CN116018091A - 用于确定游泳泳姿的控制器和方法 - Google Patents

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Abstract

控制器(110)被连接以接收来自至少一个加速度计(102)的输入信号(120)。控制器(110)包括便于输入和输出引脚/端口的接口(104)、用于对来自至少一个加速度计(102)的输入信号(120)进行滤波的滤波器模块(106)。控制器(110)的特征在于，泳姿分段模块(108)，其被适配成：从所述滤波信号(122)来确定包括第一参数(208)和第二参数(210)的至少两个参数，使用所述至少两个参数和滤波信号(122)来生成包络信号(206)，以及基于滤波信号(122)和包络信号(206)来确定游泳者的游泳泳姿。此外，活动检测模块(112)与泳姿分段模块(108)结合地使用。本发明仅基于来自至少一个加速度计(102)的输入信号来获得泳姿段，从而提供了降低的成本和复杂性。

Description

用于确定游泳泳姿的控制器和方法
技术领域
本发明涉及一种用于确定游泳者的游泳泳姿的控制器及其方法。
背景技术
当前可用的产品正使用基于IMU传感器的泳姿分段解决方案。在现有的游泳跟踪解决方案中，游泳泳姿分段主要是使用陀螺仪或磁力计来完成的。然而，陀螺仪或磁力计的功率消耗比加速度计的功率消耗更高。
根据现有技术US8265900，公开了一种用于体育运动的运动分析设备。描述了一种便携式腕戴设备，用于确定关于游泳时的人类身体移动的信息。该设备包括防水壳体，该防水壳体包含：加速度计，可操作以生成加速度信号；处理器，可操作以处理加速度信号，以便生成与人类身体移动相关的一个或多个度量；以及用于向用户反馈该一个或多个度量的装置。加速度计可以可操作以沿着平行于使用中的用户手臂的近端-远端轴的轴来生成加速度信号，和/或加速度计可以可操作以沿着平行于使用中的用户手的手背-手掌轴的轴来生成加速度信号。该设备也可以用于除游泳以外的体育运动。
附图说明
参考以下附图描述了本公开的实施例，
图1图示了根据本发明的实施例的用于确定游泳者的游泳泳姿的控制器的框图；
图2图示了根据本发明的实施例的滤波信号和包络信号的图形波形；
图3图示了根据本发明的确定游泳者的游泳泳姿的方法；
图4图示了根据本发明的实施例的包络信号的下落速率的生成；
图5图示了根据本发明的实施例的泳姿段的原始时刻的标识，以及
图6图示了根据本发明的用于确定游泳者的游泳泳姿的方法的详细流程图。
具体实施方式
图1图示了根据本发明的实施例的用于确定游泳者的游泳泳姿的控制器的框图。控制器110被连接以接收来自至少一个传感器，即加速度计102的输入信号120。加速度计102是单轴传感器或多轴传感器。控制器110包括便于输入和输出引脚/端口的接口104，以及对来自至少一个加速度计102的输入信号120进行滤波的滤波器模块106。控制器110的特征在于，泳姿分段模块108，其被适配成：从所述滤波信号122来确定至少两个参数，包括第一参数208(图2中所示)和第二参数210(图2中所示)；使用所述至少两个参数和滤波信号122来生成包络信号206(图2中所示)；以及基于滤波信号122和包络信号206来确定游泳者的游泳泳姿。
滤波信号122由对应于游泳泳姿的峰值组成。泳姿分段模块108计算滤波信号122中存在的第一参数208，该第一参数208进一步用于计算第二参数210。先前泳姿段的第一参数208被当前泳姿段的第一参数208覆写。第一参数208包括滤波信号122中的峰值的局部最小值，并且第二参数210包括基于所计算的局部最小值(即第一参数208)的峰值的相对幅度。滤波器模块106或者是泳姿分段模块108的一部分，或者在其外部。
关于第二参数210的计算，每当滤波信号122在上升至峰值之后开始下降时，所存储的第一参数208被用于计算第二参数210。第二参数210被计算为从该峰值的局部最小值到该峰值的最高值的距离，如图2中所示。然后，所计算的第二参数210被用于生成包络信号206的下落速率。
来自泳姿分段模块108和活动检测模块112的输出信号124一起用于更新存储器118中的泳姿计数。
