CN109716443B - 利用肌电图传感器的运动管理方法以及系统 - Google Patents

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Abstract

在实施例中，提供一种利用肌电图传感器的运动管理系统，包括：控制服务器，通过有线/无线通信网络与安装有运动管理应用程序的监控模块进行连动而接收运动信息，并提供与使用者的运动相关的分析信息；以及，信号处理模块，从粘贴于使用者身体的多个肌电图传感器接收检测信号且通过对上述检测信号进行分析而计算出肌肉的活性度并提供给上述监控模块。借此，通过实施例，能够节省个人教练的费用负担，并改善独自运动时的枯燥感。此外，还能够不受运动场所的限制随时随地进行运动，因此不会受到场所以及时间的制约。此外，能够通过肌电图传感器与智能手机的连动而提供可视化的自身运动量以及肌肉使用状态等信息，因此可以提升运动效率。

Description

利用肌电图传感器的运动管理方法以及系统
技术领域
本发明涉及一种利用肌电图传感器的运动管理方法以及系统，尤其涉及一种利用可穿戴肌电图传感器的运动管理方法以及系统。
背景技术
近年来伴随着科学技术的高度发展，人们的生活环境变得日益舒适和便利，但是与此同时，因为身体活动和运动的不足而导致的如高血压、糖尿病、心血管疾病以及慢性疲劳等慢性成人疾病也变得越来越普遍。
因此，人们对健康的关注度变得越来越高且越来越迫切地意识到运动的必要性，从而开始参与运动或制定相关计划。
但是为了确定适合于自己的运动方案，必须到医院或专业的健身中心，而为了得到如个人培训等指导就必须付出大量的时间以及费用。
此外，随着信息通信技术的发展以及智能手机的大众化，目前已经构建出了能够在不受到物理性的时间以及空间的制约的情况下对各类信息进行收发的通信环境。
因此，人们尝试摸索出一套能够减少个人培训的费用负担并对运动时的枯燥感进行改善的更加逻辑化和系统化的运动方法。
在韩国公开专利第10-2014-0113125号中，公开了一种在便携式终端中提供个人个性化运动管理方法的技术。
但是因为无法对个人的运动量以及效率进行测定并提供客观的反馈信息，因此可能会导致受伤以及运动能力下降等副作用的发生。
发明内容
技术课题
本发明的目的在于提供一种利用可穿戴肌电图传感器的运动管理方法以及系统。
解决课题的方案
在实施例中，提供一种利用肌电图传感器的运动管理系统，包括：控制服务器，通过有线/无线通信网络与安装有运动管理应用程序的监控模块进行连动而接收运动信息，并提供与使用者的运动相关的分析信息；以及，信号处理模块，从粘贴于使用者身体的多个肌电图传感器接收检测信号且通过对上述检测信号进行分析而计算出肌肉的活性度并提供给上述监控模块。
上述信号处理模块，能够包括：信号分析部，通过对上述检测信号进行分析而选择出临界值以上的IMF(intrinsic mode function，固有模态函数)以及最大变化率子频带；以及，特征提取部，通过上述固有模态函数(IMF)以及最大变化率子频带计算出肌肉的活性度。
作为上述肌肉的活性度，能够对肌肉收缩肌肉紧张度、肌肉的疲劳度以及肌肉收缩时间进行计算。
上述肌肉收缩肌肉紧张度能够通过上述固有模态函数(IMF)以及上述最大变化率子频带的均方根值(RMS)进行计算，上述肌肉的疲劳度能够通过中值频率进行计算，上述肌肉收缩时间能够通过多个上述肌电图传感器之间的交叉相关函数进行计算。
此外，在实施例中，还提供一种利用肌电图传感器的运动管理方法，在通过多个肌电图传感器以及监控模块的运动管理应用程序执行运动管理的方法中，包括：与上述监控模块通过有线/无线通信网络进行连动并接收运动信息，并从上述肌电图传感器接收上述肌电图传感器的粘贴位置信息的步骤；在开始运动之后从上述肌电图传感器分别接收检测信号的步骤；通过对上述检测信号进行分析而计算出肌肉的活性度并提供给上述监控模块的步骤；以及，通过对上述运动信息以及上述肌肉的活性度进行分析而得出改善方案，并将上述改善方案反馈给上述监控模块的步骤。
