CN109364454A

CN109364454A - 踏频分析方法、装置、可穿戴设备及系统

Info

Publication number: CN109364454A
Application number: CN201811236568.8A
Authority: CN
Inventors: 苏腾荣; 奥布克; 高国松
Original assignee: Anhui Huami Information Technology Co Ltd
Current assignee: Anhui Huami Information Technology Co Ltd
Priority date: 2018-10-23
Filing date: 2018-10-23
Publication date: 2019-02-22

Abstract

本公开提供了一种踏频分析方法、装置、可穿戴设备及系统，其中所述踏频分析方法包括：获取用于踏频分析的指定数据；利用指定状态机对所述指定数据进行踏频分析；输出踏频分析结果。因此，本公开可以实现对蹬踏过程中的实时踏频分析，还可以提高踏频分析的准确性。

Description

踏频分析方法、装置、可穿戴设备及系统

技术领域

本公开涉及踏频领域，尤其涉及一种踏频分析方法、装置、可穿戴设备及系统。

背景技术

随着社会的发展和生活水平的提高，运动健康逐渐成为人们的重要需求，除了跑步外，骑行也逐渐成为了一种大众喜爱的运动方式。现有技术中，分析踏频时依赖特定方向的运动信息，致使踏频器一般需要固定在曲柄的特定位置上，从而造成了安装和拆卸等方面的麻烦，还降低了用户体验。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种踏频分析方法、装置、可穿戴设备及系统，以解决相关技术中的不足。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种踏频分析方法，所述方法包括：

获取用于踏频分析的指定数据；

利用指定状态机对所述指定数据进行踏频分析；

输出踏频分析结果。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种踏频分析装置，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取用于踏频分析的指定数据；

分析模块，被配置为利用指定状态机对所述指定数据进行踏频分析；

传输模块，被配置为输出踏频分析结果。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种可穿戴设备，所述可穿戴设备包括上述第二方面所述的踏频分析装置，并执行上述第一方面所述的踏频分析方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种骑行运动参数分析系统，所述骑行运动参数分析系统包括上述第二方面所述的踏频分析装置，并执行上述第一方面所述的踏频分析方法；

所述骑行运动参数分析系统还包括心率分析设备、全球定位系统GPS设备和输出设备；所述踏频分析装置、所述心率分析设备、所述GPS设备均与所述输出设备相连接；

所述心率分析设备用于输出时间、心率和卡路里中的一种或多种；

所述GPS设备用于输出里程、速度、海拔、坡度、气压、轨迹和温度中的一种或多种。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开中踏频分析装置通过获取用于踏频分析的指定数据，并利用指定状态机对指定数据进行踏频分析，以及输出踏频分析结果，不仅排除了分析踏频时对特定方向上的信号依赖，使得踏频器安装更加灵活，还实现了对蹬踏过程的实时踏频分析，排除了半蹬踏动作的干扰，提高了踏频分析的准确性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种踏频分析方法的流程图；

图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种踏频分析方法的流程图；

图3是本公开根据一示例性实施例示出的加速度幅值曲线图的示意图；

图4是本公开根据一示例性实施例示出的指定状态机的示意图；

图5是本公开根据一示例性实施例示出的一种踏频分析装置的框图；

图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种踏频分析装置的框图；

图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种踏频分析装置的框图；

图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种踏频分析装置的框图；

图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种踏频分析装置的框图；

图10是本公开根据一示例性实施例示出的可穿戴设备的示意结构图；

图11是本公开根据一示例性实施例示出的一种骑行运动参数分析系统的框图；

图12是本公开根据一示例性实施例示出的一种输出设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种踏频分析方法的流程图，该踏频分析方法可以用于基于可穿戴设备的踏频分析装置上，比如：该踏频分析装置可以固定在曲柄上，还可以放置在鞋子里，这样就不用再去频繁的安装拆卸，只需要配合鞋子一起即可。如图1所示，该踏频分析方法可以包括以下步骤：

