种条件下，只有当σsum>B2时判定为当前检测到信号，flag变为1；当flag＝1，表示前一次检测结果为有信号，此种条件下，只有当σsum<B1时判定为当前未检测到信号，flag变为0，B1和B2为门限值，由理论仿真配合经验值给出，B2>B1；
第九步，根据标志位控制后续解调线程等是否开启：flag＝1，开启后续解调 线程等，否则关闭后续解调线程。
进一步，所述微处理器设置有数字信号处理单元，所述数字信号处理单元的数字信号处理方法包括：
当待处理的离散时间信号的序列长度大于数字信号处理器提供的快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度时，对所述离散时间信号进行分段处理，得到多段序列长度相同的分段信号，其中，所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
根据每一段所述分段信号以及每一段所述分段信号对应的权重信息，构造每一段所述分段信号对应的构造信号；当所述待处理的离散时间信号的序列长度能够直接被分成多段序列长度相同的分段信号，且所述分段信号的序列长度不大于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度时，直接对所述离散时间信号进行分段，得到多段序列长度相同的分段信号；当所述待处理的离散时间信号的序列长度不能够直接被分成多段序列长度相同的分段信号时，获取所述离散时间信号的序列长度的本原根，并根据所述本原跟对所述离散时间信号进行信号样点映射，得到一映射信号；
对所述映射信号进行逆相关，得到多段扩展信号，所述扩展信号能够被分成多段序列长度相同的分段信号，且所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
对所述扩展信号进行分段处理，得到多段序列长度相同的分段信号，其中，所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果的步骤包括：
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述映射信号的离散傅立叶变换结果；
对所述映射信号的离散傅立叶变换结果进行逆映射，得到所述离散时间信 号的离散傅立叶变换结果；
采用所述快速傅立叶变换单元分别对每一段所述构造信号进行快速傅立叶变换，得到每一段所述构造信号的快速傅立叶变换结果；
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果。
技术效果
本发明基于云计算的体育运动检测系统结构简单，本发明将客户端的数据信息采集情况传输给云服务器进行相应方式的云计算处理，本发明云计算系统的效率高，计算效果好，结构简单，且检测项目多，检测准确度高。本发明提供的基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法，在不知道任何信道信息的条件下，仅根据接收到的多个跳频信号的混合信号，估计出跳频源信号，能在接收天线个数小于源信号个数的条件下，对多个跳频信号进行盲估计，仅仅利用了短时傅里叶变换，计算量小，容易实现，该方法在对跳频信号进行盲分离的同时，还能对部分参数进行估计，实用性强，具有较强的推广与应用价值。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于云计算的体育运动检测系统的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的电源模块的外部结构示意图；
图3是本发明实施例提供的显示模块的内部结构示意图；
图4是本发明实施例提供的传感器模块的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的报警模块的结构示意图。
图中：1、云服务器；2、客户端；2-1、电源模块；2-1-1、电源连接装置；2-1-2、蓄电装置；2-1-3、继电保护装置；2-2、显示模块；2-2-1、显示面板；2-2-2、单元层；2-2-3、粘接层；2-3、存储模块；2-4、计时模块；2-5、数据端口；2-6、位置收发器；2-7、交互模块；2-8、无限收发器；2-9、传感器模块；2-9-1、加速度传感器；2-9-2、磁场传感器；2-9-3、角动量传感器；2-9-4、心率传感器； 2-9-5、温湿度传感器；3、智能控制模块；4、管理模块；5、报警模块；5-1、收发模块；5-2、微处理器；5-3、RS232接口电路；5-4、LED灯；5-5、音箱。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