控制器110是用于处理从传感器接收到的信号的电子控制单元。控制器110包括存储器118，诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、模数转换器(ADC)和反过来的DAC、时钟、定时器以及通过总线通道与组件连接的处理器。前述模块是存储在存储器118中的逻辑或指令，并且由处理器按照所定义的例程来访问。控制器110的内部组件没有被使用或解释为是现有技术，并且它不得以限制的方式来理解。
控制器110可用于可穿戴设备中。可穿戴设备100是选自但不限于智能手表、智能手环、智能戒指等中的任何一个。
图2图示了根据本发明的实施例的滤波信号和包络信号的图形波形。图形200描绘了信号连同第一参数208和第二参数210。X轴204表示样本的数量，并且Y轴202表示以合适的单位(诸如m/s2)的加速度。滤波信号122被示出为类似正弦波。包络信号206是取决于滤波信号122生成的。第一参数208由谷的最低点表示。第二参数210由线段来表示。每当参考滤波信号122和包络信号206时，它被理解为相应信号中的值，并且它不得以限制的方式来理解。
现在参考图1和图2来解释泳姿分段模块108的操作和工作。泳姿分段模块108被适配成基于下落速率以及内部状态机的状态来生成包络信号206，该内部状态机具有两种状态，即“跟随”状态和“下落”状态。包络信号206是参考滤波信号122生成的。泳姿分段模块108基于包络信号206和滤波信号122来标识原始泳姿段的时刻，并且在验证之后确定泳姿段的真实时刻。
在标识泳姿段的原始时刻之前，泳姿分段模块108被配置成生成包络信号206的下落速率。接下来执行泳姿段的原始时刻的标识以及在原始时刻的验证之后的泳姿段的真实时刻的确定。在下落速率的生成过程中，泳姿分段模块108被配置成将内部状态机的初始状态设置为“下落”状态，并且基于第二参数210来计算包络信号206的下落速率。包络信号206的初始值被设置为等于滤波信号122的值。泳姿分段模块108然后计算包络信号206的值，作为包络信号206的当前值和下落速率的值的总和。下落速率取决于包络信号206的可配置衰减时间。例如，如果包络信号206的总衰减时间(T)被设置为等于2.5秒，则基于包络信号206开始下落起的时间来计算包络信号206的下落速率。下落时间被划分成三个——即[0-T/2]、[T/2-T]和[大于T]的组。
Figure BDA0004094085550000031
其中
作为包络下落速率参数的系数m1、m2和a2取决于第二参数210，并且被计算如下：
Figure BDA0004094085550000041
Figure BDA0004094085550000042
Figure BDA0004094085550000043
系数“M”的值保持为0.6，并且系数“K”保持为0.2。请注意，上面提供的值是为了便于理解，并且可能会根据要求而改变。这不得以限制的方式来理解。
在原始时刻的标识过程中，只要滤波信号122低于包络信号206，泳姿分段模块108就被配置成维持内部状态机的“下落”状态。包络信号206继续以所生成的下落速率而衰减。内部状态机的切换在下面被解释。当滤波信号122增加并且越过包络信号206时，内部状态机的状态从“下落”状态切换到“跟随”状态。现在，包络信号206跟随滤波信号122。在另一个实例中，当滤波信号122变得小于包络信号206时，内部状态机的状态从“跟随”状态切换到“下落”状态。现在包络信号206以重新计算的下落速率而衰减。从“跟随”状态到“下落”状态的切换是对泳姿段的原始时刻的标识。
在泳姿段的真实时刻的确定过程中，泳姿分段模块108被配置成参考可配置但通过经验导出的值来验证游泳泳姿的泳姿段的原始时刻。经验证的泳姿被认为是所确定的游泳泳姿段。例如，如果1.5秒被认为是快泳姿速率，并且3秒被认为是慢泳姿速率，则泳姿速率阈值被设置为等于1.3秒。如果泳姿段的原始时刻与泳姿段的先前时刻之间的时间差小于1.3秒，则当前原始时刻被分类为错误分段时刻。但是如果时间差大于1.3秒，但是小于9秒的最大泳姿周期性限制，则当前原始时刻被分类为真实分段时刻。这只是示例，并且不得以限制的方式来理解。
根据本发明的实施例，提供了活动检测模块112。活动检测模块112包括提取模块114和决策引擎116。提取模块114从滤波信号122和输入信号120中提取特征向量。决策引擎116将检测到的活动分类为游泳活动/环节或非游泳活动/环节。活动检测模块112可独立地用于所定义的目的。