在步骤110中，获取用于踏频分析的指定数据。

在一实施例中，踏频可以指的是一分钟内的蹬踏次数，并且可以通过惯性传感器采集用于踏频分析的指定数据。

在一实施例中，所述惯性传感器可以包括三轴加速度计，所述三轴加速度计用于检测X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的加速度。与此对应的，

在一实施例中，指定数据可以包括三轴加速度计检测到的X轴方向的第一数据、Y轴方向的第二数据和Z轴方向的第三数据。

在步骤120中，利用指定状态机对指定数据进行踏频分析。

本公开实施例中，指定状态机可以指定是有限状态机(Finite-state machine，FSM)，又称有限状态自动机，简称状态机，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。

在一实施例中，指定状态机可以包括用于描述一个完整蹬踏周期的各个指定状态，以及用于表征进入所述指定状态的指定阈值。与此对应的，在执行步骤120时，可以包括：

(1-1)根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述指定数据进行状态检测，得到状态检测实时结果。

(1-2)当检测到所述完整蹬踏周期时，则计算踏频值。

本公开实施例中，使用状态机转换的方法对蹬踏过程进行了过程分解，不仅排除了分析踏频时对特定方向上的信号依赖，使得踏频器安装更加灵活，同时还对蹬踏过程进行了实时分析，当检测到所述完整蹬踏周期时，才计算踏频值，排除一些半蹬踏动作的干扰，使得对踏频检测更准确。

在步骤130中，输出踏频分析结果。

本公开实施例中，输出踏频分析结果，其目的是让用户清楚当前自己的踏频，指导用户根据当前路况(上/下坡等)、自身体能等，合理调整踏频，合理分配体力。

在一实施例中，在执行步骤130时，可以将所述状态检测实时结果和所述踏频值发送至输出设备，以使所述输出设备展示所述状态检测实时结果和所述踏频值。

在一实施例中，上述输出设备可以包括但不限于显示设备和/或语音播报设备。

本公开实施例中，若踏频分析装置与输出设备为无线连接，则可以通过无线传输的方式将状态检测实时结果和所述踏频值传输至输出设备。

由上述实施例可见，通过获取用于踏频分析的指定数据，并利用指定状态机对指定数据进行踏频分析，以及输出踏频分析结果，从而实现了对蹬踏过程中的实时踏频分析，不仅排除了分析踏频时对特定方向上的信号依赖，使得踏频器安装更加灵活，还提高了踏频分析的准确性。另外，当检测到所述完整蹬踏周期时，才计算踏频值，这样可以排除一些半蹬踏动作的干扰，从而进一步提高了踏频分析的准确性。

图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种踏频分析方法的流程图，该踏频分析方法可以用在基于可穿戴设备的踏频分析装置上，并建立在图1所示方法的基础上，指定状态机可以包括用于描述一个完整蹬踏周期的各个指定状态，以及用于表征进入所述指定状态的指定阈值；指定数据可以包括三轴加速度计检测到的X轴方向的第一数据、Y轴方向的第二数据和Z轴方向的第三数据，如图2所示，在执行上述(1-1)时，可以包括：

在步骤210中，根据第一数据、第二数据和第三数据，计算加速度幅值。

本公开实施例中，计算加速度幅值的过程可以如公式(1)所示：

其中，V是加速度幅值，x是第一数据，y是第二数据，z是第三数据。比如：图3所示的示意图为加速度幅值曲线图，横坐标代表时间，纵坐标代加速度表幅值大小。

在步骤220中，对计算出的加速度幅值进行滤波预处理。

在步骤230中，根据指定状态、以及指定状态对应的指定阈值，对滤波预处理后的加速度幅值进行状态检测，得到状态检测实时结果。

在一实施例中，上述步骤230中的指定状态可以如图4所示，指定状态机中的指定状态，包括空闲(idle)状态、上升(rising)状态、峰顶(peak)状态、下降(falling)状态、谷底(valley)状态和重新上升(re-rising)状态；