请参阅附图：
本发明提供一种基于云计算的体育运动检测系统，该基于云计算的体育运动检测系统包括云服务器1、客户端2、智能控制模块3、管理模块4和报警模块5，所述云服务器1连接有若干客户端2，所述云服务器1连接所述智能控制模块3，所述管理模块4与所述智能控制模块3通信连接，所述报警模5块连接所述智能控制模块3；
所述客户端2包括电源模块2-1、显示模块2-2、存储模块2-3、计时模块2-4、数据端口2-5、位置收发器2-6、交互模块2-7、无限收发器2-8和多个传感器模块2-9，所述传感器模块2-9包括加速度传感器2-9-1、磁场传感器2-9-2、角动量传感器2-9-3、心率传感器2-9-4和温湿度传感器2-9-5；
所述电源模块2-1用于提供电力；
所述显示模块2-2用于显示所述客户端具体信息；
所述存储模块2-3用于存储应用程序指令以及存储体育运动数据；
所述计时模块2-4是能够跟踪绝对时间和/或确定经过的时间的时钟；
所述数据端口2-5有利于信息传送至所述传感器模块以2-9及从所述传感器模块2-9发出；
所述位置收发器2-6是电子卫星位置收发器，其能够利用从卫星定位系统发出的无线电沿视线传送的时间信号确定其位置；
所述交互模块2-7被所述体育运动者用作与传感器模块进行交互；
所述无限收发器2-8能够无线地与本系统的其他部件进行通信；
所述加速度传感器2-9-1适于测量加速度；当所述加速度传感器2-9-1被物理 地连接至体育运动者时，所述加速度传感器2-9-1能够测量所述体育运动者的加速度，包括基于地球重力场的加速度；
所述磁场传感器2-9-2适于测量附近的磁场的强度和方向；当所述传感器模块2-9被物理地连接至体育运动者时，所述磁场传感器2-9-2能够测量在所述体育运动者附近的磁场的强度和方向，包括所述地球的磁场；
所述角动量传感器2-9-3适于测量角动量或方向；用作校准由一个或多个加速度传感器2-9-1和磁场传感器2-9-2的测量值；
所述心率传感器2-9-4可适于测量体育运动者的心率；所述心率传感器2-9-4放置成与体育运动者的皮肤相接触，所述心率传感器2-9-4能够读取体育运动者的心脏的电活动；
所述温湿度传感器2-9-5包括温度传感器和湿度传感器。
进一步，所述的报警模块5包括收发模块5-1、微处理器5-2、RS232接口电路5-3、LED灯5-4、音箱5-5，所述收发模块发送报警信息，所述微处理器5-2用于进行数据对比处理，所述RS232接口电路进行数据传输，所述收发模块5-1与所述微处理器5-2电连接，所述微处理器5-2与所述RS232接口电路5-3和LED灯5-4电连接，所述RS232接口电路5-3与所述音箱5-5电连接。
进一步，所述的电源模块2-1包括电源连接装置2-1-1、蓄电装置2-1-2和继电保护装置2-1-3。
进一步，所述的电源连接装置2-1-1包括至少一个连接外部电源的电源输入电路和至少一个连接负载的负载输出电路。
进一步，所述的蓄电装置2-1-2包括连接蓄电池的蓄电池充放电电路。
进一步，所述的显示模块2-2包括显示面板2-2-1、单元层2-2-2、粘接层2-2-3，所述单元层2-2-2设置在所述显示面板2-2-1的外侧，所述粘接层设置在所述显示面板2-2-1和所述单元层2-2-2之间，其中，所述粘接层2-2-3的粘接于所述显示面板2-2-1的粘接面的第一边缘和所述粘接层2-2-3的粘接于所述单元层2-2-2的粘接面的第二边缘沿粘接面方向相互移位。
进一步，所述的位置收发器2-6是能够与本地或远程的基站或无线电传输收发器进行通信的天线，从而使得能够使用无线电信号的三角测量或其它类似的原理确定所述传感器模块2-9的位置；或者所述位置收发器2-6的数据使得所述传感器模块2-9能够检测用于测量和/或计算位置航点、时间、定位、行进的距离、速度、步速或高度的信息。
进一步，所述智能控制模块设置有同步正交跳频信号盲源分离单元，所述同步正交跳频信号盲源分离单元的信号处理方法包括：
步骤一，利用接收来自多个同步正交跳频电台的跳频信号，对每一路接收信号进行采样，得到采样后的M路离散时域混合信号