由活动检测模块112使用的特征向量选自包括以下各项的组：当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelor)、当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelcr)与先前泳姿段的速度的最大值(MaxVelpr)之间的差、当前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zcr)与第二先前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zsp)之间的差、当前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointcr)与先前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointpr)之间的差、针对泳姿段的经滤波的加速度数据的最大值(MaxFiltAccX)与经滤波的加速度数据的最小值(MinFiltAccX)之间的差、以及加速度的改变率(RateAccelX/Y/Zcr)。所使用的下标对应于：cr——当前的；pr——先前的；sp——第二先前的；Th——阈值。
解释决策引擎116的工作。初始地，决策引擎116计算MaxVelcr并且检查第一条件。如果MaxVelcr超过速度阈值，则决策引擎116确定其是非游泳环节。如果第一条件没有通过，则决策引擎116检查第二条件，第二条件包括MaxVelcr与MaxVelpr之间的差是否超过速度差阈值。连同第二条件一起，检查第三条件，第三条件包括MeanX/Y/Zcr与MeanX/Y/Zsp之间的差是否超过平均差阈值。如果第二和第三条件两者都被满足，则决策引擎116确定非游泳环节。如果第二和第三条件两者也都没有通过，则决策引擎116检查第四条件，第四条件包括当前泳姿段和先前泳姿段的峰值点的极性。如果极性是相反的，则决策引擎116检查第五条件，第五条件包括PeakPointcr与PeakPointpr之间的幅度差是否大于峰值差阈值。如果该条件被满足，则决策引擎116确定非游泳环节。如果否，则决策引擎116检查第六条件。在第六条件中，取得该段的MaxFiltAccX与MinFiltAccX之间的差。基于通过经验导出的值，观察到的是，对于游泳环节，与非游泳环节相比，该差是高的。如果该差大于差阈值，并且还有如果包括RateAccelX/Y/Zcr的第七条件大于速率阈值，则决策引擎116确定游泳环节。如果第六和第七条件也没有通过，但是如果它满足第八条件，即它是第一泳姿段，则决策引擎116将其确定为游泳环节。原因是因为针对第一泳姿段的当前和先前段值之间的差的使用是不适用的。如果第八条件也没有通过，则决策引擎116确定为非游泳环节。
一旦该泳姿段被确定为非游泳活动，则在所确定的泳姿段期间，存储器118中的泳姿计数不递增。这帮助了减少在游泳环节之间的休息/暂停时间或任何其他非游泳活动期间获得的泳姿的假肯定，从而帮助改进泳姿计数准确性。
根据本发明的实施例，一旦从基于加速度的泳姿分段模块108确定了泳姿段，就通过活动检测模块112来认证该泳姿段是在游泳环节期间还是在非游泳环节期间获得的。游泳环节指示游泳者正在执行不同泳姿样式中的一种，诸如自由式、仰泳、蝶泳、蛙泳和任何其他泳姿。非游泳环节指示游泳者在游泳环节或任何其他活动之间正在转弯或正在休息/暂停。泳姿计数仅当检测到游泳环节时被更新。在非游泳环节的情况下，泳姿计数保持恒定。泳姿计数被保存在存储器118中。为了确定所确定的泳姿段是在游泳环节期间还是在非游泳环节期间获得的，使用输入信号120来设计活动检测模块112。
图3图示了根据本发明的确定游泳者的游泳泳姿的方法。该方法包括多个步骤，其中步骤302包括使用滤波器模块106对来自至少一个加速度计102的输入信号120进行滤波。该方法的特征在于，使用泳姿分段模块108来执行步骤304，步骤304包括从滤波信号122来确定至少两个参数，包括第一参数208和第二参数210。步骤306包括使用所述至少两个参数和滤波信号122来生成包络信号206。步骤308包括基于滤波信号122和包络信号206来确定游泳者的游泳泳姿。
第一参数208包括滤波信号122中的峰值的局部最小值，并且第二参数210包括基于所计算的局部最小值的峰值的相对幅度。第二参数210是取决于第一参数208来计算的。
