内置三轴加速度计的智能鞋垫运用于足球运动训练的可行性

目的:通过检测智能鞋垫感知身体运动多个指标变化的准确性和有效性来探索其在足球运动训练中进行监测应用的可能性。方法:室内运动测试中,20名女足运动员依次在椭圆机上运动(Climbing)或在跑步机上快走(Walking),或以4种不同速度跑步(Running1-4)10 min。受试者全程携带便携式心肺功能测试仪(IC),右髋处(GWaist)和左右脚踝处(GAnkleL,GAnkleR)佩戴GT3X+,左臂佩戴Sencewear Armband(SWA),左右鞋内放置智能鞋垫(PadL,PadR)分别测量热量消耗(CAL)、三维加速度(VA)、步数和速度。另有11名运动员参加室外球场训练测试,使用GT3X+(GWaist)、SWA、PadR和PadL分别测量VA、步数、距离和CAL。结果:室内测试结果显示所有受试者GT3X、PadR和PadL所测VA计算所得的向量的模(VM)间均显著高度相关(r=0.729~0.997)。Climbing和Running2-4阶段,PadR+L、GWaist和GAnkleR+L间步数高度相关并无显著差异性。Running1阶段,当GAnkleR+L所测步数≤30步/10秒时,三者间无显著性差异;当>30步/10秒时,PadR+L和GWaist均与GAnkleR+L差异>10%。当比较PadR+L与SWA时,除了在Walking阶段,步数差异>10%,其他阶段均无显著差异。PadR+L所测CAL与IC或SWA高度相关但显著高估了Walking阶段和低估了其他阶段(P<0.001);在Running1阶段,PadR+L和IC或SWA间的差异小于10%。在室外场地训练测试中,GWaist和PadR以及PadL所得VM间显著相关,但PadR和PadL显著高于GWaist。GWaist、SWA和PadR+L所测步数间显著相关,但PadR+L所测每10 s步数显著高于GWaist,所测总步数显著高于SWA。PadR+L测得的运动总距离和CAL与SWA无显著性差异。结论:此款智能鞋垫便于足球运动员穿戴并进行长时间监测,提供的多种运动指标数据在一些特定运动状态中比较有效,尤其适用于监测室外场地运动。

基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统设计与实现

为了满足老年人的护理需求,减少老年人因跌倒造成的身心伤害,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统。该系统主要基于姿态测量特性,利用姿态角作为跌倒判断标准;并且考虑到噪声影响和跌倒检测系统对检测正确率的高要求,利用Kalman滤波算法来提高算法精确度。实验结果表明该系统在人体前后、侧向跌倒和跌倒后迅速站起的情况下可以100%报警,达到人体正常跌倒情况的检测标准。

基于MEMS三轴加速度传感器的摔倒检测

摔倒作为人体活动的一部分,是影响人体健康的一大因素,尤其对病人和老年人而言,摔倒检测至关重要。基于MEMS三轴加速度传感器采集的人体活动加速度信号,提出了一种基于固定阈值的信号幅度向量滑动平均法SVMSA。该方法根据人体活动时的加速度信号特征,利用预先设定的阈值对加速度信号幅度向量SVM的滑动平均SVMSA进行判决,同时使用差分信号幅度域DSMA区分快速跑步等剧烈运动,准确实现了人体的摔倒检测。主要优势在于分析并区别了人体快速跑步等剧烈运动对摔倒检测的影响。通过对8位实验者的测试,该算法实现了94.4%的精确度。实验表明该算法能够较为准确地实现人体的摔倒检测。

基于三轴加速度传感器的弹载存储测试装置

针对目前国内弹载存储测试装置以单通道为主,且现有的三轴测试装置也是基于单轴测试装置通过多路复用开关实现,采样同步性差、精度和速率低、存储容量小等缺点,提出了基于三轴加速度传感器的弹载存储测试装置。该装置采用AD8421芯片实现了三轴微弱信号的放大,以F28335作为主控器,控制模数转换芯片ADS8556进行数据采集和转换,并将转换的数据存储至FLASH中,采样精度为16bit,三通道同步采样速率为800ksps,存储容量为2 M×16bit。对三轴弹载存储测试装置进行了地面模拟测试,测试结果表明:该存储测试装置三轴同步采样速率和采样精度高、数据存储容量大,可满足高冲击三轴加速度信号弹载存储测试要求。这为各类钻地弹和超声速巡航弹药的精确炸点控制奠定技术基础,具有重要实际工程使用价值。

基于三轴加速度传感器的老年人摔倒检测系统

为解决老年人摔倒检测中的检测精度和检测设备功耗高的难题,设计了基于三轴加速度传感器的老年人摔倒检测系统。采用MEMS三轴加速度传感器和低功耗单片机完成人体三轴加速度数据的采集和处理,以满足低功耗要求;并建立基于三轴加速度信息的摔倒检测阈值点判断算法,并对关键参数进行确定,以提高检测算法精度。通过仿真老年人日常行为动作和多种摔倒行为,获取到全面有效实验数据,采用阈值点摔倒检测算法进行验证。摔倒准确率为93.96%,说明系统可以有效地对老年人摔倒行为作出检测,实现低功耗长时间工作。