步骤二，对M路离散时域混合信号进行重叠加窗短时傅里叶变换，得到M个混合信号的时频域矩阵p＝0,1,…,P-1,q＝0,1,…,Nfft-1，其中P表示总的窗数，Nfft表示FFT变换长度；(p，q)表示时频索引，具体的时频值为这里Nfft表示FFT变换的长度，p表示加窗次数，Ts表示采样间隔，fs表示采样频率，C为整数，表示短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，C＜Nfft，且Kc＝Nfft/C为整数，也就是说采用的是重叠加窗的短时傅里叶变换；
步骤三，对步骤二中得到的跳频混合信号时频域矩阵进行预处理；
步骤四，利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率；具体包括以下步骤：
在p(p＝0，1，2，…P-1)时刻，对表示的频率值进行聚类，得到的聚类中心个数表示p时刻存在的载频个数，个聚类中心则表示载频的大小，分别用表示；
对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…P-1)，利用聚类算法对进行聚类，同样可得到个聚类中心，用表示；
对所有求均值并取整，得到源信号个数的估计即：
找出的时刻，用ph表示，对每一段连续取值的ph求中值，用 表示第l段相连ph的中值，则表示第l个频率跳变时刻的估计；
根据估计得到的以及第四步中估计得到的频率跳变时刻估计出每一跳对应的个混合矩阵列向量具体公式为：
这里表示第l跳对应的个混合矩阵列向量估计值；
估计每一跳对应的载频频率，用表示第l跳对应的个频率估计值，计算公式如下：
步骤五，根据步骤四估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；
步骤六，对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接；
步骤七，根据源信号时频域估计值，恢复时域跳频源信号，具体如下：
对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…)的频域数据Yn(p,q),q＝0,1,2,…,Nfft-1做Nfft点的IFFT变换，得到p采样时刻对应的时域跳频源信号，用yn(p,qt) (qt＝0,1,2,…,Nfft-1)表示；
对上述所有时刻得到的时域跳频源信号yn(p,qt)进行合并处理，得到最终的时域跳频源信号估计，具体公式如下：
这里Kc＝Nfft/C，C为短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，Nfft为FFT变换的长度。
进一步，所述管理模块设置有信号检测单元，所述信号检测单元的信号检测方法包括：
第一步，利用混频器将射频或者中频信号与单频混频获得信号x1；
第二步，利用低通滤波器A去除信号x1的高频分量，低通滤波器A的3dB带宽大于分析带宽Bs，获得信号x2，此时x2是零中频的信号，并且带宽为Bs的信号受到滤波器A的影响很小；
第三步，由于x2已经是零中频信号了，故Fo＝0，对信号x2进行NFFT点数的FFT运算，然后求模，并将前NFFT/2个点存入VectorF中，VectorF中保存了信号x2的幅度谱；
第四步，将分析带宽Bs分为N块相等的Block，N＝3，4，.....，每一个Block要进行运算的带宽为Bs/N，设要分析带宽Bs的最低频率为FL，FL＝0，则nBlock块，n＝1...N，所对应的频率区间范围分别是[FL+(n-1)Bs/N，FL+(n)Bs/N]，将VectorF中对应的频段的频率点分配给每个block，其中nBlock分得的VectorF点范围是[Sn,Sn+kn]，其中表示每段分得的频率点的个数，而 表示的是起始点，fs是信号采样频率，round(*)表示四舍五入运算；
第五步，对每个Block求其频谱的能量Σ||2，得到E(n)，n＝1...N；
第六步，对向量E求平均值
第七步，求得向量E的方差和
第八步，更新标志位flag，flag＝0，表示前一次检测结果为无信号，此种条件下，只有当σsum>B2时判定为当前检测到信号，flag变为1；当flag＝1，表示前一次检测结果为有信号，此种条件下，只有当σsum<B1时判定为当前未检测到信号，flag变为0，B1和B2为门限值，由理论仿真配合经验值给出，B2>B1；
