CN110850988A - 一种防干扰抬腕亮屏的系统及方法 - Google Patents

一种防干扰抬腕亮屏的系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种防干扰抬腕亮屏的系统，包括：双加速度计模块，实时采集智能手环的三轴加速度数据；处理模块，进行均值化处理和滤波处理，得到处理后的三轴加速度数据，进行阈值比较、变异系数计算、睡眠监测和抬腕动作的判定；显示屏，显示天气、时间、心率和运动步数信息；存储模块，存储处理后的三轴加速度数据、合加速度阈值A0、变异系数阈值CV0以及Z轴加速度分量峰值的阈值Ah0。本发明还公开了一种防干扰抬腕亮屏的系统的防干扰抬腕亮屏方法。本发明采用双加速度计获得用户的加速度数据，使得数据集更加全面和广泛，便于数据处理；消除了一些错误数据的影响和动态干扰，辅以滤波器进行降噪处理，极大地减小了误差。

Description

一种防干扰抬腕亮屏的系统及方法
技术领域
本发明涉及通信控制技术领域，尤其是一种防干扰抬腕亮屏的系统及方法。
背景技术
智能手环作为一种可穿戴式设备已经深入人们的生活，人们通过智能手环的屏幕显示来获得时间，来电，心率，运动状况，睡眠状态等内容。然而，市场上大部分智能手环为了节能，默认的状态下并不会显示它的内容，只有需要看时间时才会触发屏幕显示。所以为了方便用户，需要设计一种单手辅助的抬腕亮屏的方法。
目前，大部分手环都是通过三轴加速度计检测的单一阈值分析，陀螺仪检测的翻转角度来判断用户是否有抬腕动作，点亮屏幕。然而这些判断方法并不准确，每个人运动状态的幅度不同存在动态误差，偶尔会有多次翻转屏幕不亮，稍微动一下屏幕就亮的现象。由此可见，目前抬腕亮屏的方法存在不稳定，不灵敏的问题，亟须一种防干扰的抬腕亮屏方法。
发明内容
针对以上所述的智能手环抬腕亮屏方法不稳定，不灵敏的问题，本发明的首要目的在于提供一种防止动态误差干扰、防止睡眠等姿势干扰，能够稳定、灵敏的进行抬腕动作判定，并且点亮屏幕的防干扰抬腕亮屏的方法。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种防干扰抬腕亮屏的系统，该系统包括：
双加速度计模块，采用两个三轴加速度传感器，用于实时采集智能手环的三轴加速度数据，并将该三轴加速度数据传送至处理模块；
处理模块，接收采集到的三轴加速度数据，进行均值化处理和滤波处理，得到处理后的三轴加速度数据，进行后续的阈值比较、变异系数计算、睡眠监测和抬腕动作的判定；
显示屏，用于显示天气、时间、心率和运动步数信息；
存储模块，用于存储处理后的三轴加速度数据、合加速度阈值A0、变异系数阈值CV0以及Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0。
本发明的另一目的在于提供一种防干扰抬腕亮屏的系统的防干扰抬腕亮屏方法，该方法包括下列顺序的步骤：
(1)两个三轴加速度传感器实时采集加速度数据，以得到两个加速度传感器在X轴，Y轴，Z轴上的分量，并且将这些数据送到处理模块，其中X轴和Y轴构成的平面平行于所述显示屏的平面，Z轴垂直于X轴和Y轴构成的平面，并且这两组加速度分量的数据同步存储到存储模块中；
(2)处理模块对采集到的两组三轴加速度数据进行均值化，然后通过处理模块内的滤波器进行降噪处理，输出处理过的三轴加速度数据；
(3)存储模块中预先设定合加速度阈值A0，处理模块计算三个轴的合加速度，若合加速度达到所述合加速度阈值A0，则处理模块判定为出现了疑似抬腕动作的标识，进入步骤(4)；否则，重新执行步骤(3)；
(4)存储模块中预先设定变异系数阈值CV0，处理模块根据变异系数CV的计算公式计算X轴上加速度分量的变异系数CVX和Y轴上加速度分量的变异系数CVY,若测得这两组变异系数小于变异系数阈值CV0，判定X轴、Y轴加速度数据变化平缓，进入步骤(5)；否则，重新执行步骤(4)；
(5)存储模块中预先设定Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0，处理模块提取每次采样得到的Z轴加速度分量波峰的最大值Ahm，若Z轴加速度分量波峰的最大值Ahm达到Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0，进入步骤(6)，否则，重新执行步骤(5)；