上述计算出肌肉的活性度的步骤，能够包括：通过对上述检测信号进行分析而选择出临界值以上的IMF(intrinsic mode function，固有模态函数)以及最大变化率子频带的步骤；以及，通过上述固有模态函数(IMF)以及上述最大变化率子频带的均方根值(RMS)计算出肌肉收缩肌肉紧张度，通过中值频率计算出上述肌肉的疲劳度，通过多个上述肌电图传感器之间的交叉相关函数计算出上述肌肉收缩时间，并作为肌肉的活性度提供的步骤。
发明效果
通过实施例，能够节省个人教练的费用负担，并改善独自运动时的枯燥感。
此外，还能够不受运动场所的限制随时随地进行运动，因此不会受到场所以及时间的制约。此外，能够通过肌电图传感器与智能手机的连动而提供可视化的自身运动量以及肌肉使用状态等信息，因此可以提升运动效率。
附图说明
图1是包括适用本发明之一实施例的利用肌电图传感器的运动管理系统的整体系统的构成图。
图2是对图1中的整体系统进行图示的示意图。
图3是肌电图传感器的详细构成图。
图4是信号处理模块的详细构成图。
图5是对图1中的整体系统的动作进行图示的顺序图。
图6是对图5中的信号处理模块的肌肉的活性度计算过程进行图示的详细顺序图。
具体实施方式
接下来，为了便于具有本发明所属技术领域之一般知识的人员方便地实施本发明，将结合附图对适用本发明的实施例进行详细的说明。但是，本发明能够以多种不同的形态实现，并不限定于在此进行说明的实施例。此外，为了能够更加明确地对本发明进行说明，在附图中对与说明无关的部分进行了省略，而且在整个说明书中为类似的部分分配了类似的附图编号。
在整个说明书中，当记载为某个部分与其他部分“连接”时，不仅包括“直接连接”的情况，还包括在两者之间介有其他元件“电气连接”的情况。
在整个说明书中，当记载为某个部分“包括”某个构成要素时，除非另有明确的相反记载，否则并不是表示排除其它构成要素，而是表示还能够包括其他构成要素。此外，在本说明书中所记载的如“…部”、“…器”、“…模块”等术语表示用于处理至少一个功能或动作的单位，这能够通过硬件或软件或硬件以及软件的结合而实现。
接下来，将结合附图对适用本发明的较佳实施例进行详细的说明。
图1是包括适用本发明之一实施例的利用肌电图传感器的运动管理系统的整体系统的构成图，图2是对图1中的整体系统进行图示的示意图，图3是肌电图传感器的详细构成图，图4是信号处理模块的详细构成图。
如图1所示，包括适用本发明之一实施例的利用肌电图传感器的运动管理系统500(以下简称为“运动管理服务器500”)的整体系统，包括：监控模块300；运动管理服务器500；肌电图传感器100；以及，多个运动机构(未图示)。
监控模块300是可供使用者连接到运动管理服务器500并从运动管理服务器500下载安装运动管理应用程序的终端，包括配备有显示窗口的智能手机、笔记本电脑或平板电脑等。
如上所述的监控模块300能够通过有线或无线互联网与运动管理服务器500进行连动，此时的无线互联网能够是如wifi、蓝牙等。
监控模块300中安装有与运动管理服务器500相关的运动管理应用程序，能够通过对述应用程序进行驱动而向运动管理服务器500传送各种信息并从运动管理服务器500接收各种信息。
肌电图传感器100包括多个传感器模块110，各个传感器模块110以可穿戴设备(Wearable Device)的形式实现。
即，各个肌电图传感器模块110能够通过制作成带状结构而直接粘贴在使用者的身体。
如上所述的肌电图传感器模块110能够对与使用者进行运动时的移动相关的肌电图进行检测并发送检测信号。
在上述肌电图传感器模块110中能够配备用于与信号处理模块200进行无线通信的通信部115，从而将伴随着使用者的移动而生成的检测信号发送到上述信号处理模块200。