第九步，根据标志位控制后续解调线程等是否开启：flag＝1，开启后续解调线程等，否则关闭后续解调线程。
进一步，所述微处理器设置有数字信号处理单元，所述数字信号处理单元的数字信号处理方法包括：
当待处理的离散时间信号的序列长度大于数字信号处理器提供的快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度时，对所述离散时间信号进行分段处理，得到多段序列长度相同的分段信号，其中，所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
根据每一段所述分段信号以及每一段所述分段信号对应的权重信息，构造每一段所述分段信号对应的构造信号；当所述待处理的离散时间信号的序列长度能够直接被分成多段序列长度相同的分段信号，且所述分段信号的序列长度不大于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度时，直接对所述离散时间信号进行分段，得到多段序列长度相同的分段信号；当所述待处理的离散时间信号的序列长度不能够直接被分成多段序列长度相同的分段信号时，获取所述离散时间信号的序列长度的本原根，并根据所述本原跟对所述离散时间信号进行信号样点映射，得到一映射信号；
对所述映射信号进行逆相关，得到多段扩展信号，所述扩展信号能够被分成多段序列长度相同的分段信号，且所述分段信号的序列长度小于或等于所述 快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
对所述扩展信号进行分段处理，得到多段序列长度相同的分段信号，其中，所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果的步骤包括：
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述映射信号的离散傅立叶变换结果；
对所述映射信号的离散傅立叶变换结果进行逆映射，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果；
采用所述快速傅立叶变换单元分别对每一段所述构造信号进行快速傅立叶变换，得到每一段所述构造信号的快速傅立叶变换结果；
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果。
本发明实施例中具体工作时客户端2将收集到的体育信息数据发送给云服务器1，云服务器1将应用监测请求传输给智能控制模块3。智能控制模块3进行智能控制处理，并将处理后的信息发送给管理模块4，由管理模块4进行信息管理，如果出现异常状况，则由报警模块5发出警报提示。
利用本发明所述的技术方案，或本领域的技术人员在本发明技术方案的启发下，设计出类似的技术方案，而达到上述技术效果的，均是落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于云计算的体育运动检测系统，其特征在于，所述基于云计算的体育运动检测系统包括云服务器、客户端、智能控制模块、管理模块和报警模块，所述云服务器连接有若干客户端，所述云服务器连接所述智能控制模块，所述管理模块与所述智能控制模块通信连接，所述报警模块连接所述智能控制模块；
所述客户端包括电源模块、显示模块、存储模块、计时模块、数据端口、位置收发器、交互模块、无限收发器和多个传感器模块，所述传感器模块包括加速度传感器、磁场传感器、角动量传感器、心率传感器和温湿度传感器；
所述电源模块用于提供电力；
所述显示模块用于显示所述客户端具体信息；
所述存储模块用于存储应用程序指令以及存储体育运动数据；
所述计时模块是能够跟踪绝对时间和/或确定经过的时间的时钟；
所述数据端口有利于信息传送至所述传感器模块以及从所述传感器模块发出；
所述位置收发器是电子卫星位置收发器，其能够利用从卫星定位系统发出的无线电沿视线传送的时间信号确定其位置；
所述交互模块被所述体育运动者用作与传感器模块进行交互；
所述无限收发器能够无线地与本系统的其他部件进行通信；
所述加速度传感器适于测量加速度；当所述加速度传感器被物理地连接至体育运动者时，所述加速度传感器能够测量所述体育运动者的加速度，包括基于地球重力场的加速度；
所述磁场传感器适于测量附近的磁场的强度和方向；当所述传感器模块被物理地连接至体育运动者时，所述磁场传感器能够测量在所述体育运动者附近的磁场的强度和方向，包括所述地球的磁场；
