基于加速度传感器LIS3DH的计步器设计

设计了一种基于微机电系统(MEMS)加速度传感器LIS3DH的计步器,包括运动检测、数据处理和显示终端。数字输出加速度传感器LIS3DH作为运动检测模块,检测人体运动时加速度变化;数据处理模块对加速度信息进行处理,使用FFT滤波和自适应频率范围去除噪声对加速度信号的影响,利用加速度变化的上升、下降区间实现计步功能。实验结果表明:该计步系统具有体积小、结构简单、功耗低、工作稳定的特点,能够提供较高精度的计步功能。     

基于nRF51的智能计步器系统设计

智能产品中计步功能已成为标配功能。根据运动三轴传感器LIS3DH设计了可放置于任何产品的智能计步器,主要对硬件系统设计、算法实现和软件设计进行研究。其加速度采集模块以三轴传感器LIS3DH作为运动数据的检测模块,其数据处理模块对LIS3DH三轴加速度传感器信息进行处理,通过数字滤波去除其他干扰信号的影响,利用加速度变化的正弦函数的特殊值采集实现计步功能,最后通过算法计算出人体运动步数;当连续运动时间不足计步算法规定时,将进入睡眠模式计算。实验结果表明,本设计具有功耗低、准确度高、结构简单的特点,能够提供高精度的计步功能。     

基于加速度传感器ADXL330的高精度计步器

目前随着数字化时代的到来,越来越多的手持设备,例如手机、MP3和PMP等等,都要增加健康或者运动的功能.计步器作为一种测量仪器,可以计算行走的步数和消耗的能量,就成为在这些手持设备上增加的功能之一.有别于传统的机械方式,利用美国模拟器件公司的加速度传感器ADXL330做成的计步器3具有灵敏度高、准确性高(95%)、集成度高以及功耗低(3.3 mW)的特点,非常适合手持式消费类电子产品.ADXL3301是一个三轴模拟输出、灵敏度为330 mV/gn、低功耗的加速度传感器.     

基于加速度传感器的人体前臂动作特征提取

针对人体前臂运动识别困难,识别率低的问题,且为了有效并快速提取人体上肢前臂的运动特征,设计了一种基于加速度传感器的人体前臂动作识别数据采集系统.首先利用加速度传感器来获取的加速度原始数据矩阵,然后通过互补滤波器对加速度原始数据矩阵进行滤波处理并消除重力场作用来获取运动特征矩阵.此系统实现了简单有效的加速度运动特征数据的拾取,为后续的人体前臂运动模式的识别提供了可靠的数据基础.     

浅谈基于单片机的计步器设计

伴随现在人类注重养生与身体的锻炼,当今计步器是已经成为一种很受欢迎的日常运动的监控器,计步器可以根据计算人的运动情况来分析人体的健康状况。基于单片机的计步器设计与传统的计步器不同,该设计是选用单片机STC89C52作为系统控制芯片,倾角传感器ADXL345模块作为实时检测相关的状态信息,通过蓝牙模块把单片机处理的数据传输到手机APP上。由于ADXL345是电容式三轴传感器,由它捕获人体运动时加速度信号,更加准确,同时软件采用自适应算法实现计步功能,减少误计数,更加精确,利用手机APP显示采集的步数、路程、卡路里,使采集信息更加明显。     

基于蓝牙芯片CC2541 的计步器设计

为了实现穿戴式计步器准确计算步伐,本论文设计了一种基于蓝牙芯片CC2541 和六轴传感器MPU6050 的 电子计步器系统。在开发过程中,自主设计了一个简易的电子计步器系统开发板,实现了运动姿态的检测,加速度数据处理和 步数在蓝牙设备终端显示。实验结果表明：在走100 步时,具有较可靠的稳定性及准确性。该电子计步器可设计为15mm× 15mm的小体积仪器,且结构简单、功耗低、抗振动冲击能力强,能够满足较高精度的计步测量要求。     

基于MATLAB计步器算法研究

计步器可以帮助人们实时掌握锻炼情况,它通过检测人体行走步数和步幅可计算出行走的路程。为了提高计步器的准确性,借助MATLAB仿真工具,充分利用加速度传感器(ADXL330)输出的三轴加速度信号,经分别处理后,利用基于信号能量自适应门限来检测加速度信号的峰值个数,从而准确地计算出人体行走的步数。最后,对年轻人与老年人行走数据进行采集,通过文中方法与传统方法处理后进行对比。实验结果表明,相对于传统方法,基于信号能量自适应门限检测方法具有更好的性能,能有效地提高计步器的准确度。     

基于加速度传感器的计步器设计

计步器功能可以根据计算人的运动情况来分析人体的健康状况,利用三轴高精度加速传感器来实现,采集到的加速度数据通过适当的算法就可以实现计步功能,进而计算出您的瞬时速度,走过的总路程和消耗的卡路里.本文针对不同加速度传感器的计数方法进行算法改进,针对两种典型算法进行比较分析,得出了具有建设意义的结果,有很强的实用价值.     

基于三维加速度传感器的人体运动能耗检测算法的研究

鉴于目前运动能耗检测对人体健康的重要性,研发了一套基于三维加速度传感器的人体运动能耗检测系统.通过人体运动数据的采集和分析,提出了加速度计算公式和运动能耗检测的相关算法.根据现有的仪器佩戴位置,分别进行了腰部、膝盖和臀部的实验对比,最终确定腰部为本系统的最佳方案.并进行了1 km/h,5 km/h,10 km/h三种不...     

基于加速度传感器的人体运动状态识别监测研究

随着科技的发展,通过对人的日常运动状态的监测来进行对个人人体身体的了解的需求逐步扩大.由于加速度现象在人体的运动中时刻存在,所以基于加速度传感器提出人体运动姿态识别监测的算法程序具有一定的实用价值.此项研究通过确定算法、统计特征的提取实现人体运动状态的初步判别,最后实现了较为精确的状态识别以及步数监测.     