泳姿分段模块108被配置用于基于下落速率以及内部状态机的状态来生成包络信号206，该内部状态机具有两种状态，即“跟随”状态和“下落”状态。包络信号206是参考滤波信号122生成的。泳姿分段模块108还执行标识泳姿段的原始时刻，继之以在验证之后确定其为泳姿段的真实时刻。
泳姿分段模块108被配置成生成包络信号206的下落速率，标识泳姿段的原始时刻，并且在验证原始时刻之后确定泳姿段的真实时刻。
图4图示了根据本发明的实施例的包络信号的下落速率的生成。泳姿分段模块108被配置成生成包络信号206的下落速率，标识泳姿段的原始时刻，并且在验证原始时刻之后确定泳姿段的真实时刻。解释了下落速率生成方法400中涉及的步骤。步骤402包括检查状态是否是“下落”。如果否，则执行步骤404，其中下落速率被设置为零。如果是，则执行步骤406。步骤406包括检查包络信号206的下落时间是否小于或等于T/2，其中T对应于包络信号206的总衰减时间。如果步骤406的结果为是，则执行步骤412，步骤412包括将下落速率设置为m1乘以包络信号206的下落时间。如果步骤406的结果为否，则执行步骤408，步骤408包括检查包络信号206的下落时间是否大于T/2且小于或等于T。如果步骤408的结果为是，则执行步骤414，步骤414包括将下落速率设置为m2乘以包络信号206的下落时间并减去常数。如果步骤408的结果为否，则执行步骤410，步骤410包括将下落速率设置为-0.2f。包络信号206的生成已经在图2的描述中被解释，并且为了易于理解，此处描述了其流程图。
图5图示了根据本发明的实施例的泳姿段的原始时刻的标识。下面解释了泳姿段的标识。步骤400包括生成包络信号206的下落速率。在图4中解释了步骤400。步骤502包括生成包络信号206，如果是第一个实例，则这包括考虑初始值。步骤504包括检查状态是否为“下落”。如果步骤504的结果为是，则执行步骤506，否则执行步骤512。步骤506包括检查滤波信号122是否大于包络信号206。如果步骤506的结果为是，则执行步骤510，步骤510将状态设置为“跟随”。在状态改变之后，步骤510通向步骤502。如果步骤506的结果为否，则执行步骤508，步骤508包括在没有状态改变的情况下继续包络信号206。现在，步骤512包括检查滤波信号122是否大于或等于包络信号206。如果步骤512的结果为是，则执行步骤518，步骤518包括将状态设置为“跟随”。如果步骤512的结果为否，则执行步骤514，步骤514包括将状态设置为“下落”。一旦步骤514被执行，则执行包括计算第一参数208的步骤520，继之以执行包括重新计算第二参数210的步骤516。步骤516通向步骤400，用于针对下一个阶段生成新的下落速率。图5是便于理解的流程图，并且其已经在图2的描述中被描述。
图6图示了根据本发明确定游泳者的游泳泳姿的方法的详细流程图。步骤602包括对来自至少一个加速度计102的输入信号120进行滤波。主轴的输入信号120被选择并且被滤波到截止频率，以去除诸如抖动和高频噪声之类的伪像。步骤604包括计算第一参数208，继之以步骤606，其中计算第二参数210。步骤608包括基于来自步骤604和步骤606的输入来生成包络信号206的下落速率。步骤610包括基于步骤608中生成的下落速率来生成包络信号206。在步骤612处，检查基于滤波信号122和包络信号206而改变的内部状态机的状态转变。步骤614对应于没有状态转变，其通向步骤610。步骤616对应于从“下落”到“跟随”的状态转变。如果检测到步骤616，则执行步骤620，步骤620包括设置包络信号206等于滤波信号122，即包络信号206跟随滤波信号122。步骤620然后通向步骤610。步骤618对应于检测从“跟随”到“下落”的状态转变，如果检测到该状态转变，则触发步骤606以重新计算第二参数210，即新的泳姿段的相对幅度。还执行步骤622，步骤622指示泳姿段的原始时刻的标识。在步骤622中，检查泳姿周期性条件。如果通过，则流程通向步骤624，步骤624指示已经确定了真实的泳姿段。如果它失败，则流程通向步骤626，步骤626指示检测到错误的泳姿段。
该方法还包括使用活动检测模块112，用于实现所标识的泳姿段的验证。活动检测模块112被配置用于从滤波信号122和输入信号120中提取特征向量，并且处理所提取的特征向量以确定所标识的泳姿段是游泳活动和非游泳活动中的任何一个。活动检测模块112包括提取模块114和决策引擎116。提取模块114用于从滤波信号122和输入信号120中提取特征向量。决策引擎116用于将检测到的活动分类为游泳活动/环节或非游泳活动/环节。活动检测模块112的方法可独立用于所定义的目的。
