CN108592941B - 一种基于三轴加速度的计步方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电子信息技术领域，具体涉及一种基于三轴加速度的计步方法，包括以下步骤：首先通过三轴加速度传感器采集三轴加速度数据，得到三轴信号；然后根据三轴信号进行建模，并分解模型分别得到三轴信号的竖直方向分量信号和水平方向分量信号，分别进行降维，频谱分析得到三轴信号的频率幅度谱；再计算三轴信号的积分波信号，计算竖直方向分量信号、水平方向分量信号的自相关信号的最大值与最小值的比值进行计算，根据相关参数最后再进行判定计步。本发明基于三轴加速度的计步方法，通过三轴加速度的分解、三轴加速度的降维、运动状态分析、频谱分析和计步，解决了特殊步行状态下不计步、少计步、多计步的问题。

Description

一种基于三轴加速度的计步方法

技术领域

本发明涉及电子信息技术领域，具体涉及一种基于三轴加速度的计步方法。

背景技术

随着可穿戴式电子设备的快速发展，计步器得到了广泛应用，计步器是一种日常锻炼进度监控器，可以计算人们行走的步数、估计人们行走的距离、计算运动所消耗的卡路里，方便人们随时监控自己的健身强度、运动水平和新陈代谢。计步器的所使用的传感器有多种类型，例如中国专利文献《使用磁传感器的计步器及测量方法》(CN101086450A)公布了一种使用磁传感器的计步器及测量方法。该方法在一只脚上附加一个条形磁铁，在另一只脚上安装接收装置，通过检测磁通量的水平分量是否过零来计步。该方法存在使用不方便，受磁场影响大的缺点。

目前绝大部分计步器是基于微电子系统MEMS的三轴加速度传感器来采集使用者运动过程中的三轴数据，通过分析三轴加速度数据来进行计步的。例如中国专利文献《计步器》(CN102297701A)、《一种在Android手机上实现计步器的方法》(CN104567912A)以及《一种基于3轴加速计的计步方法和计步器》(CN103712632A)分别公布了一种利用阈值检测的计步算法。现有专利计步方法通常包括以下方面：先三轴数据的合成，采用

或a＝|ax|+|ay|+|az|或a＝ax+ay+az的方法合成三轴加速度；然后根据加速度变化幅度判断是否为走路或跑步状态，检测脉冲宽度和高度，符合阈值设定范围则步数计数器加1。

而现有专利加速度合成方法在两种情况下可能导致计步错误，一是合成加速度频率翻倍，导致计步数范围，二是，合成加速度使交流信号幅度变小，导致行走状态判断为非行走状态。此外，现有专利根据加速度变化幅度和判断是否为走路或跑步状态，可能导致特殊走路状态判断为非走路状态而不计步，例如，背着手走路或走路是没有甩手动作。另一方面，现有专利采用脉冲检测方法计步，因加速度信号频率可能是步频的二分之一或二倍，导致计步数翻倍或减半。

针对现有专利中的缺陷，本专利设计一种计步方法的解决方案，解决特殊步行状态下不计步、少计步、多计步的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于三轴加速度的计步方法，通过三轴加速度的分解、三轴加速度的降维、运动状态分析、频谱分析和计步，解决了特殊步行状态下不计步、少计步、多计步的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于三轴加速度的计步方法，包括以下步骤：

步骤S1.通过三轴加速度传感器采集三轴加速度数据，得到三轴信号；

步骤S2.根据三轴信号进行建模，并分解模型分别得到三轴信号的竖直方向分量信号和水平方向分量信号；

步骤S3.对竖直方向分量信号进行降维处理至一维，得到一维竖直方向分量信号；对水平方向分量信号进行降维处理至一维，得到一维水平方向分量信号；

步骤S4.分别对一维竖直方向分量信号、一维水平方向分量信号做频谱分析，计算竖直信号和水平信号的幅度谱并将二者相加，得到三轴信号的频率幅度谱；

步骤S5.计算三轴信号的积分波信号；

步骤S6.分别对竖直方向分量信号、水平方向分量信号的自相关信号的最大值与最小值的比值进行计算，分别得到竖直信号自相关比值、水平信号自相关比值；

步骤S7.分别设定积分波阈值、竖直信号自相关比值阈值、水平信号自相关比值阈值，在积分波信号、竖直信号自相关比值、水平信号自相关比值同时达到对应阈值时，根据频率幅度谱计算最大的两个峰值，其中一个为基波频率，另外一个为二次谐波频率，选择二次谐波频率为步行频率step_fre，根据设定的时间间隔time，计算当前最新步数step_count_new，