(6)处理模块提取每次采样得到的Z轴加速度分量的所有波峰值Ahi和波谷值Alj，计算出波峰均值Ah和波谷均值Al，对波峰均值Ah和波谷均值Al进行动态区间判定，若波峰均值Ah处于波峰值区间[Ah1,Ah2]并且Al处于波谷值区间[Al1,Al2],那么进入步骤(7)，否则，重新执行步骤(6)；所述Ah1和Ah2分别为波峰均值Ah的下阈值和上阈值；Al1和Al2分别为波谷均值Al的下阈值和上阈值；
(7)处理模块采用窗口数为M、宽度为W的滑动窗口进行睡眠监测，判断用户是否处于睡眠状态，若处于睡眠状态，处理模块控制显示屏息屏；否则，处理模块控制显示屏亮屏。
在步骤(2)中，所述将两组三轴加速度数据进行均值化，即在X轴，Y轴，Z轴上第n次采样的分量分别为：
Figure BDA0002298649440000031
其中，A1X，A1Y，A1Z；A2X，A2Y，A2Z分别为两个加速度传感器在X轴，Y轴，Z轴上的分量。
在步骤(3)中，所述三个轴的合加速度的计算公式如下：
其中，AX，AY，AZ分别为均值化处理之后X轴，Y轴，Z轴上的加速度分量。
在步骤(4)中，所述变异系数CV的计算公式如下：
Figure BDA0002298649440000033
其中，σ为一组数据的标准差，μ为一组数据的平均值，xi为一组数据中第i个数据值，N为一组数据的个数。
在步骤(6)中，所述波峰均值Ah和波谷均值Al的计算公式如下：
Figure BDA0002298649440000034
其中，Ah为一组信号的波峰平均值，Ahi为一组信号中第i个波峰值，M为一组信号中波峰的个数；Al为一组信号的波谷平均值，Alj为一组信号中第i个波谷值，N为一组信号中波谷的个数。
在步骤(7)中，所述睡眠监测包括四种姿势的监测：待测者佩戴智能手环，分别进行俯卧、仰卧、左侧卧和右侧卧；所述处理模块采用窗口数为M、宽度为W的滑动窗口进行睡眠监测具体是指：对于俯卧、仰卧、左侧卧和右侧卧四种睡姿的三轴加速度数据分别进行均值化处理后再进行滤波处理，并且进行数据分割，提取四个特征值，分别为最小值、最大值、均值和方差，利用支持向量机对于四个特征值进行姿态划分，判定当前状态是否处于四种睡眠姿势，即判定当前状态是否为睡眠状态；若连续至少N组数据判定为睡眠姿势，那么监测处于睡眠状态，抬腕动作将不再点亮屏幕，处于息屏状态。
由上述技术方案可知，本发明的优点在于：第一，本发明采用双加速度计获得用户的加速度数据，使得数据集更加全面和广泛，便于数据处理；第二，本发明获取双速度计的均值，消除了一些错误数据的影响和动态干扰，辅以滤波器进行降噪处理，极大地减小了误差；第三，本发明先是利用合加速度进行疑似疑似抬腕动作的标识，然后通过比较X轴上加速度分量的变异系数CVX和Y轴上加速度分量的变异系数CVY,缩小并且划定了抬腕动作判别的范围，更进一步地提高抬腕亮屏的准确性；第四，本发明进行动态区间判定，适应不同人群的抬腕动作判断，增强了本发明的适用性和准确性；第五，本发明加入了睡眠监测，利用支持向量机来判断用户是否处于睡眠状态，避免在睡眠状态下出现的剧烈的手腕运动对亮屏的干扰，从而达到省电，提高智能手环控制抬腕亮屏的灵敏度和可靠性的目的。
附图说明
图1为本发明所采用的智能手环的电路框图；
图2为本发明所采用的智能手环佩戴在用户手上的示意图；
图3为本发明的方法流程图；
图4为本发明中睡眠监测的方法流程图。
具体实施方式
如图1、2所示，一种防干扰抬腕亮屏的系统，该系统包括：
双加速度计模块，采用两个三轴加速度传感器，用于实时采集智能手环的三轴加速度数据，并将该三轴加速度数据传送至处理模块；
处理模块，接收采集到的三轴加速度数据，进行均值化处理和滤波处理，得到处理后的三轴加速度数据，进行后续的阈值比较、变异系数计算、睡眠监测和抬腕动作的判定；
显示屏，用于显示天气、时间、心率和运动步数信息；
存储模块，用于存储处理后的三轴加速度数据、合加速度阈值A0、变异系数阈值CV0以及Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0。
如图3所示，本方法包括下列顺序的步骤：
(1)两个三轴加速度传感器实时采集加速度数据，以得到两个加速度传感器在X轴，Y轴，Z轴上的分量，如图2所示，并且将这些数据送到处理模块，其中X轴和Y轴构成的平面平行于所述显示屏的平面，Z轴垂直于X轴和Y轴构成的平面，并且这两组加速度分量的数据同步存储到存储模块中；
(2)处理模块对采集到的两组三轴加速度数据进行均值化，然后通过处理模块内的滤波器进行降噪处理，输出处理过的三轴加速度数据；
(3)存储模块中预先设定合加速度阈值A0，处理模块计算三个轴的合加速度，若合加速度达到所述合加速度阈值A0，则处理模块判定为出现了疑似抬腕动作的标识，进入步骤(4)；否则，重新执行步骤(3)；
