專利名稱：基于智能手機(jī)3d重力傳感器的計(jì)步方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于傳感器應(yīng)用領(lǐng)域，具體是一種基于智能手機(jī)3D重力傳感器的計(jì)步方法。
背景技術(shù)：
隨著移動(dòng)通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，手機(jī)的生產(chǎn)和使用有了大幅的提高。智能手機(jī)不再僅是通信網(wǎng)絡(luò)的終端，還將成為互聯(lián)網(wǎng)的終端。另外，智能手機(jī)正一步步走進(jìn)普通人的生活， 這意味著智能手機(jī)將會(huì)成為人們獲取信息的主要設(shè)備。一些智能手機(jī)中集成了多種傳感器，利用這些傳感器，可以將很多專用設(shè)備的功能都在手機(jī)上實(shí)現(xiàn)。手機(jī)計(jì)步器服務(wù)就是其中的一項(xiàng)，它利用了手機(jī)中嵌入的重力(加速度)傳感器來(lái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用，其提供的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及能量消耗更是符合健康生活的理念，受到人們的廣泛關(guān)注。當(dāng)前計(jì)步器功能的實(shí)現(xiàn)大多都是基于重力傳感器，計(jì)步方法在不同的產(chǎn)品中有所不同，從而導(dǎo)致不同的實(shí)現(xiàn)效率和計(jì)步精度。但由于不同的人行走的方式不同、同樣的人也有多種行走方式等多種原因，重力傳感器輸出的原始數(shù)據(jù)的規(guī)律比較復(fù)雜，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，導(dǎo)致大多數(shù)的計(jì)步方法精度不高。因此，現(xiàn)有的計(jì)步方法還有待提高，需要探索更好的方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種基于智能手機(jī)3D重力傳感器的計(jì)步方法，通過(guò)對(duì)3D重力傳感器輸出的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，建立一個(gè)較為準(zhǔn)確的計(jì)步數(shù)學(xué)模型，從而消除各種抖動(dòng)誤差，得到較為精確的結(jié)果。一種基于智能手機(jī)3D重力傳感器的計(jì)步方法，所采取的具體技術(shù)方案是 包括以下步驟
(1)采集重力傳感器原始數(shù)據(jù)；
(2)過(guò)濾噪聲；
(3)設(shè)定初始值平移曲線；
(4)做一階差分；
(5)尋找一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)；
(6)過(guò)濾一階差分曲線連續(xù)的零值；
(7)設(shè)定閾值過(guò)濾過(guò)小值轉(zhuǎn)折點(diǎn)；
(8)采用“固定時(shí)間窗“過(guò)濾；
(9)統(tǒng)計(jì)有效步數(shù)。所述的采集重力傳感器原始數(shù)據(jù)，用于得到智能手機(jī)3D重力傳感器的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線。所述的過(guò)濾噪聲，采用“中值濾波”方法過(guò)濾絕對(duì)加速度數(shù)值曲線的噪聲，平滑曲線，得到濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線。
所述的設(shè)定初始值平移曲線，采用固定時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)作平均值當(dāng)初始值Gtl，然后將該初始值賦予濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線，以之平移濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線。具體來(lái)說(shuō)，就是當(dāng)有持續(xù)一段時(shí)間，未有大的動(dòng)作發(fā)生，就將這段時(shí)間的數(shù)據(jù)作平均，作為初始值(V之后的數(shù)據(jù)以該初始值(^。為基準(zhǔn)來(lái)計(jì)算。將濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線減去初始值(V得到以0加速度值為中心上下波動(dòng)的相對(duì)加速度數(shù)值曲線。所述的做一階差分，對(duì)相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線做一階差分，得到相對(duì)加速度值的一階差分曲線。所述的尋找一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)，具體包括以下步驟
