智能手机计步器算法的实现

1、智能 计步器算法的实现现在的智能 嵌入了一些微小的传感器,比方重力传感器、光传感器、声音传感器等.如何有效地利用这些传感器来开发一些应用,是一个值得深入研究的课题.比方开发医疗健康的应用、运动量监视器等.本文采用htc Touch Pro智能 的重力传感器来开发一款监视步数的程序,程序的关键在于计步模型的建立.由于程序算法还存在一定的问题,在本文最后的“存在问题给出.如有问题请不吝指出.智能 所谓的智能 是指,具有独立的操作系统,用户可以自行安装第三方应用软件,通过此类程序来对 的功能进行扩充,并可以通过移动通讯网络来实现无线网络接入的 , 它实际上就是一台迷你的个人电脑.智能 的操作系统主要

2、有：Win dows Mobile, iPho ne,BlackBerry, Li nux 等.步数识别系统步数识别系统是指运行在移动 上,能够监视用户走了多少步的应用程序.它一般由以下3个局部构成：传感器模块,用来采集传感器数据；特征提取模块,处理和分析原始数据,并进行特征提取、建立模型；步数识别模块,把所提取的特征用来识别步数.硬件设备重力传感器G-Sensor又称为加速度传感器,用来感知加速度的变化,它使用三维方 向的加速度分量来表示.G-Sensor被用在很多智能设备当中,比方IBM的高端笔记本电脑内置了 G-Sensor,在发生剧烈的拉动时如跌落,立即启动硬盘保护,防止硬盘损害.再

3、如Apple的iPhone使用G-Sensor来感知 屏幕的方向,当在观看视频时 横放,屏幕 自动跟着旋转,这使得用户体验大大增加.本文采用htc Touch Pro 上的G-Sensor,同样也适用于htc其它型号的G-Sensor.方案实现日常生活当中,人们使用 一般是拿在手上,放在裤兜里,女士也经常把它放在包里.由于 外界环境总是很复杂的,裤兜有松有紧,放在松裤兜的 比放在紧的更容易抖动,产生的噪音也更多. 为了使该算法尽可能的适用于不同的应用环境,需要对大局部的使用环境进行测试.首先,由4个人8个或更多也可以各自对不同 使用环境进行数据收集, 由于人们在同样的场合使用 的习惯是不一样的

4、.其次,对采集来的这些数据分别进行特征提取.最后,使用提取的特征模型进行识别检验.数据采集：htc Touch Pro G-Se nsor提供的数据如表 1所示.表 1. htc Touch Pro G-Se nsor 提供的数据字段含义X加速度在 坐标 X方向的分量大小,类型为 doubleY加速度在 坐标 Y方向的分量大小,类型为 doubleZ加速度在 坐标 Z方向的分量大小,类型为 doubleLe ngth加速度大小,值为A'X" +V + Z类型为doubleXan gle加速度在 坐标 X方向的分量与地平面的夹角,范围为-180 180 ,类型为intYa ng

5、le加速度在 坐标 Y方向的分量与地平面的夹角,范围为-180 180 ,类型为intDateTime采样的时间,不是 G-Se nsor提供的,为了方便算法计算保存采样的时间,类型为double本文算法采用的采样频率为20HZ,采样环境有：慢走、快走、跑步、骑自行车、坐的士、坐公交、坐电梯上/下、坐地铁、上下楼梯.其中,有走路的采集走100步的数据慢 走、快走等,不是走路的采集1分钟的数据.由于开始和结束的时候放置 放口袋、 包里会有一些波动,不是我们想要的,因此这两个时间段的数据可以删去,或不考虑.手 机放在口袋,收集的原始Length字段数据,在Excel2007上绘制波形图如图1.横轴