在一实施例中，所述一个完整蹬踏周期包括从所述空闲(idle)状态转移至所述上升(rising)状态、从所述上升(rising)状态转移至所述峰顶(peak)状态、从所述峰顶(peak)状态转移至所述下降(falling)状态、从所述下降(falling)状态转移至所述谷底(valley)状态、从所述谷底(valley)状态转移至所述重新上升(re-rising)状态和从所述重新上升(re-rising)状态转移到所述空闲(idle)状态。

可以理解的是，上述实施例的描述并不对蹬踏周期的起始点的状态做任何限定，也就是说一个完整蹬踏周期并不需要以所述空闲(idle)状态开始，可以从上述任意状态开始。

其中，输入事件可以但不限于如下定义方式：

事件0(idle状态):输入数据的数值范围为300至350之间(包括300)；

事件1(rising状态):输入数据的数值范围为350至400之间(包括350)；

事件2(peak状态):输入数据的数值范围为大于或等于400；

事件3(falling状态):输入数据的数值范围为250至350之间(包括250)；

事件4(valley状态):输入数据的数值范围为小于250输入数据<250；

事件5(timeout事件):某个状态持续200个时间点(例如，1秒)不变。

上述输入事件0-4是由输入数据的数值范围决定的，所述输入数据为加速度幅值，上述定义中的“250”、“300”、“350”、“400”为进入对应状态的加速度幅值阈值。可以理解的是，根据计算精度的需要，加速度幅值阈值的选择可进行调整，本申请对此不做限定。

上述输入事件5是由具体的状态(例如，idle状态、rising状态、peak状态、falling状态、valley状态)来决定的，上述定义中的“200个时间点(例如，1秒)”是对应状态的持续时间阈值。另外，不同状态对应的持续时间阈值可以相同，也可以不同，并且还可以进行调整，本申请对此不做限定。

比如：设定状态机从idle状态开始，如果输入数据在增加则进入rising状态，继续增加则进入peak状态。随后输入数据开始下降则进入falling状态，小到一定值则为valley状态，此后如果输入数据开始回升则进入re-rising状态，最后回到idle状态成为一个完整蹬踏周期。其中，在每一个状态如果输入数据值不发生大的变化则维持不变，如果在某个状态持续太久则通过timeout事件强制回到idle状态。

由上述实施例可见，通过根据三轴加速度计检测到的X轴方向的第一数据、Y轴方向的第二数据和Z轴方向的第三数据计算加速度幅值，并对计算出的加速度幅值进行滤波预处理，以及根据指定状态、以及指定状态对应的指定阈值，对滤波预处理后的加速度幅值进行状态检测，得到状态检测实时结果，这样通过加速度幅值而不是某一方向的加速度进行状态检测，从而实现了根据无向信号进行踏频分析，并排除了对特定方向上的信号的依赖，还提高了安装踏频分析装置的灵活性。

图5是本公开根据一示例性实施例示出的一种踏频分析装置的框图，并用于执行图1所示的踏频分析方法，如图5所示，该踏频分析装置可以包括：

获取模块51，被配置为获取用于踏频分析的指定数据；

分析模块52，被配置为利用指定状态机对所述指定数据进行踏频分析；

传输模块55，被配置为输出踏频分析结果。

由上述实施例可见，通过获取用于踏频分析的指定数据，并利用指定状态机对指定数据进行踏频分析，以及输出踏频分析结果，从而实现了对蹬踏过程的分析，得出实时踏频分析数据，还提高了踏频分析的准确性。

在一实施例中，建立在图5所示装置的基础上，如图6所示，所述获取模块51包括：

采集子模块61，被配置为通过惯性传感器采集用于踏频分析的指定数据。

在一实施例中，所述惯性传感器包括三轴加速度计，所述三轴加速度计用于检测X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的加速度。

在一实施例中，建立在图5所示装置的基础上，所述指定状态机包括用于描述一个完整蹬踏周期的各个指定状态、以及用于表征进入所述指定状态的指定阈值；如图7所示，所述分析模块52可以包括：

第一状态检测子模块71，被配置为根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述指定数据进行状态检测，得到状态检测实时结果；