上述肌电图传感器200的多个传感器模块110能够粘贴在使用者的不同的身体部位，并同时对各自的检测信号进行发送。
即，如图2所示，能够被自由地粘贴到如使用者的臂部、腿部、胸部以及臀部等，能够通过粘贴在使用者进行运动时的目标肌肉位置而对与目标肌肉相关的运动效果进行检测。
各个肌电图传感器模块110具有固有的序列号，通过将如上所述的序列号与所生成的上述检测信号一起传送到信号处理模块200，能够在上述信号处理模块200中对各个传感器模块110进行识别。
各个肌电图传感器模块110能够具有如图3所示的详细构成。
如图3所示，各个肌电图传感器模块110，能够包括：传感器部111；模拟/数字(A/D)转换器113；通信部115；以及，电池117。
传感器部111由肌电图传感器构成，通过对粘贴在肌肉周围的电极所检测出的与肌肉的活动相关的生物信号进行检测而对表面肌电图进行测定。肌电图传感器能够通过将基准电极以及测定电极等两个电极粘贴在人体而对在肌肉的周边流过的电压和电流的量及其频率进行测定。
此时，能够通过传感器的放大器对在两个电极之间形成的电位差进行放大并通过滤波器对60Hz的电源噪声进行去除。此外，通过低通滤波器对高频成分的噪声进行去除，从而对肌电图信号进行检测。
模拟/数字(A/D)转换器113对传感器部111的肌电图信号进行数字化之后输出，通信部115通过有线或无线网络将上述数字信号发送到信号处理模块，此时，上述通信部115还将同时发送各个肌电图传感器的序列号。
此外，上述肌电图传感器模块110还分别包括电池117，上述电池117能够是可充电电池117。
此外，运动管理服务器500如图1所示，能够包括：信号处理模块200；以及，控制服务器400；其中，信号处理模块200与控制服务器能够物理性相互分离存在，也能够在同一台PC上功能性分离。
信号处理模块200能够通过有线或无线网络从肌电图传感器100接收各种检测信号，并通过对其进行信号处理以及解读而计算出有效的特征值即肌肉的活性度。
具体来讲，如图4所示，信号处理模块200，能够包括：同步及滤波部210；信号分析部220；以及，特征提取部230。
同步及滤波部210按照信道对从上述各个肌电图传感器模块110接收到的多个检测信号进行同步并执行噪声滤波。
信号分析部220，包括：第1分析部221以及第2分析部223，用于从上述检测信号获得有效的特征值。
上述第1分析部221能够利用EMD(empirical mode decomposition，经验模态分解)将滤波后的检测信号分解成多个IMF(intrinsic mode function，固有模态函数)并计算出各个固有模态函数(IMF)的频谱值，再通过谐波特性以及功率比计算出临界值以上的固有模态函数(IMFs)值。
第2分析部223能够利用DWT(discrete wavelet transform，离散小波变换)将滤波后的检测信号分解成多个子频带并计算出各个频带的平均、分散、歪度、峭度，再从不同帧的各个子频带中选择具有所计算出的变化率中的最大变化率的最大变化率子频带。
如上所述，固有模态函数(IMFs)值以及最大变化率子频带将被定义成有效的特征值。
此外，特征提取部230通过所选择的有效的特征值计算出肌肉的活性度。具体来讲，通过从所选择的固有模态函数(IMFs)以及所选择的子频带计算出均方根值(RMS)而进一步计算出肌肉收缩肌肉紧张度，并通过中值频率(median frequency)计算出肌肉的疲劳度。此外，特征提取部230利用信道之间的交叉相关函数(cross-correlation)分析出肌肉收缩时间。
如上所述，特征提取部230能够提取出肌肉收缩肌肉紧张度、疲劳度、肌肉收缩时间并作为肌肉的活性度进行传送。