1)尋找相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線的峰點(diǎn)。峰點(diǎn)相對(duì)應(yīng)于一階差分曲線的點(diǎn)為接近或等于零的點(diǎn)，前面的點(diǎn)為正值，后面的點(diǎn)為負(fù)值；
2)尋找相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線的谷點(diǎn)。谷點(diǎn)相對(duì)應(yīng)于一階差分曲線的點(diǎn)為接近或等于零的點(diǎn)，前面的點(diǎn)為負(fù)值，后面的點(diǎn)為正值。所述的過(guò)濾一階差分曲線連續(xù)的零值，具體就是在兩個(gè)分別擁有正負(fù)值點(diǎn)之間， 如果有連續(xù)的零值點(diǎn)，過(guò)濾、縮減到只剩一個(gè)。所述的設(shè)定閾值過(guò)濾過(guò)小值轉(zhuǎn)折點(diǎn)，具體包括以下步驟
通常身體的大動(dòng)作，例如走路或者跑步，都會(huì)有超過(guò)一定幅度的上下振幅，因此設(shè)定閾值，可以過(guò)濾掉身體小動(dòng)作所造成的誤判。因?yàn)槊總€(gè)人的體型與走路習(xí)慣不同，理論上閾值應(yīng)該是針對(duì)個(gè)人而調(diào)整。將連續(xù)數(shù)個(gè)峰點(diǎn)相加求得一個(gè)平均值，并將該平均值乘以一個(gè)權(quán)值，就能得到一個(gè)峰點(diǎn)閾值。然后將峰點(diǎn)與該峰點(diǎn)閾值比較，超過(guò)峰點(diǎn)閾值者(峰點(diǎn)的絕對(duì)值大于等于峰點(diǎn)閾值的絕對(duì)值)，就辨認(rèn)為有效的峰點(diǎn)；未超過(guò)者，視為噪聲過(guò)濾。同樣，將連續(xù)數(shù)個(gè)谷點(diǎn)相加求得一個(gè)平均值，并將該平均值乘以一個(gè)權(quán)值，就能得到一個(gè)谷點(diǎn)閾值。 然后將谷點(diǎn)與該谷點(diǎn)閾值比較，超過(guò)谷點(diǎn)閾值者(谷點(diǎn)的絕對(duì)值大于等于谷點(diǎn)閾值的絕對(duì)值)，就辨認(rèn)為有效的谷點(diǎn)；未超過(guò)者，視為噪聲過(guò)濾。一個(gè)有效的峰點(diǎn)加一個(gè)臨近的有效的谷點(diǎn)就為一個(gè)有效步。所述的采用"固定時(shí)間窗"過(guò)濾，用于過(guò)濾無(wú)效振動(dòng)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，具體包括以下步驟
正常情況下人最快的跑步速度為每秒5步，最慢的步行速度為每2秒1步。這樣，兩個(gè)有效步伐的時(shí)間間隔在時(shí)間窗口 W.2 s - 2.0 s]之內(nèi)，時(shí)間間隔超出該時(shí)間窗口的所有步伐都應(yīng)被排除。所述的統(tǒng)計(jì)有效步數(shù)，用于計(jì)算經(jīng)過(guò)前述步驟處理后得到的有效步數(shù)。本發(fā)明所具有的有益效果是
本發(fā)明提供了一種基于智能手機(jī)3D重力傳感器的計(jì)步方法，該方法建立了一個(gè)較為準(zhǔn)確的計(jì)步數(shù)學(xué)模型，消除了各種抖動(dòng)誤差，提高了計(jì)步結(jié)果的準(zhǔn)確度，可運(yùn)用于智能手機(jī)計(jì)步器軟件及專用計(jì)步器的實(shí)現(xiàn)，為人們的健康生活提供更好的參考，有著廣泛的應(yīng)用前
旦
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圖1為本發(fā)明的方法流程圖2為一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)判斷峰點(diǎn)示意5圖3為一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)判斷谷點(diǎn)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。如圖1所示，一種基于智能手機(jī)3D重力傳感器的計(jì)步方法，包括以下步驟
