[发明专利]一种基于多源信息融合的步频检测方法及设备

权利要求书

1.一种基于多源信息融合的步频检测方法，其特征在于包括：

获取具有随用户人体上下运动的骨盆机构和供用户步行的跑台的系统的骨盆机构高度数据以及跑台电机电流数据；

将获取的所述骨盆机构高度数据和所述跑台电机电流数据分别进行卡尔曼滤波，将通过所述卡尔曼滤波获取的数据采用方差权值平均法进行数据融合处理，所述数据融合处理过程包括：

基于数据的瞬态均值μ_i(k)以及方差得到跑台电机电流及骨盆机构高度数据

其中，D_i(k)表示第i个信息源在第K个时刻的值；N表示信息源数据系列的维度；

采用下述公式通过前一时刻的值进行在线更新数据，

采用下述公式执行信息融合：

M表示信息源数量；ω_i(k)表示第i个传感器的权值；D(k)表示融合后的信息；

其中根据当前时刻的计算权值ω_i(k)：

式中表示离线收集的数据方差；

针对所述融合后的信息，选择幅值最大的频率作为实时步频。

2.如权利要求1所述的基于多源信息融合的步频检测方法，其特征在于，所述系统还包括传感器，通过所述传感器获取所述骨盆高度数据以及所述跑台电机电流数据。

3.一种基于多源信息融合的步频检测设备，其特征在于包括：随用户人体上下运动的骨盆机构、供用户步行的跑台以及处理装置；其中，所述处理装置用于执行下述步骤：

获取具有随用户人体上下运动的骨盆机构和供用户步行的跑台的系统的骨盆机构高度数据以及跑台电机电流数据；将获取的所述骨盆机构高度数据和所述跑台电机电流数据分别进行卡尔曼滤波，将通过所述卡尔曼滤波获取的数据采用方差权值平均法进行数据融合处理，所述数据融合处理包括：

基于数据的瞬态均值μ_i(k)以及方差得到跑台电机电流及骨盆机构高度数据

其中，D_i(k)表示第i个信息源在第K个时刻的值；N表示信息源数据系列的维度；

采用下述公式通过前一时刻的值进行在线更新数据，

采用下述公式执行信息融合：

M表示信息源数量；ω_i(k)表示第i个传感器的权值；D(k)表示融合后的信息；

其中根据当前时刻的计算权值ω_i(k)：

式中表示离线收集的数据方差；

针对融合后的信息，选择幅值最大的频率作为实时步频。

4.如权利要求3所述的基于多源信息融合的步频检测设备，其特征在于，利用所述系统本身的传感器获取骨盆机构高度数据以及跑台电机电流数据。