此外，控制服务器400能够通过有线或无线通信网络确认使用者是否属于运动管理服务的加入者，当属于运动管理服务的加入者时，能够对运动管理服务加入者的身体信息以及运动信息进行接收并通过对其进行分析而提供个性化的运动计划，也能够提供对当前运动方案的改善方案。
此外，还能够通过档案分析对不同加入者的运动信息进行累积和保存，并通过按照时间、年龄、性别、地区进行分析而得出如使用者偏好的运动器械、不同时间段的运动习惯、不同地区的运动潮流、并非针对个人的所有人进行运动时的问题及其改善方案。
包括如上所述的信号处理模块200以及控制服务器400的运动管理服务器500，提供一种能够通过安装在上述监控模块300中而显示如上所述的运动时的改善方案以及反馈信息且能够向各个肌电图传感器模块110发送如开始信息等的运动管理应用程序。
如上所述的运动管理系统500，能够在使用者将运动管理应用程序安装到如使用者的智能手机等监控模块300上并将上述多个肌电图传感器模块110粘贴到需要进行运动的身体部分的状态下执行动作。
接下来，将结合图5以及图6对适用本发明之一实施例的运动管理系统的动作进行说明。
图5是对图1中的整体系统的动作进行图示的顺序图，图6是对图5中的信号处理模块的肌肉的活性度计算过程进行图示的详细顺序图。
首先，在步骤S100中，使用者在持有如智能手机等安装有运动管理应用程序的监控模块300的状态下选择运动动作，并在具有需要使用的运动器械的情况下选择运动器械。而在不需要使用特殊器械的情况下，能够省略运动器械的选择步骤。
接下来，在步骤S110中，上述使用者通过对智能手机中的上述运动管理应用程序进行驱动而记载当前的运动时间以及进行运动的使用者的生理状态。上述生理状态能够是如性别、身高、体重、年龄以及腹部肥胖度等，而如上所述的生理状态信息能够使用如体重计、卷尺、InBody人体成分分析仪等各种测定器具进行测定。
此外，如上所述的身体信息能够通过有线/无线网络传送到上述运动管理服务器500。
接下来，在步骤S120中，上述运动管理服务器500向上述肌电图传感器100请求上述传感器模块110的各个传感器部111的粘贴位置信息并对相应的位置信息进行接收。此时，上述位置信息也将被传送到监控模块300。
在步骤S130中，上述监控模块300将在接收到上述位置信息之后对相应的器械进行初始化并开始运动。
此时，在步骤S140中，监控模块300能够通过上述应用程序向上述运动管理服务器传送如时间、器械、生理状态等相应的运动信息。
在步骤S150中，上述肌电图传感器100将在运动开始之后生成检测信号并传送到运动管理服务器500的信号处理模块200。
接下来，在步骤S160中，上述信号处理模块200能够通过上述检测信号计算出不同动作的肌肉的活性度并传送到监控模块300。
对如上所述的肌肉的活性度进行计算的过程如图6所示。
具体来讲，首先在步骤S161中，对检测信号进行接收并利用EMD(empirical modedecomposition，经验模态分解)将如上所述的检测信号分解成多个IMF(intrinsic modefunction，固有模态函数)。
接下来，在步骤S162中，计算出相应的固有模态函数(IMF)中的各个固有模态函数(IMF)的频谱值并通过谐波特性以及功率比将临界值以上的情况选择为固有模态函数(IMFs)。
此外，在步骤S164中，利用DWT(discrete wavelet transform，离散小波变换)将上述滤波后的检测信号分解成多个子频带。接下来，在步骤S165中，计算出各个频带的平均、分散、歪度、峭度，再从不同帧的各个子频带中选择具有所计算出的变化率中的最大变化率的最大变化率子频带。
此时，在步骤S166中，将固有模态函数(IMFs)值以及最大变化率子频带定义为有效的特征值并通过有效的特征值计算出肌肉的活性度。具体来讲，通过从所选择的固有模态函数(IMFs)以及所选择的子频带计算出均方根值(RMS)而进一步计算出肌肉收缩肌肉紧张度，并通过中值频率计算出肌肉的疲劳度。