(4)存储模块中预先设定变异系数阈值CV0，处理模块根据变异系数CV的计算公式计算X轴上加速度分量的变异系数CVX和Y轴上加速度分量的变异系数CVY,若测得这两组变异系数小于变异系数阈值CV0，判定X轴、Y轴加速度数据变化平缓，进入步骤(5)；否则，重新执行步骤(4)；
(5)存储模块中预先设定Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0，处理模块提取每次采样得到的Z轴加速度分量波峰的最大值Ahm，若Z轴加速度分量波峰的最大值Ahm达到Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0，进入步骤(6)，否则，重新执行步骤(5)；
(6)处理模块提取每次采样得到的Z轴加速度分量的所有波峰值Ahi和波谷值Alj，计算出波峰均值Ah和波谷均值Al，对波峰均值Ah和波谷均值Al进行动态区间判定，若波峰均值Ah处于波峰值区间[Ah1,Ah2]并且Al处于波谷值区间[Al1,Al2],那么进入步骤(7)，否则，重新执行步骤(6)；所述Ah1和Ah2分别为波峰均值Ah的下阈值和上阈值；Al1和Al2分别为波谷均值Al的下阈值和上阈值；
(7)处理模块采用窗口数为M、宽度为W的滑动窗口进行睡眠监测，判断用户是否处于睡眠状态，若处于睡眠状态，处理模块控制显示屏息屏；否则，处理模块控制显示屏亮屏。
在步骤(2)中，所述将两组三轴加速度数据进行均值化，即在X轴，Y轴，Z轴上第n次采样的分量分别为：
Figure BDA0002298649440000051
其中，A1X，A1Y，A1Z；A2X，A2Y，A2Z分别为两个加速度传感器在X轴，Y轴，Z轴上的分量。
在步骤(3)中，所述三个轴的合加速度的计算公式如下：
Figure BDA0002298649440000061
其中，AX，AY，AZ分别为均值化处理之后X轴，Y轴，Z轴上的加速度分量。
在步骤(4)中，所述变异系数CV的计算公式如下：
其中，σ为一组数据的标准差，μ为一组数据的平均值，xi为一组数据中第i个数据值，N为一组数据的个数。
在步骤(6)中，所述波峰均值Ah和波谷均值Al的计算公式如下：
Figure BDA0002298649440000063
其中，Ah为一组信号的波峰平均值，Ahi为一组信号中第i个波峰值，M为一组信号中波峰的个数；Al为一组信号的波谷平均值，Alj为一组信号中第i个波谷值，N为一组信号中波谷的个数。
如图4所示，在步骤(7)中，所述睡眠监测包括四种姿势的监测：待测者佩戴智能手环，分别进行俯卧、仰卧、左侧卧和右侧卧；所述处理模块采用窗口数为M、宽度为W的滑动窗口进行睡眠监测具体是指：对于俯卧、仰卧、左侧卧和右侧卧四种睡姿的三轴加速度数据分别进行均值化处理后再进行滤波处理，并且进行数据分割，提取四个特征值，分别为最小值、最大值、均值和方差，利用支持向量机对于四个特征值进行姿态划分，判定当前状态是否处于四种睡眠姿势，即判定当前状态是否为睡眠状态；若连续至少N组数据判定为睡眠姿势，那么监测处于睡眠状态，抬腕动作将不再点亮屏幕，处于息屏状态。
综上所述，本发明采用双加速度计获得用户的加速度数据，使得数据集更加全面和广泛，便于数据处理；本发明获取双速度计的均值，消除了一些错误数据的影响和动态干扰，辅以滤波器进行降噪处理，极大地减小了误差；本发明先是利用合加速度进行疑似疑似抬腕动作的标识，然后通过比较X轴上加速度分量的变异系数CVX和Y轴上加速度分量的变异系数CVY,缩小并且划定了抬腕动作判别的范围，更进一步地提高抬腕亮屏的准确性；本发明进行动态区间判定，适应不同人群的抬腕动作判断，增强了本发明的适用性和准确性；本发明加入了睡眠监测，利用支持向量机来判断用户是否处于睡眠状态，避免在睡眠状态下出现的剧烈的手腕运动对亮屏的干扰，从而达到省电，提高智能手环控制抬腕亮屏的灵敏度和可靠性的目的。

Claims (7)

1.一种防干扰抬腕亮屏的系统，其特征在于：该系统包括：
双加速度计模块，采用两个三轴加速度传感器，用于实时采集智能手环的三轴加速度数据，并将该三轴加速度数据传送至处理模块；
处理模块，接收采集到的三轴加速度数据，进行均值化处理和滤波处理，得到处理后的三轴加速度数据，进行后续的阈值比较、变异系数计算、睡眠监测和抬腕动作的判定；
显示屏，用于显示天气、时间、心率和运动步数信息；
存储模块，用于存储处理后的三轴加速度数据、合加速度阈值A0、变异系数阈值CV0以及Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0。