step_count_new＝step_fre*time；

步骤S8.最新步数输入计数器进行累加，计算累积步数。

进一步地，所述步骤S3中，所述降维处理采用仿射变换的方法进行降维处理。

进一步地，所述步骤S4中，所述频谱分析采用0Hz到5Hz范围的czt变换的方法进行处理。

进一步地，所述步骤S5中，先对三轴信号进行滤波处理，得到三轴信号的直流分量和交流分量，然后根据交流分量计算出运动幅度的积分波信号。

进一步地，所述滤波处理分别采用高通滤波器和低通滤波器对三轴信号进行滤波处理。

本发明的工作原理如图1所示，具体为：

1.三轴加速度的分解；

三轴加速度数据(x,y,z)表示传感器在三维空间坐标系三个方向的加速度，但因传感器的摆放位置不同，不能直接确定x,y,z的方向，因此我们需要采用数据分析手段分析x,y,z的方向，并计算在数据方向和水平方向的分量。

如图2所示，特别地，对于x轴，处于静息状态，

表示x轴的加速度，如果x轴表示竖直方向，则其加速度恒定为g，即

如果x轴不表示竖直方向，即x轴与竖直方向的夹角为θ，则x轴在竖直方向的分量为

在水平方向上的分量为

x轴处于运动状态时，x轴加速度信号的直流成分等于静息状态时的加速度，即

所以

因此我们可以得到x轴交流成分在竖直方向的分量和水平方向的分量为，

同理，对于y轴和z轴同样满足以下关系，

2.三轴加速度的降维；

图3所示，三角形散射点为二维坐标系中坐标点运动轨迹，其坐标信号为[x(t)y(t)]^T，其运动轨迹为二维坐标系中的直线y＝-x,采用放射变换降坐标系逆时针旋转θ角度，变换后坐标为[x′(t) y′(t)]^T，变换后的坐标点运动轨迹为圆形散射点，在二维坐标系中是直线y＝0，放射变换的变换方程为：

其中

表示变换矩阵；

变换后的信号[x′(t) y′(t)]^T中x′(t)包含了主要的信号成分，y′(t)包含次要信号成分，因此我们可以只采用x′(t)表示信号。

对于三维信号[x(t)y(t)z(t)]^T降维，可以采用先对[x(t)y(t)]^T降维，得到一维信号xy(t)，再对降维后的信号与z(t)组合的二维信号[xy(t) z(t)]^T降维。

3.运动状态分析；

运动状态分析主要完成两个任务，一是判断当前是否处于运动状态；二是如果处于运动状态，判断是否是规律运动(走路、跑步等)；

判断是否处于运动状态方法：首先提取出三轴信号的交流成分，根据交流成分计算出运动幅度的积分波，其波形和幅度类似于交流信号的包络，如图8中虚线所示；然后根据积分波曲线的幅度判断当前时间段是否处于运动状态，根据上升沿和下降沿确定运动的起点和终点。

采用自相关方法判断运动的规律性，如图9所示，采用无偏估计的自相关方法估计运动的规律性，当无偏估计自相关函数的最大peak值peak_value_max与第二大Peak值peak_value_sec接近时，则当前运动为规律运动，当最大peak值大于第二大Peak值时，则当前运动为非规律运动，因此我们采用最大peak与第二大Peak的比值xcorr_ratio衡量规律性，

xcorr_ratio＝peak_value_max/peak_value_sec，

当xcorr_ratio的值越接近1，则越具有规律性。

4.频谱分析和计步，

当处于运动状态且为规律运动时，则进入计步算法，否则不进入计步算法；

计步算法采用频谱分析方法，因一维竖直分量信号和一维水平分量信号中都可能包含有步频的基波频率成分和二次谐波频率成分，所以不能直接采用时域波形分析方法或其中一个信号的频谱分析方法，我们分别对一维竖直分量信号和一维水平信号做频谱分析，然后将二者的幅度谱相加，如图10所示，复合后的频率幅度谱包含两个频率，0.94Hz和1.88Hz，其中1.88Hz表示当期步频，即step_fre＝1.88Hz；计步算法采用时间窗口累加方法，即

step_count_cur＝step_count_pre+step_count_new，

其中step_count_pre表示上一时刻累积步数，step_count_cur表示当期时刻累积步数，step_count_new表示当期时间窗口新增步数，

step_count_new＝step_fre*time，

其中time并不是计算频谱时截取信号长度的时间，而是表示本次计算与上次计算的间隔时间，例如计算频谱时信号长度时间是5S，每间隔1S计算一次，则time＝1S。

本发明的有益效果是：本发明的一种基于三轴加速度的计步方法，通过三轴加速度的分解、三轴加速度的降维、运动状态分析、频谱分析和计步，解决了特殊步行状态下不计步、少计步、多计步的问题。