由活动检测模块112使用的特征向量选自包括以下各项的组：当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelcr)、当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelcr)与先前泳姿段的速度的最大值(MaxVelpr)之间的差、当前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zcr)与第二先前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zsp)之间的差、当前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointcr)与先前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointpr)之间的差、针对泳姿段的经滤波的加速度数据的最大值(MaxFiltAccX)与经滤波的加速度数据的最小值(MinFiltAccX)之间的差、以及加速度的改变率(RateAccelX/Y/Zcr)。
决策引擎116的工作已经在图2的描述下解释，并且为了简单起见，此处不再赘述。此处不存在相同的描述不得视为限制。
一旦该泳姿段被确定为非游泳活动，则在所确定的泳姿段期间，存储器118中的泳姿计数不递增。这帮助了减少在游泳环节之间的休息/暂停时间或任何其他非游泳活动期间获得的泳姿的假肯定，从而帮助改进泳姿计数准确性。当输出信号124和决策引擎116的结果两者都指示泳姿段的出现时，于是该方法才使存储器118中的泳姿计数递增。然后，泳姿计数准备好被显示在该设备的显示屏上。
根据本发明的实施例，一旦从基于加速度的泳姿分段模块108确定了泳姿段，就通过活动检测模块112来认证该泳姿段是在游泳环节期间还是在非游泳环节期间获得的。游泳环节指示游泳者正在执行不同泳姿样式中的一种，诸如自由式、仰泳、蝶泳、蛙泳和任何其他泳姿。非游泳环节指示游泳者在游泳环节或任何其他活动之间正在转弯或正在休息/暂停。泳姿计数仅当检测到游泳环节时被更新。在非游泳环节的情况下，泳姿计数保持恒定。泳姿计数被保存在存储器118中。为了确定所确定的泳姿段是在游泳环节期间还是在非游泳环节期间获得的，使用输入信号120来设计活动检测模块112。
根据本发明，提供了基于加速度计102的游泳跟踪解决方案。基于加速度计102的游泳泳姿分段被用于具有不同技能和不同泳姿样式(诸如自由式、仰泳、蛙泳和蝶泳等)的游泳者。本发明仅以基于加速度计102传感器的解决方案为基础，因此降低了总体成本。本发明为可穿戴产品的不同区段打开了市场。因此，仅需要一个传感器，即加速度计102，这导致低功率消耗。此外，泳姿分段与输入信号120的峰值符号无关地工作。
应当理解的是，上面描述中解释的实施例仅仅是说明性的，并且不限制本发明的范围。设想到许多这样的实施例和本描述中解释的实施例中的其他修改和改变。本发明的范围仅由权利要求的范围来限定。

Claims (10)

1.一种用于确定游泳者的游泳泳姿的控制器(110)，所述控制器(110)被连接以接收来自至少一个加速度计(102)的输入信号(120)，所述控制器(110)包括：
滤波器模块(106)，用于对来自所述至少一个加速度计(102)的所述输入信号(120)进行滤波，其特征在于，
泳姿分段模块(108)，被适配成：
从所述滤波信号(122)来确定至少两个参数，包括第一参数(208)和第二参数(210)；
使用所述至少两个参数和所述滤波信号(122)来生成包络信号(206)，以及
基于所述滤波信号(122)和所述包络信号(206)来确定所述游泳者的所述游泳泳姿。
2.如权利要求1所述的控制器(110)，其中所述第一参数(208)包括所述滤波信号(122)中的峰值的局部最小值，并且所述第二参数(210)包括基于所述计算的局部最小值的所述峰值的相对幅度。
3.如权利要求1所述的控制器(110)，其中所述泳姿分段模块(108)被适配成：