基于谷歌眼镜传感器的曲线拟合计步算法

当前独立的计步器普遍要考虑行人佩戴的部位,如基于手机的计步方法可靠性受限于手机放置位置。根据谷歌眼镜的位置固定特性设计了一种新的计步算法,有效地解决了平地、斜坡、上下楼梯等场景下的计步问题。该算法综合运用谷歌眼镜采集的加速度传感器信号和旋转矢量传感器信号,对这些信号进行快速傅里叶变换滤波处理,用二次曲线拟合信号序列,根据曲线参数阈值进行计步判断。实验结果表明：该算法在平地、斜坡、上下楼梯等场景具有96%以上的准确率。     

STM32和iNEMO模块的高精度计步器设计

设计了一种基于STM32F103RET6和iNEMOMEMS模块的高精度计步器。采用ST公司基于ARMCortex—M3内核的STM32单片机作为核心处理器,iNEMOMEMS模块采集行人行走时腰部的加速度信息,结合人行走时的步态特征,对加速度信息的实时处理实现高精度计步功能。实验结果表明,本计步器能够将步态信息及计步数据可靠地传输至远端PC机,具有体积小、可靠性高、计步准确等优点。     

手机内置加速度传感器数据的空间坐标转换算法

手机内置加速度传感器坐标系固定于设备自身,其采集的数据因手机姿态的改变而不断发生漂移,受此影响即使同一运动过程,加速度数据也难以同前一个时刻保持一致。为解决该问题,提出利用空间坐标转换算法将加速度数据从手机坐标系映射至惯性坐标系,从而确保数据在手机任意姿态下均能准确反映实际的运动状态。为验证该方法的有效性,设计一种手机传感器数据在线采集与实时处理新方法,实现Matlab中数据动态特征的实时观测及算法性能的在线评估。利用此方法,在旋转实验中分别测试方向余弦与四元数两种算法的可行性,并在计步器实验中进一步测试四元数算法性能。实验结果表明,基于方向传感器数据的方向余弦算法因测量范围限制,不能实现全方位空间坐标转换;而基于旋转矢量传感器数据的四元数算法则能够实现全方位转换,且转换后的加速度对步态识别率达到95%以上,较准确地反映了实际运动状态。     

基于单片机的奶牛计步器的设计

在奶牛养殖业中,奶牛的发情检测在奶牛繁殖管理中具有重要地位,及时发现奶牛发情有利于提高奶牛的繁 殖率和产奶量,增加经济效益。因此,奶牛发情及时和准确鉴定变得举足轻重,传统的人工观察奶牛发情方法已不适应现代奶 牛养殖业的发展要求。本文将介绍以STC89C52 单片机、加速度传感器ADXL345 为核心的奶牛计步器的采用技术及设计过 程,以及基于加速度传感器的奶牛计步器目前发展状况和发展趋势,可实现对奶牛走路所产生步数的自动监测及显示。     

三轴加速度传感器校正方法研究

加速度是研究汽车安全的重要数据来源,而要获得可靠的加速度参数则要求加速度传感器有较高的精确性,针对三轴加速度传感器基本标定和坐标轴不垂直的校正问题,设计了相应的加速度传感器校正模型和模型求解算法,并通过实际测试对比加速度传感器在校正前和校正后的精度,从而来验证校正方法的可用性.经过该方法校正的多轴加速度传感器可以将不垂...     

老年人运动状态监测和跌倒报警系统

体育锻炼是促进老年人健康长寿的有效手段之一。为了对老年人的运动状态进行实时监测,掌握运动状态参数,并能够对老年人不慎意外踏空或者某种疾病突发导致的跌倒及时报警,设计一种能够实时监测老年人跌倒动作发生并发送定位及报警信息给远程接收端的便携式监测系统。系统采用腰部三轴加速度传感器实时采集人体运动姿态数据;使用嵌入式处理器和无线网络实现数据处理、无线传输和远程报警;通过三级阈值的人体跌倒检测算法,实现人体跌倒姿态变化的加速度特征提取,对人体运动状态进行分级,预测严重的跌倒行为。实验结果表明：该系统具有性能稳定、正确率高和轻巧方便等特点,非常适合老年人穿戴使用,可保障老年人运动安全,应用前景广阔。     

基于MEMS的精确计步算法的设计与实现

计步已经成为各种穿戴设备的基本功能,但较难实现对任意大小步长距离的精确计算,为此,设计了一种新型的计步器系统,系统硬件上采用了MPU6050传感器模块和CC2541蓝牙模块,并将传感器平置于鞋底.软件上设计了上位机,可接收MPU6050采集的足部运动数据,并计算加速度、实现坐标系变换.提出了一种脉冲提取的算法,算法能够分辨行走状态与静止状态,并提取行走状态下的加速度值,对加速度值采用积分原理计算单步步长.经测试,算法能够将任意距离步长的测量误差控制在3.4%以内.     

一种动态窗口PCA运动方向估计算法

首先针对个人航位推算系统中计步算法的阈值设定问题,提出了一种基于有限状态机的阈值自学习算法.通过该算法可以在较短的时间内(10s)获得自适应阈值,提高计步算法的准确性.然后在利用该阈值进行计步的同时,对连续步态进行分割,并以分割结果作为动态窗口进行主成分分析,可以获取目标运动的方向.此外,通过利用运动步态模型中加速度变化的规律可以有效解决180°模糊问题.实验分析结果表明,相比于固定窗口的 PCA 分析方法,基于动态窗口的 PCA 在数据处理量降低61.2%的情况下,其准确度提高了11.1%.