附图说明

图1为本发明计步方法的流程图；

图2为本发明加速度分解示意图；

图3为本发明信号降维示意图；

图4为本发明加速度分解竖直分量图；

图5为本发明加速度分解水平分量图；

图6为本发明三维信号分解示意图；

图7为本发明三维信号降维结果示意图；

图8为本发明运动检测图；

图9为本发明运动状态分析图；

图10为本发明基于CZT的频谱分析图。

具体实施方式

下面结合具体实施例和附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

实施例

一种基于三轴加速度的计步方法，包括以下步骤：

步骤S1.通过三轴加速度传感器采集三轴加速度数据，得到三轴信号；

步骤S2.根据三轴信号进行建模，并分解模型分别得到三轴信号的竖直方向分量信号和水平方向分量信号；

步骤S3.对竖直方向分量信号进行降维处理至一维，得到一维竖直方向分量信号；对水平方向分量信号进行降维处理至一维，得到一维水平方向分量信号；

步骤S4.分别对一维竖直方向分量信号、一维水平方向分量信号做频谱分析，计算竖直信号和水平信号的幅度谱并将二者相加，得到三轴信号的频率幅度谱；

步骤S5.计算三轴信号的积分波信号；

步骤S6.分别对竖直方向分量信号、水平方向分量信号的自相关信号的最大值与最小值的比值进行计算，分别得到竖直信号自相关比值、水平信号自相关比值；

步骤S7.分别设定积分波阈值、竖直信号自相关比值阈值、水平信号自相关比值阈值，在积分波信号、竖直信号自相关比值、水平信号自相关比值同时达到对应阈值时，根据频率幅度谱计算最大的两个峰值，其中一个为基波频率，另外一个为二次谐波频率，选择二次谐波频率为步行频率step_fre，根据设定的时间间隔time，计算当前最新步数step_count_new，

step_count_new＝step_fre*time；

步骤S8.最新步数输入计数器进行累加，计算累积步数。

具体地，所述步骤S3中，所述降维处理采用仿射变换的方法进行降维处理。

具体地，所述步骤S4中，所述频谱分析采用0Hz到5Hz范围的czt变换的方法进行处理。

具体地，所述步骤S5中，先对三轴信号进行滤波处理，得到三轴信号的直流分量和交流分量，然后根据交流分量计算出运动幅度的积分波信号。

具体地，所述滤波处理分别采用高通滤波器和低通滤波器对三轴信号进行滤波处理。

试验例

1.通过三轴加速度传感器采集三轴加速度数据，得到三轴信号，建立三轴加速度三维信号分解模型，将三轴信号分别分解为水平分量和竖直分量，其数学模型如下：

2.分别设计高通滤波器和低通滤波器对三轴信号滤波，得到三轴信号的直流分量和交流分量，优选地，设计截止频率为0.3Hz的6阶IIR高通滤波器和截止频率为0.1Hz的6阶IIR低通滤波器。

signal_acc_x_dc＝filter_lowpass(signal_acc_x)；

signal_acc_x_ac＝filter_highpass(signal_acc_x)；

signal_acc_y_dc＝filter_lowpass(signal_acc_y)；

signal_acc_y_ac＝filter_highpass(signal_acc_y)；

signal_acc_z_dc＝filter_lowpass(signal_acc_z)；

signal_acc_z_ac＝filter_highpass(signal_acc_z)；

3.根据步骤1所建立的数学模型，分别计算三轴加速度信号在竖直方向和水平方向的分量，

signal_acc_x_vertical＝signal_acc_x_ac*signal_acc_x_dc/ONE_G

signal_acc_x_horizon＝signal_acc_x_ac*sqrt(1-(signal_acc_x_dc/ONE_G)^2)

signal_acc_y_vertical＝signal_acc_y_ac*signal_acc_y_dc/ONE_G

signal_acc_y_horizon＝signal_acc_y_ac*sqrt(1-(signal_acc_y_dc/ONE_G)^2)

signal_acc_z_vertical＝signal_acc_z_ac*signal_acc_z_dc/ONE_G

signal_acc_z_horizon＝signal_acc_z_ac*sqrt(1-(signal_acc_z_dc/ONE_G)^2)