2.一种如权利要求1所述系统的防干扰抬腕亮屏的方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：
(1)两个三轴加速度传感器实时采集加速度数据，以得到两个加速度传感器在X轴，Y轴，Z轴上的分量，并且将这些数据送到处理模块，其中X轴和Y轴构成的平面平行于所述显示屏的平面，Z轴垂直于X轴和Y轴构成的平面，并且这两组加速度分量的数据同步存储到存储模块中；
(2)处理模块对采集到的两组三轴加速度数据进行均值化，然后通过处理模块内的滤波器进行降噪处理，输出处理过的三轴加速度数据；
(3)存储模块中预先设定合加速度阈值A0，处理模块计算三个轴的合加速度值，若合加速度值达到所述合加速度阈值A0，则处理模块判定为出现了疑似抬腕动作的标识，进入步骤(4)；否则，重新执行步骤(3)；
(4)存储模块中预先设定变异系数阈值CV0，处理模块根据变异系数CV的计算公式计算X轴上加速度分量的变异系数CVX和Y轴上加速度分量的变异系数CVY,若测得这两组变异系数小于变异系数阈值CV0，判定X轴、Y轴加速度数据变化平缓，进入步骤(5)；否则，重新执行步骤(4)；
(5)存储模块中预先设定Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0，处理模块提取每次采样得到的Z轴加速度分量波峰的最大值Ahm，若Z轴加速度分量波峰的最大值Ahm达到Z轴加速度分量波峰的阈值Ah0，进入步骤(6)，否则，重新执行步骤(5)；
(6)处理模块提取每次采样得到的Z轴加速度分量的所有波峰值Ahi和波谷值Alj，计算出波峰均值Ah和波谷均值Al，对波峰均值Ah和波谷均值Al进行动态区间判定，若波峰均值Ah处于波峰值区间[Ah1,Ah2]并且Al处于波谷值区间[Al1,Al2],那么进入步骤(7)，否则，重新执行步骤(6)；所述Ah1和Ah2分别为波峰均值Ah的下阈值和上阈值；Al1和Al2分别为波谷均值Al的下阈值和上阈值；
(7)处理模块采用窗口数为M、宽度为W的滑动窗口进行睡眠监测，判断用户是否处于睡眠状态，若处于睡眠状态，处理模块控制显示屏息屏；否则，处理模块控制显示屏亮屏。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述将两组三轴加速度数据进行均值化，即在X轴，Y轴，Z轴上第n次采样的分量分别为：
Figure FDA0002298649430000021
其中，A1X，A1Y，A1Z；A2X，A2Y，A2Z分别为两个加速度传感器在X轴，Y轴，Z轴上的分量。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述三个轴的合加速度的计算公式如下：
Figure FDA0002298649430000022
其中，AX，AY，AZ分别为均值化处理之后X轴，Y轴，Z轴上的加速度分量。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述变异系数CV的计算公式如下：
Figure FDA0002298649430000023
其中，σ为一组数据的标准差，μ为一组数据的平均值，xi为一组数据中第i个数据值，N为一组数据的个数。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在步骤(6)中，所述波峰均值Ah和波谷均值Al的计算公式如下：
Figure FDA0002298649430000031
其中，Ah为一组信号的波峰平均值，Ahi为一组信号中第i个波峰值，M为一组信号中波峰的个数；Al为一组信号的波谷平均值，Alj为一组信号中第i个波谷值，N为一组信号中波谷的个数。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在步骤(7)中，所述睡眠监测包括四种姿势的监测：待测者佩戴智能手环，分别进行俯卧、仰卧、左侧卧和右侧卧；所述处理模块采用窗口数为M、宽度为W的滑动窗口进行睡眠监测具体是指：对于俯卧、仰卧、左侧卧和右侧卧四种睡姿的三轴加速度数据分别进行均值化处理后再进行滤波处理，并且进行数据分割，提取四个特征值，分别为最小值、最大值、均值和方差，利用支持向量机对于四个特征值进行姿态划分，判定当前状态是否处于四种睡眠姿势，即判定当前状态是否为睡眠状态；若连续至少N组数据判定为睡眠姿势，那么监测处于睡眠状态，抬腕动作将不再点亮屏幕，处于息屏状态。
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