基于ANN和单个三轴加速度传感器的汽车运动姿态测量

汽车车身姿态测量一直是汽车技术的关键一环。提出了一种无陀螺实时车身姿态测量方案,利用单个三轴加速度传感器通过BP人工神经网络(ANN)映射出实时车身姿态。方案巧妙地根据汽车行驶的特性作出物理模型以及算法的精简,利用神经网络的非线性函数学习和泛化推理能力,对输入的三轴加速度值进行惯性有害分量滤除和系统误差补偿然后映射输出姿态角。最后给出了实测实验数据,表明系统满足精度和实时性要求。设计利用神经网络高度并行处理的特性以及对不确定问题的解决能力实现用最小的硬件开销取得良好的实时姿态检测效果。

基于三轴加速度传感器和电子罗盘的人体摔倒监测系统

设计了一种具有远程监控功能的人体摔倒监测系统,为实现系统的小体积和低功耗,系统硬件主要由MS]P430F149单片机、三轴加速度传感器、电子罗盘和无线通信模块组成,由MMA8453Q采集人体运动过程中的三轴加速度数据、CPS320T模块采集人体运动状态参数、无线模块nRF24L01实现系统与工作站间的数据通信。分析了系统的主要硬件模块的接口电路设计方法,并给出了基于硬件的摔倒监测算法。实验结果表明,本系统摔倒监测准确率达98.8%,功耗低,具有很强的实用性。

弹载高g值三轴加速度测试系统技术分析

为准确分析弹丸在内弹道运动时的加速度特点,本文设计了一种基于动态存储测试技术的弹载高g值三轴加速度测试系统。文章介绍了系统组成及关键技术,这些关键技术为系统在恶劣的测试环境中能准确测得实验数据提供了保障。最后,对实测得的轴向和径向加速度数据分别进行了处理及分析并得出了相关结论。该测试系统具有实际工程使用价值,可为分析膛炸现象提供一种有效的测试手段。

基于三轴加速度传感器的老人摔倒检测

老人因意外摔倒不能及时救助会造成严重的后果,发生意外时若能及时通知救援人员,可大大降低摔倒后的危险程度。三轴加速度传感器能够采集分析人体摔倒时三个方向的加速度变化特征,以判断老人是否摔倒。主要分析了三轴加速度传感器ADXL345的特点及工作原理,最后提出一种检测老人意外摔倒的方案。

基于三轴加速度传感器的大学生体力活动能量消耗模型研究

针对中国大学生人群,选择7项日常体力活动方式,通过三轴加速度传感器监控,构建不同类型运动项目的能量消耗预测模型。研究结果表明:(1)通过佩戴传感器,可以有效对运动过程进行记录,每种运动形式特征明显。(2)不同类型的运动之间具有显著性差异,同一种运动方式不同速度之间没有差异,说明传感器可以有效区分运动类型。(3)将加速度值进行分析,构建基于垂直加速度Vcz和综合加速度值VM的能量消耗模型,分别为:W/mi n=-9.173+0.004×ACz+1.09×Sex+0.241×BMI+0.060×HR,W/mi n=-12.57+0.008×VM+0.921×SEX+0.242×BMI+0.053×HR(M=1,F=0)。(4)通过回带验证,两个能量消耗方程均有很好的拟合度,预测结果与实际值很接近。

RT3三轴加速度传感器测量多种类型身体活动效度研究

目的:评价RT3三轴加速度传感器测量20种身体活动效度水平,验证其能耗预测模型精度,并试图推导精度更高的适合中国人群的能耗预测模型。方法:运用间接热量测定法,测试14名男性和16名女性共计20项活动能耗水平,测量项目包括:2mph步行、3mph步行、3mph 3%坡度斜坡行走、3mph 8%坡度斜坡行走、4mph快走、4mph 3%坡度斜坡快走、5mph慢跑、6mph中速跑、中速跳绳、快速跳绳、10mph骑自行车、13mph骑自行车、沿楼梯上楼、沿楼梯下楼、擦桌子、洗衣服、拖地、打乒乓球、上肢力量、下肢力量测试。结果:RT3三轴加速度传感器三轴矢量和、垂直轴、矢状轴、水平轴counts与实测MET的一元线性回归方程R2分别为0.63、0.62、0.59,0.46,表明RT3三轴counts对于活动均较为敏感,呈现一定程度同步变化。RT3矢量和与垂直轴counts无论是测量步行,还是测量日常生活活动,与实测MET的一元线性回归方程的R2均一致。结论:使用三轴加速度传感器未体现明显优于单轴加速度传感器。RT3自身能耗预测模型不适合中国人群。RT3可以较好感应不同速度步行运动,但仍然无法感应坡度步行、上下楼运动,本研究推导的步行回归公式及常见活动回归公式预测能耗的准确度高于国外公式,但仍然存在一定误差。