其中ONE_G表示加速度为g时表示的数值，如图4和图5所示，分别得到竖直方向三维加速度和水平方向三维加速度。

4.对三维竖直分量信号降维，优选地，采用仿射变换的方法，首先对x轴和y轴组成的二维数据降维到一维，根据x轴和y轴当前的数据计算坐标点点在xy二维平面上的角度θ，并在时间轴上对θ加权平均已获得一个稳定值。

5.对x轴和y轴的二维数据采用仿射变换公式降维，

变换后，信号成分集中在x′(t)上，因此我们选择x′(t)作为降维后的信号xy(t)。

6.重复步骤4-5对xy(t)和z(t)组成的二维信号信号降维，得到一维竖直方向分量信号signal_acc_vertical。

7.重复步骤4-6对三轴信号水平分量信号降维，得到一维水平方向分量信号signal_acc_horizon。如图6和图7所示，分别得到竖直方向一维加速度信号和水平方向一维加速度信号。

8.分别对信号signal_acc_vertical和signal_acc_horizon做频谱分析，优选地，采用0Hz到5Hz范围的czt变换的方法计算竖直信号和水平信号的幅度谱并将二者相加，得到三轴信号的频率幅度谱gdata_spectrum。

9.计算三轴信号和的积分波信号。

10.分别计算三轴信号竖直分量、水平分量的自相关信号最大值与最小值的比值；

11.分别设定积分波阈值和自相关比值阈值，并判断当前是否处于行走状态，如果是行走状态则进入下一步计步算法，否则退出。

12.根据gdata_spectrum计算最大的两个峰值，其中一个为基波频率，另外一个为二次谐波频率，选择二次谐波频率为步行频率step_fre，根据设定的时间间隔time，计算当前最新步数step_count_new＝step_fre*time。

13.最新步数输入计数器进行累加，计算累积步数。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于三轴加速度的计步方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1.通过三轴加速度传感器采集三轴加速度数据，得到三轴信号；

步骤S2.根据三轴信号进行建模，建立三轴加速度三维信号分解模型，将三轴信号分别分解为水平方向分量信号和竖直方向分量信号；

其中，三轴加速度的信号分解过程为：

当三轴中的x轴处于静息状态时，

表示x轴的加速度，如x轴表示竖直方向，则加速度恒定为g，

如x轴不表示竖直方向，x轴与竖直方向的夹角为θ，则x轴在竖直方向的分量为

在水平方向上的分量为

当三轴中的x轴处于运动状态时，x轴加速度信号的直流成分等于静息状态时的加速度，

所以

x轴交流成分在竖直方向的分量和水平方向的分量分别为：

三轴中的y轴和z轴各自在竖直方向的分量和水平方向的分量分别为：

步骤S3.对竖直方向分量信号进行降维处理至一维，得到一维竖直方向分量信号；对水平方向分量信号进行降维处理至一维，得到一维水平方向分量信号；

步骤S4.分别对一维竖直方向分量信号、一维水平方向分量信号做频谱分析，计算竖直信号和水平信号的幅度谱并将二者相加，得到三轴信号的频率幅度谱；

步骤S5.计算三轴信号的积分波信号；

步骤S6.分别对竖直方向分量信号、水平方向分量信号的自相关信号的最大值与最小值的比值进行计算，分别得到竖直信号自相关比值、水平信号自相关比值；

步骤S7.分别设定积分波阈值、竖直信号自相关比值阈值、水平信号自相关比值阈值，在积分波信号、竖直信号自相关比值、水平信号自相关比值同时达到对应阈值时，根据频率幅度谱计算最大的两个峰值，其中一个为基波频率，另外一个为二次谐波频率，选择二次谐波频率为步行频率step_fre，根据设定的时间间隔time，计算当前最新步数step_count_new，

step_count_new＝step_fre*time；

步骤S8.最新步数输入计数器进行累加，计算累积步数。

2.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度的计步方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述降维处理采用仿射变换的方法进行降维处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度的计步方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述频谱分析采用0Hz到5Hz范围的czt变换的方法进行处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于三轴加速度的计步方法，其特征在于，所述步骤S5中，先对三轴信号进行滤波处理，得到三轴信号的直流分量和交流分量，然后根据交流分量计算出运动幅度的积分波信号。

5.根据权利要求4所述的一种基于三轴加速度的计步方法，其特征在于，所述滤波处理分别采用高通滤波器和低通滤波器对三轴信号进行滤波处理。

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