(1)采集重力傳感器原始數(shù)據(jù)；
(2)過(guò)濾噪聲；
(3)設(shè)定初始值平移曲線；
(4)做一階差分；
(5)尋找一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)；
(6)過(guò)濾一階差分曲線連續(xù)的零值；
(7)設(shè)定閾值過(guò)濾過(guò)小值轉(zhuǎn)折點(diǎn)；
(8)采用“固定時(shí)間窗“過(guò)濾；
(9)統(tǒng)計(jì)有效步數(shù)。采集重力傳感器原始數(shù)據(jù)為圖1中的S01，步驟SOl用于得到智能手機(jī)3D重力傳感器的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線。在步驟S01，需要注意的是設(shè)置恰當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)采樣率，采樣率過(guò)高會(huì)增加手機(jī)處理器的數(shù)據(jù)處理量，采樣率過(guò)低會(huì)導(dǎo)致計(jì)算出錯(cuò)，1 kHz至20 kHz范圍的采樣率比較恰當(dāng)。過(guò)濾噪聲為圖1中的S02，步驟S02采用“中值濾波”方法過(guò)濾絕對(duì)加速度數(shù)值曲線的噪聲，平滑曲線，得到濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線。 設(shè)定初始值平移曲線為圖1中的S03，步驟S03采用固定時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)作平均值當(dāng)初始值(V然后將該初始值賦予濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線，以之平移濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線。具體來(lái)說(shuō)，就是當(dāng)有持續(xù)一段時(shí)間，未有大的動(dòng)作發(fā)生，就將這段時(shí)間的數(shù)據(jù)作平均，作為初始值(V之后的數(shù)據(jù)以該初始值(^。為基準(zhǔn)來(lái)計(jì)算。將濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線減去初始值Gtl，得到以0加速度值為中心上下波動(dòng)的相對(duì)加速度數(shù)值曲線。做一階差分為圖1中的S04，步驟S04對(duì)相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線做一階差分，得到相對(duì)加速度值的一階差分曲線。尋找一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)為圖1中的S05，步驟S05具體包括以下步驟
1)尋找相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線的峰點(diǎn)。峰點(diǎn)相對(duì)應(yīng)于一階差分曲線的點(diǎn)為接近或等于零的點(diǎn)，前面的點(diǎn)為正值，后面的點(diǎn)為負(fù)值。如圖2所示，判斷標(biāo)準(zhǔn)為((a>0)&&(c<0))&&(( b-a)<0)&&((c-b)<0)；
2)尋找相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線的谷點(diǎn)。谷點(diǎn)相對(duì)應(yīng)于一階差分曲線的點(diǎn)為接近或等于零的點(diǎn)，前面的點(diǎn)為負(fù)值，后面的點(diǎn)為正值。如圖3所示，判斷標(biāo)準(zhǔn)為((a<0))&&(c>0)&&(( b-a)>0)&&((c-b)>0)。過(guò)濾一階差分曲線連續(xù)的零值為圖1中的S06，步驟S06具體就是在兩個(gè)分別擁有正負(fù)值點(diǎn)之間，如果有連續(xù)的零值點(diǎn)，過(guò)濾、縮減到只剩一個(gè)。設(shè)定閾值過(guò)濾過(guò)小值轉(zhuǎn)折點(diǎn)為圖1中的S07，步驟S07具體包括以下步驟