基于下落速率以及内部状态机的状态来生成所述包络信号(206)，所述内部状态机具有两种状态，即“跟随”状态和“下落”状态，所述包络信号(206)是参考所述滤波信号(122)生成的，以及
基于所述包络信号(206)和所述滤波信号(122)来标识原始泳姿段的时刻，以及在验证之后确定泳姿段的真实时刻。
4.如权利要求1所述的控制器(110)，包括活动检测模块(112)，其被适配成：
从所述输入信号(120)和所述滤波信号(122)中提取特征向量，以及
处理所述提取的特征向量以确定所述标识的泳姿段是游泳活动和非游泳活动中的任何一个。
5.如权利要求4所述的控制器(110)，其中由所述活动检测模块(112)使用的所述特征向量选自包括以下各项的组：当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelcr)、当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelcr)与先前泳姿段的速度的最大值(MaxVelpr)之间的差、当前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zcr)与第二先前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zsp)之间的差、当前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointcr)与先前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointpr)之间的差、针对泳姿段的经滤波的加速度数据的最大值(MaxFiltAccX)与经滤波的加速度数据的最小值(MinFiltAccX)之间的差、以及加速度的改变率(RateAccelX/Y/Zcr)。
6.一种用于确定游泳者的游泳泳姿的方法，所述方法包括以下步骤：
使用滤波器模块(106)对来自所述至少一个加速度计(102)的信号(122)进行滤波，其特征在于，使用泳姿分段模块(108)以用于
从所述滤波信号(122)来确定至少两个参数，包括第一参数(208)和第二参数(210)；
使用所述至少两个参数和所述滤波信号(122)来生成包络信号(206)，以及
基于所述滤波信号(122)和所述包络信号(206)来确定所述游泳者的所述游泳泳姿。
7.如权利要求6所述的方法，其中所述第一参数(208)包括所述滤波信号(122)中的峰值的局部最小值，并且所述第二参数(210)包括基于所述计算的局部最小值的所述峰值的相对幅度。
8.如权利要求6所述的方法，其中所述泳姿分段模块(108)被配置用于：
基于下落速率以及内部状态机的状态来生成所述包络信号(206)，所述内部状态机具有两种状态，即“跟随”状态和“下落”状态，所述包络信号(206)是参考所述滤波信号(122)生成的，以及
标识泳姿段的原始时刻，继之以在验证之后确定所述原始时刻是泳姿段的真实时刻。
9.如权利要求1所述的方法，包括使用活动检测模块(112)来实现所述标识的泳姿段的验证，所述活动检测模块(112)被配置用于：
从所述滤波信号(122)中提取特征向量，以及
处理所述提取的特征向量以确定所述标识的泳姿段是游泳活动和非游泳活动中的任何一个。
10.如权利要求9所述的方法，其中由所述活动检测模块(112)使用的所述特征向量选自包括以下各项的组：当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelcr)、当前泳姿段的速度的最大值(MaxVelcr)与先前泳姿段的速度的最大值(MaxVelpr)之间的差、当前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zcr)与第二先前段的加速度数据的平均值(MeanX/Y/Zsp)之间的差、当前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointcr)与先前段的经滤波的加速度数据的峰值点(PeakPointpr)之间的差、针对泳姿段的经滤波的加速度数据的最大值(MaxFiltAccX)与经滤波的加速度数据的最小值(MinFiltAccX)之间的差、以及加速度的改变率(RateAccelX/Y/Zcr)。
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