所述角动量传感器适于测量角动量或方向；用作校准由一个或多个加速度传感器和磁场传感器的测量值；
所述心率传感器可适于测量体育运动者的心率；所述心率传感器放置成与体育运动者的皮肤相接触，所述心率传感器能够读取体育运动者的心脏的电活动；
所述温湿度传感器包括温度传感器和湿度传感器；
所述的报警模块包括收发模块、微处理器、RS232接口电路、LED灯、音箱，所述收发模块发送报警信息，所述微处理器用于进行数据对比处理，所述RS232接口电路进行数据传输，所述收发模块与所述微处理器电连接，所述微处理器与所述RS232接口电路和LED灯电连接，所述RS232接口电路与所述音箱电连接；
所述的电源模块包括电源连接装置、蓄电装置和继电保护装置；
所述的电源连接装置包括至少一个连接外部电源的电源输入电路和至少一个连接负载的负载输出电路；
所述的蓄电装置包括连接蓄电池的蓄电池充放电电路；
所述的显示模块包括显示面板、单元层、粘接层，所述单元层设置在所述显示面板的外侧，所述粘接层设置在所述显示面板和所述单元层之间，其中，所述粘接层的粘接于所述显示面板的粘接面的第一边缘和所述粘接层的粘接于所述单元层的粘接面的第二边缘沿粘接面方向相互移位；
所述的位置收发器是能够与本地或远程的基站或无线电传输收发器进行通信的天线，从而使得能够使用无线电信号的三角测量或其它类似的原理确定所述传感器模块的位置；或者所述位置收发器的数据使得所述传感器模块能够检测用于测量和/或计算位置航点、时间、定位、行进的距离、速度、步速或高度的信息。
2.如权利要求1所述的基于云计算的体育运动检测系统，其特征在于，所述智能控制模块设置有同步正交跳频信号盲源分离单元，所述同步正交跳频信号盲源分离单元的信号处理方法包括：
步骤一，利用接收来自多个同步正交跳频电台的跳频信号，对每一路接收 信号进行采样，得到采样后的M路离散时域混合信号(k＝1,2,....)
步骤二，对M路离散时域混合信号进行重叠加窗短时傅里叶变换，得到M个混合信号的时频域矩阵p＝0,1,…,P-1,q＝0,1,…,Nfft-1，其中P表示总的窗数，Nfft表示FFT变换长度；(p，q)表示时频索引，具体的时频值为这里Nfft表示FFT变换的长度，p表示加窗次数，Ts表示采样间隔，fs表示采样频率，C为整数，表示短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，C＜Nfft，且Kc＝Nfft/C为整数，也就是说采用的是重叠加窗的短时傅里叶变换；
步骤三，对步骤二中得到的跳频混合信号时频域矩阵 进行预处理；
步骤四，利用聚类算法估计每一跳的跳变时刻以及各跳对应的归一化的混合矩阵列向量、跳频频率；具体包括以下步骤：
在p(p＝0，1，2，…P-1)时刻，对表示的频率值进行聚类，得到的聚类中心个数表示p时刻存在的载频个数，个聚类中心则表示载频的大小，分别用表示；
对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…P-1)，利用聚类算法对进行聚类，同样可得到个聚类中心，用表示；
对所有求均值并取整，得到源信号个数的估计即：
找出的时刻，用ph表示，对每一段连续取值的ph求中值，用 l＝1,2,...表示第l段相连ph的中值，则表示第l个频率跳变时刻的估计；
根据估计得到的以及第四步中估计得到的频率跳变时 刻估计出每一跳对应的个混合矩阵列向量具体公式为：
这里表示第l跳对应的个混合矩阵列向量估计值；
估计每一跳对应的载频频率，用表示第l跳对应的个频率估计值，计算公式如下：
步骤五，根据步骤四估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；
步骤六，对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接；
步骤七，根据源信号时频域估计值，恢复时域跳频源信号，具体如下：
对每一采样时刻p(p＝0，1，2，…)的频域数据Yn(p,q),q＝0,1,2,…,Nfft-1做Nfft点的IFFT变换，得到p采样时刻对应的时域跳频源信号，用yn(p，qt)(qt＝0,1,2,…,Nfft-1)表示；
对上述所有时刻得到的时域跳频源信号yn(p，qt)进行合并处理，得到最终的时域跳频源信号估计，具体公式如下：
这里Kc＝Nfft/C，C为短时傅里叶变换加窗间隔的采样点数，Nfft为FFT变换的长度。