通常身體的大動(dòng)作，例如走路或者跑步，都會(huì)有超過(guò)一定幅度的上下振幅，因此設(shè)定閾值，可以過(guò)濾掉身體小動(dòng)作所造成的誤判。因?yàn)槊總€(gè)人的體型與走路習(xí)慣不同，理論上閾值應(yīng)該是針對(duì)個(gè)人而調(diào)整。將連續(xù)數(shù)個(gè)峰點(diǎn)相加求得一個(gè)平均值，并將該平均值乘以一個(gè)權(quán)值，就能得到一個(gè)峰點(diǎn)閾值。然后將峰點(diǎn)與該峰點(diǎn)閾值比較，超過(guò)峰點(diǎn)閾值者(峰點(diǎn)的絕對(duì)值大于等于峰點(diǎn)閾值的絕對(duì)值)，就辨認(rèn)為有效的峰點(diǎn)；未超過(guò)者，視為噪聲過(guò)濾。同樣，將連續(xù)數(shù)個(gè)谷點(diǎn)相加求得一個(gè)平均值，并將該平均值乘以一個(gè)權(quán)值，就能得到一個(gè)谷點(diǎn)閾值。 然后將谷點(diǎn)與該谷點(diǎn)閾值比較，超過(guò)谷點(diǎn)閾值者(谷點(diǎn)的絕對(duì)值大于等于谷點(diǎn)閾值的絕對(duì)值)，就辨認(rèn)為有效的谷點(diǎn)；未超過(guò)者，視為噪聲過(guò)濾。一個(gè)有效的峰點(diǎn)加一個(gè)臨近的有效的谷點(diǎn)就為一個(gè)有效步。采用“固定時(shí)間窗“過(guò)濾為圖1中的S08，步驟S08用于過(guò)濾無(wú)效振動(dòng)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，具體包括以下步驟
正常情況下人最快的跑步速度為每秒5步，最慢的步行速度為每2秒1步。這樣，兩個(gè)有效步伐的時(shí)間間隔在時(shí)間窗口 W.2 s - 2.0 s]之內(nèi)，時(shí)間間隔超出該時(shí)間窗口的所有步伐都應(yīng)被排除。統(tǒng)計(jì)有效步數(shù)為圖1中的S09，步驟S09用于計(jì)算經(jīng)過(guò)前述步驟處理后得到的有效步數(shù)。經(jīng)過(guò)前述步驟之后判斷出有效步，從設(shè)定初始值開(kāi)始為第0步，之后每一個(gè)有效步加 1，從而得出實(shí)時(shí)的有效步數(shù)。利用本發(fā)明所描述的方法，在HTC-Gl手機(jī)上實(shí)現(xiàn)后進(jìn)行測(cè)試，以下為測(cè)試條件 測(cè)試人員男，22歲，身高180cm，體重60kg;
測(cè)試環(huán)境室外籃球場(chǎng)，場(chǎng)地較開(kāi)闊，路面較平坦。表1為100步測(cè)試的結(jié)果，其中敏感度跟設(shè)定閾值時(shí)所采用的權(quán)值相關(guān)。從表1 可以看出，在敏感度設(shè)為正常值情況下，在走路和跑步兩種運(yùn)行模式下結(jié)果較為準(zhǔn)確，準(zhǔn)確率分別達(dá)到88%和96%，而在敏感度較低的情況下誤差率較大，結(jié)果不是很理想，而在敏感度為高的情況下，誤差率分別為1%和10%。表1 100步測(cè)試結(jié)果
權(quán)利要求
1.基于智能手機(jī)3D重力傳感器的計(jì)步方法，包括以下步驟(1)采集重力傳感器原始數(shù)據(jù)；(2)過(guò)濾噪聲；(3)設(shè)定初始值平移曲線；(4)做一階差分；(5)尋找一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)；(6)過(guò)濾一階差分曲線連續(xù)的零值；(7)設(shè)定閾值過(guò)濾過(guò)小值轉(zhuǎn)折點(diǎn)；(8)采用"固定時(shí)間窗"過(guò)濾；(9)統(tǒng)計(jì)有效步數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述步驟，其特征在于所述的采集重力傳感器原始數(shù)據(jù)，用于得到智能手機(jī)3D重力傳感器的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線；所述的過(guò)濾噪聲，采用中值濾波方法過(guò)濾絕對(duì)加速度數(shù)值曲線的噪聲，平滑曲線，得到濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線；所述的設(shè)定初始值平移曲線，采用固定時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)作平均值當(dāng)初始值(io，然后將該初始值賦予濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線，以之平移濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線； 