6、为每个采样点的索引,纵轴为 Length值大小,也就是加速度大小,值在9.8附近变化.图片看不清楚？请点击这里查看原图大图.图1.Length字段波形图特征提取由于收集的数据包含有噪声,特别是在两个动作切换之间 Length字段值的波动比拟大, 比方慢走和上楼梯的过程.这里使用快速傅里叶变换FFT来处理Length字段的数据,波形图如图2.纵轴已向下平移 9.8.Length FFT10图片看不清楚？请点击这里查看原图大图.图2经过FFT处理的Length字段波形图我们发现上面经过 FFT处理的波形表现出一定的规那么,就是在一定的时间间格内总有一个波谷,我们称这个点为“踩点如图3中的1、2、3

7、、4点,也就是加速度最小的时刻脚往下踩, 相对有一个往下“掉的过程.另外,图3上A点也是波谷,但这一点是一个波动点,需要排除.所以踩点还必须小于一定的值-Threshold.当脚抬起来的时候“起点,身体对 的作用力会增大,加速度也增大.所以起点必须大于Threshold,大于Threshold的都称为起点,由于我们只关心状态的变化.通常地,走路的时候步与步之间的 有一定的时间间隔,走快些间隔小,走慢些间隔大.如果是跑的话,人类的极限是1秒种跑5步,也就是1步0.2秒.从起点到踩点状态变化1次就是走了 1步.所以,我们建立包含如下2个要素的模型M :1.Length 满足一定阀值,比方-Thre

8、shold<Length<Threshold2两个连续踩点的时间间隔必须在Timespan 2002000毫秒之内Length FFT图片看不清楚？请点击这里查看原图大图.图3模型满足的条件步数识别我们把建立的模型用来检验在坐的士环境下所采集的数据,波形图如图4.图片看不清楚？请点击这里查看原图大图.图4.用模型检验的士环境下的数据我们可以看到后面的一段时间是比拟平稳的,前面有一些波动,这些波动导致了错误的识别,识别为走路.我们可以改良这个模型,增加一个约束条件：在监视了连续k 比方3个踩点后才开始计步,所以从图3上标号为4的点开始计步.这样的约束就可以把大局部的 抖动给去掉.把最

9、终的模型用来检验所采集的不同环境下的数据得到的计步结果还是比拟准 确的.存在问题如果拿着 左右摇摆,采集的数据经过FFT处理后的波形也符合上面的模型,但这并不是走路的状态,产生了错误的计步.直觉上认为这可以通过监视Xangle. Yangle两个字段在某一范围往返变化来预防这种情况的发生.但使用htc G-Se nsor采集的这两个字段的数据得到的效果并不好.经验教训以上模型使用的数据只有Length字段,其它字段并没有用到.实际上,在决定只使用Length字段建立模型之前,有尝试使用Xangle,Yangle,并推导出Zangle htc G-Sensor没有给出这个字段,使用这三个角度的状

10、态变化来辅助判断计步.事实上这三个量的数值并不 可靠,比方把 水平放置,做左右摇摆,得到的Xangle,Yangle的范围变化有超过 30°的.另外,也可以尝试使用Samsung,iPhone上的G-Sensor,但本文并没有实现该想法.总结使用智能 来计步这个课题比拟新奇,而且很容易实现个人健康监视的 助理.收集不同使用环境下的数据是一个比拟耗时的过程,需要由不同的人员在不同的环境下收集.整个计步的关键过程在于模型的建立,而且必须满足使用 的任意性和处理不同环境下的噪声.所使用的算法也比拟简单,用FFT来处理原始数据,设立一定的阀值和时间间隔,然后监视过程的变化踩点 -起点-踩点.