3.如权利要求1所述的基于云计算的体育运动检测系统，其特征在于，所述管理模块设置有信号检测单元，所述信号检测单元的信号检测方法包括：
第一步，利用混频器将射频或者中频信号与单频混频获得信号x1；
第二步，利用低通滤波器A去除信号x1的高频分量，低通滤波器A的3dB带宽大于分析带宽Bs，获得信号x2，此时x2是零中频的信号，并且带宽为Bs的信号受到滤波器A的影响很小；
第三步，由于x2已经是零中频信号了，故Fo＝0，对信号x2进行NFFT点数的FFT运算，然后求模，并将前NFFT/2个点存入VectorF中，VectorF中保存了信号x2的幅度谱；
第四步，将分析带宽Bs分为N块相等的Block，N＝3，4，.....，每一个Block要进行运算的带宽为Bs/N，设要分析带宽Bs的最低频率为FL，FL＝0，则nBlock块，n＝1...N，所对应的频率区间范围分别是[FL+(n-1)Bs/N，FL+(n)Bs/N]，将VectorF中对应的频段的频率点分配给每个block，其中nBlock分得的VectorF点范围是[Sn,Sn+kn]，其中表示每段分得的频率点的个数，而 表示的是起始点，fs是信号采样频率，round(*)表示四舍五入运算；
第五步，对每个Block求其频谱的能量Σ||2，得到E(n)，n＝1...N；
第六步，对向量E求平均值
第七步，求得向量E的方差和
第八步，更新标志位flag，flag＝0，表示前一次检测结果为无信号，此种条件下，只有当σsum>B2时判定为当前检测到信号，flag变为1；当flag＝1，表示前一次检测结果为有信号，此种条件下，只有当σsum<B1时判定为当前未检测到信号，flag变为0，B1和B2为门限值，由理论仿真配合经验值给出，B2>B1；
第九步，根据标志位控制后续解调线程等是否开启：flag＝1，开启后续解调线程等，否则关闭后续解调线程。
4.如权利要求1所述的基于云计算的体育运动检测系统，其特征在于，所述微处理器设置有数字信号处理单元，所述数字信号处理单元的数字信号处理方法包括：
当待处理的离散时间信号的序列长度大于数字信号处理器提供的快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度时，对所述离散时间信号进行分段处理，得到多段序列长度相同的分段信号，其中，所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
根据每一段所述分段信号以及每一段所述分段信号对应的权重信息，构造每一段所述分段信号对应的构造信号；当所述待处理的离散时间信号的序列长度能够直接被分成多段序列长度相同的分段信号，且所述分段信号的序列长度不大于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度时，直接对所述离散时间信号进行分段，得到多段序列长度相同的分段信号；当所述待处理的离散时间信号的序列长度不能够直接被分成多段序列长度相同的分段信号时，获取所述离散时间信号的序列长度的本原根，并根据所述本原跟对所述离散时间信号进行信号样点映射，得到一映射信号；
对所述映射信号进行逆相关，得到多段扩展信号，所述扩展信号能够被分成多段序列长度相同的分段信号，且所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
对所述扩展信号进行分段处理，得到多段序列长度相同的分段信号，其中，所述分段信号的序列长度小于或等于所述快速傅立叶变换单元能够处理的最大序列长度；
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果的步骤包括：
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述映射信号 的离散傅立叶变换结果；
对所述映射信号的离散傅立叶变换结果进行逆映射，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果；
采用所述快速傅立叶变换单元分别对每一段所述构造信号进行快速傅立叶变换，得到每一段所述构造信号的快速傅立叶变换结果；
对所有所述构造信号的快速傅立叶变换结果进行合并，得到所述离散时间信号的离散傅立叶变换结果。
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