接下来，在步骤S167中，利用信道之间即各个传感器模块110之间的交叉相关函数(cross-correlation)分析出肌肉收缩时间。
如上所述，在提取出肌肉收缩肌肉紧张度、疲劳度、肌肉收缩时间之后作为肌肉的活性度传送到监控模块300。
在步骤S170中，上述监控模块300在接收到上述肌肉的活性度之后对其进行显示。此时，上述运动管理应用程序能够以身体地图(body map)的形态对活性度进行显示，以便于使用者能够快速有效地对其进行认知。
此外，上述运动管理服务器500的控制服务器400能够通过对来自上述信号处理模块200的肌肉的活性度以及运动信息进行分析而对上述使用者的运动状态进行判断，并得出上述运动状态的改善方案并传送到上述监控模块300。
上述监控模块300能够通过上述应用程序对其进行接收并以运动方案的形式进行显示以反馈给使用者，最后结束应用程序。
上述控制服务器能够对包括运动方案在内的信息进行档案分析并将其更新到数据库。
如上所述，本发明能够通过将可穿戴肌电图传感器粘贴在使用者的运动部位并在进行运动的过程中实时地对肌肉的活性度进行读取和显示而提供运动的准确度以及改善方案，从而提升运动效率。
在上述内容中结合实施例对本发明进行了说明，但是本发明所属技术领域的熟练的从业人员应能够理解，在不脱离下述权利要求书中所记载的本发明的思想以及主旨的范围内能够对本发明进行各种修改以及变更。

Claims (2)

1.一种利用肌电图传感器的运动管理系统，其特征在于，包括：
控制服务器，通过有线/无线通信网络与安装有运动管理应用程序的监控模块进行连动而接收运动信息，并提供与使用者的运动相关的分析信息；以及，
信号处理模块，从粘贴于使用者身体的多个肌电图传感器接收检测信号且通过对上述检测信号进行分析而计算出肌肉的活性度并提供给上述监控模块，
上述信号处理模块，包括：
信号分析部，其包括将上述检测信号分解成多个固有模态函数并选择出临界值以上的固有模态函数的第1分析部、以及将上述检测信号分解成多个子频带并选择具有最大变化率的最大变化率子频带的第2分析部；以及，
特征提取部，通过上述固有模态函数以及最大变化率子频带计算出肌肉的活性度，
作为上述肌肉的活性度，对肌肉收缩肌肉紧张度、肌肉的疲劳度以及肌肉收缩时间进行计算，
上述肌肉收缩肌肉紧张度通过上述固有模态函数以及上述最大变化率子频带的均方根值进行计算，上述肌肉的疲劳度通过中值频率进行计算，上述肌肉收缩时间通过多个上述肌电图传感器之间的交叉相关函数进行计算。
2.一种利用肌电图传感器的运动管理方法，其特征在于：
在通过多个肌电图传感器以及监控模块的运动管理应用程序执行运动管理的方法中，包括：
与上述监控模块通过有线/无线通信网络进行连动并接收运动信息，并从上述肌电图传感器接收上述肌电图传感器的粘贴位置信息的步骤；
在开始运动之后从上述肌电图传感器分别接收检测信号的步骤；
通过对上述检测信号进行分析而计算出肌肉的活性度并提供给上述监控模块的步骤；以及，
通过对上述运动信息以及上述肌肉的活性度进行分析而得出改善方案，并将上述改善方案反馈给上述监控模块的步骤，
上述计算出肌肉的活性度的步骤，包括：
将上述检测信号分解成多个固有模态函数并选择出临界值以上的固有模态函数、以及将上述检测信号分解成多个子频带并选择具有最大变化率的最大变化率子频带的步骤；
选择上述固有模态函数以及最大变化率子频带的步骤；以及，
通过上述固有模态函数以及上述最大变化率子频带的均方根值计算出肌肉收缩肌肉紧张度，通过中值频率计算出上述肌肉的疲劳度，通过多个上述肌电图传感器之间的交叉相关函数计算出上述肌肉收缩时间，并作为肌肉的活性度提供的步骤。
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