第一计算子模块72，被配置为当检测到所述完整蹬踏周期时，则计算踏频值。

由上述实施例可见，当检测到所述完整蹬踏周期时，才计算踏频值，这样可以排除一些半蹬踏动作的干扰，从而进一步提高了踏频分析的准确性。

在一实施例中，建立在图7所示装置的基础上，所述指定数据包括三轴加速度计检测到的X轴方向的第一数据、Y轴方向的第二数据和Z轴方向的第三数据；如图8所示，所述第一状态检测子模块71可以包括：

第二计算子模块81，被配置为根据所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据，计算加速度幅值；

预处理子模块82，被配置为对计算出的所述加速度幅值进行滤波预处理；

第二状态检测子模块83，被配置为根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述滤波预处理后的加速度幅值进行状态检测，得到状态检测实时结果。

在一实施例中，建立在图7或图8所示装置的基础上，所述各个指定状态可以包括空闲状态、上升状态、峰顶状态、下降状态、谷底状态和重新上升状态；

所述一个完整蹬踏周期可以包括从所述空闲状态转移至所述上升状态、从所述上升状态转移至所述峰顶状态、从所述峰顶状态转移至所述下降状态、从所述下降状态转移至所述谷底状态、从所述谷底状态转移至所述重新上升状态和从所述重新上升状态转移到所述空闲状态。

在一实施例中，建立在图5和图7所示装置的基础上，如图9所示，所述传输模块53可以包括：

发送子模块91，被配置为将所述状态检测实时结果和所述踏频值发送至输出设备，以使所述输出设备展示所述状态检测实时结果和所述踏频值。

在一实施例中，上述输出设备包括但不限于显示设备和/或语音播报设备。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

相应的，本公开还提供一种可穿戴设备，包括上述图5至图9任一所述的佩戴检测的踏频分析装置、并执行上述权利要求图1至图4任一所述的踏频分析方法。

本公开还提出了图10所示的根据本申请的一示例性实施例的可穿戴设备的示意结构图。如图10所示，在硬件层面，该智能可穿戴设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成佩戴检测控制装置。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

相应的，本公开还提供一种骑行运动参数分析系统，如图11所示，包括上述图5至图9任一所述的佩戴检测的踏频分析装置111、并执行上述图1至图4任一所述的踏频分析方法；

该骑行运动参数分析系统还包括心率分析设备112、GPS(Global PositioningSystem，全球定位系统)设备113和输出设备114；所述踏频分析装置111、所述心率分析设备112、所述GPS设备113均与所述输出设备114相连接；

可以理解的是，所述连接可以是有线连接，也可以是无线连接，只要可以传输数据即可。

其中，所述踏频分析装置111可以用于输出状态检测实时结果和/或踏频值；

所述心率分析设备112可以用于检测并输出时间、心率和卡路里中的一种或多种；

所述GPS设备113可以用于检测并输出里程、速度、海拔、坡度、气压、轨迹和温度中的一种或多种。

在一实施例中，所述GPS设备113和所述输出设备114均位于智能手机中，所述踏频分析装置111位于踏频器中，所述心率分析设备112位于智能手环中。此时，骑行运动参数分析系统可以为踏频器、智能手环和智能手机的组合。

在一实施例中，所述心率分析设备112、所述GPS设备113和所述输出设备114均位于智能手表中，所述踏频分析装置111位于踏频器中。此时，骑行运动参数分析系统可以为踏频器和智能手表的组合。

在一实施例中，建立在图11所示系统的基础上，如图12所示，上述输出设备114可以包括但不限于显示设备121和/或语音播报设备122。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。

Claims

1.一种踏频分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用于踏频分析的指定数据；

利用指定状态机对所述指定数据进行踏频分析；

输出踏频分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用于踏频分析的指定数据包括：

通过惯性传感器采集用于踏频分析的指定数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述惯性传感器包括三轴加速度计，所述三轴加速度计用于检测X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的加速度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定状态机包括用于描述一个完整蹬踏周期的各个指定状态，以及用于表征进入所述指定状态的指定阈值；