11、其中采样率、Length阀值和时间间隔等参数的设 置也是需要一个一个调试的,在本文的程序里采样率为20HZ,Threshold取1,时间间隔在2002000 毫秒.信息WIF信息助 手上午11:14援号我旳财务 计步器相机联系人樓爐机电子邮件闹钟音乐智能感应计 '步器, 工作健身两不误本帖最后由hjc020712于2021-8-10 18:03编辑生命在于运动,而如今的人们却很少有时间去运动,他们疲于工作,没时间好好地酣畅淋漓的打一场球,尽兴地跑一场步.都说身体是革命的本钱,可如今的人们由于种种压力都无法好好锻炼的, 我也一样,每天我都得早起去上班,然后很晚下班回家,运动对我来说似乎很

12、奢侈.可是最近我找到了运动助手了,就是我的小57Mini .以前我是直接坐着公交车去公司的,虽然说只有5站的距离,但是我竟然会在公交车上睡着.现在我找到了运动助手之后,我有了一个让同事觉得疯狂的想法,那就是我会提前两站下车,然后第一步： 我会翻开自己 上的智能感应计步器翻开软件,你我成为暴走族吧第二步：我需要设置一些根本参数,开始之前可以设置适合自己的根本参数根据自己的情况设置好这些参数距离、 耗能及耗脂的计算结果与体重、步长及步速都有直接关系,本机默认体重为60公斤,步长为100厘米,我须首先正确设置自己的体重和步长,同时也可以设置自己的目标,然后也可以点选倒计模式,你可以同步观测自己离既定

13、的目标有多远,然后鼓励自己不断前进.第三步：我点击开始,然后开始慢速跑步了. 点击开始就可以让你的运动可视化了测算出运动速 度及运动强度,可以算出不同强度下运动时所消耗的热量及相应的脂肪燃烧量,从而使使运动效果量化、可视,是上班族的好帮手.作为上班族的一员,它帮我解决了锻炼的难题.真 的很感谢Mini .工作重要,健康也很重要,运动是生活更美好,坚持就是胜利,健康 就在您的脚下.友情提示：为提升计量的准确性,请悉心调整自己的设备灵敏度,不同的设备设置不同的置机方式.希望所有的人都可以有个健康的身体！日祈ffitnE便用豌三荚截图.dr-idoiijid,cann梗用歸豆荚截圈andaujia

14、piNFIGmap历史记录累计耗能开始累计时间：00小时00分累计次数：0次使用阮豆荚截图wandoujia 累计步数：0步累计行程：000m* |<90 9:45同SAMSUNG>>同愚应灵敏度倒计樓式按亀设定制计时设賈一次有体惮: go公步长歩长:100.01米计步0根本warSAMf utjg$零8|0川刘g佳g应计步as使用琬豆荚截图wandoujia 为提升计量的准确性,用户须悉心校准适合自己的设备灵敏度.不同的设备、不同的置机方式手持自然摆动、上衣口袋、裤袋、背包内等都会对计量的准确性造成较明显的影 响.暂停运动时请按暂停键,恢复运动时请按继续键.距离、耗能及耗脂

15、的计算结果与体重、步长及步速都有直接关系,本机默认体重为60公斤,步长为100厘米,用户须首先正确设置自己的体重和步长.用户采用不同的速度走完相同的距离,所消耗的能量并不相同,速度越快运动强度越高,消耗的能量也就越大.这就是为什么特别强调运动速度的原因,对于健身来说,坚持中等强度的运动效果最好.本软件采用智能算法,可以将步行速度与能量消耗综合计算.倒计模式提供了时间、距离和耗能三种目标治理模式,一次只能选择一种目标,单次设定有效,下次运动时须重新设定.设备的传感器往往需要运行一段时间后才能稳定工作,所以建议用户每次正式运动前先预热5分钟,设备记录的数据也不必保存,预热后再开始根据一定的速度有规律运动.本机传感器灵敏度默认设置为 高,据反复测试,在此灵敏度下手持 行走规律摆动 手臂时,计步准确率在-15%左右；在极高灵敏度设置下,准确率在 +20%左右,与专用计步 器的误差相当.为节省电能,建议用户在运动前将屏幕待机时间和亮度都调至最低.程序运行时屏幕未为锁定,运动时应防止触及屏幕控键,否那么可能会导