具體來(lái)說(shuō)，就是當(dāng)有持續(xù)一段時(shí)間，未有大的動(dòng)作發(fā)生，就將這段時(shí)間的數(shù)據(jù)作平均，作為初始值(V之后的數(shù)據(jù)以該初始值為基準(zhǔn)來(lái)計(jì)算；將濾波后的絕對(duì)加速度數(shù)值曲線減去初始值(V得到以O(shè)加速度值為中心上下波動(dòng)的相對(duì)加速度數(shù)值曲線；所述的做一階差分，對(duì)相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線做一階差分，得到相對(duì)加速度值的一階差分曲線；所述的尋找一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)，具體包括以下步驟1)尋找相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線的峰點(diǎn)峰點(diǎn)相對(duì)應(yīng)于一階差分曲線的點(diǎn)為接近或等于零的點(diǎn)，前面的點(diǎn)為正值，后面的點(diǎn)為負(fù)值；2)尋找相對(duì)加速度數(shù)據(jù)曲線的谷點(diǎn)谷點(diǎn)相對(duì)應(yīng)于一階差分曲線的點(diǎn)為接近或等于零的點(diǎn)，前面的點(diǎn)為負(fù)值，后面的點(diǎn)為正值；所述的過(guò)濾一階差分曲線連續(xù)的零值，具體就是在兩個(gè)分別擁有正負(fù)值點(diǎn)之間，如果有連續(xù)的零值點(diǎn)，過(guò)濾、縮減到只剩一個(gè)；所述的設(shè)定閾值過(guò)濾過(guò)小值轉(zhuǎn)折點(diǎn)，具體包括以下步驟將連續(xù)數(shù)個(gè)峰點(diǎn)相加求得一個(gè)平均值，并將該平均值乘以一個(gè)權(quán)值，就能得到一個(gè)峰點(diǎn)閾值；然后將峰點(diǎn)與該峰點(diǎn)閾值比較，超過(guò)峰點(diǎn)閾值者，就辨認(rèn)為有效的峰點(diǎn)；未超過(guò)者，視為噪聲過(guò)濾；同樣，將連續(xù)數(shù)個(gè)谷點(diǎn)相加求得一個(gè)平均值，并將該平均值乘以一個(gè)權(quán)值，就能得到一個(gè)谷點(diǎn)閾值；然后將谷點(diǎn)與該谷點(diǎn)閾值比較，超過(guò)谷點(diǎn)閾值者，就辨認(rèn)為有效的谷點(diǎn)；未超過(guò)者，視為噪聲過(guò)濾；一個(gè)有效的峰點(diǎn)加一個(gè)臨近的有效的谷點(diǎn)就為一個(gè)有效步；所述的采用“固定時(shí)間窗“過(guò)濾，用于過(guò)濾無(wú)效振動(dòng)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，具體包括以下步驟兩個(gè)有效步伐的時(shí)間間隔在時(shí)間窗口 W.2 s - 2.0 s]之內(nèi)，時(shí)間間隔超出該時(shí)間窗口的所有步伐都應(yīng)被排除；所述的統(tǒng)計(jì)有效步數(shù)，用于計(jì)算經(jīng)過(guò)前述步驟處理后得到的有效步數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于智能手機(jī)3D重力傳感器的計(jì)步方法，包括以下步驟(1)采集重力傳感器原始數(shù)據(jù)；(2)過(guò)濾噪聲；(3)設(shè)定初始值平移曲線；(4)做一階差分；(5)尋找一階差分曲線過(guò)零點(diǎn)；(6)過(guò)濾一階差分曲線連續(xù)的零值；(7)設(shè)定閾值過(guò)濾過(guò)小值轉(zhuǎn)折點(diǎn)；(8)采用"固定時(shí)間窗"過(guò)濾；(9)統(tǒng)計(jì)有效步數(shù)。本發(fā)明建立了一個(gè)較為準(zhǔn)確的計(jì)步數(shù)學(xué)模型，消除了各種抖動(dòng)誤差，提高了計(jì)步結(jié)果的準(zhǔn)確度，可運(yùn)用于智能手機(jī)計(jì)步器軟件及專用計(jì)步器的實(shí)現(xiàn)，為人們的健康生活提供更好的參考，有著廣泛的應(yīng)用前景。
文檔編號(hào)G01C22/00GK102445214SQ201110279520
公開(kāi)日2012年5月9日 申請(qǐng)日期2011年9月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月20日
發(fā)明者張建輝, 王磊, 申興發(fā), 趙備 申請(qǐng)人:杭州電子科技大學(xué)