所述利用指定状态机对所述指定数据进行踏频分析，包括：

根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述指定数据进行状态检测，得到状态检测实时结果；

当检测到所述完整蹬踏周期时，则计算踏频值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述指定数据包括三轴加速度计检测到的X轴方向的第一数据、Y轴方向的第二数据和Z轴方向的第三数据；

所述根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述指定数据进行状态检测，包括：

根据所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据，计算加速度幅值；

对计算出的所述加速度幅值进行滤波预处理；

根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述滤波预处理后的加速度幅值进行状态检测，得到状态检测实时结果。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述各个指定状态包括空闲状态、上升状态、峰顶状态、下降状态、谷底状态和重新上升状态；

所述一个完整蹬踏周期包括从所述空闲状态转移至所述上升状态、从所述上升状态转移至所述峰顶状态、从所述峰顶状态转移至所述下降状态、从所述下降状态转移至所述谷底状态、从所述谷底状态转移至所述重新上升状态和从所述重新上升状态转移到所述空闲状态。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述输出踏频分析结果，包括：

将所述状态检测实时结果和所述踏频值发送至输出设备，以使所述输出设备展示所述状态检测实时结果和所述踏频值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述输出设备包括显示设备和/或语音播报设备。

9.一种踏频分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取用于踏频分析的指定数据；

传输模块，被配置为输出踏频分析结果。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

采集子模块，被配置为通过惯性传感器采集用于踏频分析的指定数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述惯性传感器包括三轴加速度计，所述三轴加速度计用于检测X轴方向、Y轴方向和Z轴方向的加速度。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述指定状态机包括用于描述一个完整蹬踏周期的各个指定状态、以及用于表征进入所述指定状态的指定阈值；所述分析模块包括：

第一状态检测子模块，被配置为根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述指定数据进行状态检测，得到状态检测实时结果；

第一计算子模块，被配置为当检测到所述完整蹬踏周期时，则计算踏频值。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述指定数据包括三轴加速度计检测到的X轴方向的第一数据、Y轴方向的第二数据和Z轴方向的第三数据；所述第一状态检测子模块包括：

第二计算子模块，被配置为根据所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据，计算加速度幅值；

预处理子模块，被配置为对计算出的所述加速度幅值进行滤波预处理；

第二状态检测子模块，被配置为根据所述指定状态、以及所述指定状态对应的所述指定阈值，对所述滤波预处理后的加速度幅值进行状态检测，得到状态检测实时结果。

14.根据权利要求12或13所述的装置，其特征在于，所述各个指定状态包括空闲状态、上升状态、峰顶状态、下降状态、谷底状态和重新上升状态；

15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述传输模块包括：

发送子模块，被配置为将所述状态检测实时结果和所述踏频值发送至输出设备，以使所述输出设备展示所述状态检测实时结果和所述踏频值。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述输出设备包括显示设备和/或语音播报设备。

17.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括上述权利要求9-16任一所述的踏频分析装置，并执行上述权利要求1-8任一所述的踏频分析方法。

18.一种骑行运动参数分析系统，其特征在于，所述骑行运动参数分析系统包括上述权利要求9-16任一所述的踏频分析装置，并执行上述权利要求1-8任一所述的踏频分析方法；

所述骑行运动参数分析系统还包括心率分析设备、GPS设备和输出设备；所述踏频分析装置、所述心率分析设备、所述GPS设备均与所述输出设备相连接；

所述心率分析设备用于检测并输出时间、心率和卡路里中的一种或多种；

所述GPS设备用于检测并输出里程、速度、海拔、坡度、气压、轨迹和温度中的一种或多种。

19.根据权利要求18所述的系统，其特征在于，所述GPS设备和所述输出设备均位于智能手机中，所述踏频分析装置位于踏频器中，所述心率分析设备位于智能手环中。

20.根据权利要求18所述的系统，其特征在于，所述心率分析设备、所述GPS设备和所述输出设备均位于智能手表中，所述踏频分析装置位于踏频器中。