基于ADXL345三轴加速度计的倾角测量系统

本文提出并设计出一种倾角测量系统,该系统采用ADXL345三轴加速度传感器,实现加速度的测量,并通过计算得到X、Y、Z三个方向的倾角值。再通过串口发送到上位机,基于LabVIEW上位机软件,根据测得的数据,通过三维的方式重现被测物理的运动姿态。

基于三轴加速度传感器的抽油机悬点位移测量装置设计

针对常用单片机滤波算法不能有效滤除加速度数据中的杂波干扰和单轴加速度数据在加速度传感器与地面不垂直情况下不能准确计算抽油机悬点位移等缺点,利用自相关数字滤波算法对加速度数据进行数字滤波,并采用三轴加速度传感器ADXL362同时采集抽油机悬点三个轴向的加速度,通过相量合成对加速度数据进行修正,提高位移计算精度。详细介绍了硬件电路、抽油机冲次计算、抽油机悬点位移计算,最后给出了该装置现场测试数据。现场测试表明,该装置具有运行可靠、精度高、功耗低等优点。

基于单片机的三轴加速度计步器设计

介绍了基于单片机设计的计步器。利用人在行走时产生的三向加速度作为计步器触发点,采用ADXL345三轴加速度传感器实现从感应人运动时的加速度到计算出人行走的步数的转变。在传感器内部的A/D转换器,通过模数转换将采集来的加速度信号转换为数字信息并输送到STC89C52单片机上进行处理。单片机再通过运用合理的算法从而实现准确计算出人行走的步数,再通过算法得到里程、卡路里。

基于三轴加速度传感器的计步器的设计

本文介绍了利用ADXL335三轴加速度传感器组成计步器的设计方法。讲述了ADXL335三轴加速度传感器的特点和使用方法,并从功能、硬件设计以及程序流程等方面介绍了该计步器的设计。采用这种方案的计步器具有操作方便,稳定性高,性能稳定等特点。

基于三轴加速度传感器个体运动行为无线采集节点的设计

利用三轴加速度传感器MMA7361与无线发射模块CC2430设计了1个运动信号的采集节点,并将其应用于母猪行为监测。结果表明,该节点可实时记录家畜个体的日常行为数据,为进一步数据的传输和行为模式分析提供基础数据保障。

三轴加速度传感器测量空中风技术研究

随着微加工工艺的不断提高,加速度传感器越来越得到广泛地应用。文章首先对探空仪系统在大气流场中的受力状况进行了详细分析,在此基础上建立了利用三轴加速度传感器测量空中风的数学模型,并对空中风矢量进行了解算。通过对试验中的实测数据求解,并与目前空中风测量手段进行比较,验证了该测风方法的可行性。

基于轴加速度传感器的智能计步器设计

绿色健康的生活状态被人们所日益接受,一款功能齐全的智能计步器可以有效地帮助人们及时关注自身健康状况,并合理适量规划运动强度,以达到科学锻炼的目的。文中设计的智能计步器基于轴加速度传感器、由单片机控制,外加辅助模块共同实现。能显示步数、里程,速度以及消耗的卡路里等运动参数。在多种环境下检测,该智能计步器稳定性好、反应速度快,误差小,具有很强的实用价值。

基于三轴加速度传感器的山羊行为特征分类与识别

为分类并识别山羊的典型日常行为特征,以半封闭圈养的波尔山羊为研究对象,利用三轴加速度传感器对山羊的三轴加速度数据进行采集,利用K-means聚类算法对采集的数据集进行反复叠加训练得到较为稳定的聚类中心,同时利用全程的视频监控结合动作发生的时间识别并验证山羊的4种典型日常行为。结果表明,将三轴加速度传感器部署在山羊羊角处基本无明显应激反应,并且此传感器可以连续不间断地记录山羊的行为特征参数,对山羊的躺卧、站立或慢走、采食、跨跳等典型日常行为识别的准确率达87.76%,为山羊福利及山羊疾病预测模型的建立奠定了基础。

基于三轴加速度传感器的步长估算模型研究

估算步长是行人航位推算系统的重要一环,直接影响行人当前位置的推算结果。提出了一种基于三轴加速度传感器的步长估算模型,用于室内、外行人步长的估算。采用微机电系统(MEMS)低功耗三轴加速度传感器采集行人的运动信息,根据运动加速度的曲线特点,经过信号去噪、剔除异常采样点等预处理,提取相应的步频、加速度峰值关键特征,建立步长估算的数学模型。实验结果表明:该数学模型估算的步长误差在2 cm以下,具有良好的准确性和稳定性。