[发明专利]一种基于大数据的人体运动综合分析系统

说明书

本发明属于数据分析技术领域，公开了一种基于大数据的人体运动综合分析系统。该分析系统设置有第一数据输入器、第二数据输入器、分析解析器、中心处理器、客户端。通过客户端根据所述中心处理器生成客户端图表，可从客户端图表进行用户运动各项数据观察。该分析方法通过数据输入模块结合两项数据输入，辅以处理流程，进行数据分析解析器，实现数据分析，进通过中心处理器得出结果显示于客户端，为基于大数据的人体运动综合分析系统提供一套完整方法，可以有效迅捷的做出人体的运动分析，使人体各项数据直观的显示出于客户端。

技术领域

本发明属于数据分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据的人体运动综合分析系统。

背景技术

目前，运动是人们日常不可或缺的一项，在人们运动过程中人体体能的变化和心率的变化以及人体最适合的运动，都需要有科学的指导。且人们各项运动需要有科学的指导和随时监测人体运动过程中的身体各项数据，但在目前不存在一种各项运动综合分析的系统。可以及时做出运动的指导。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前不存在一种各项运动综合分析的系统。可以及时做出运动的指导

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的人体运动综合分析系统。

本发明是这样实现的，一种基于大数据的人体运动综合分析系统，

所述第一数据输入器、与第二数据输入器、为同级模块，分析解析器、中心处理器、客户端依次按顺序相互连接；

所述第一数据输入器、与第二数据输入器、与分析解析器相连接；

所述分析解析器与中心处理器相连接；

所述分析解析器对跳频混合信号时频域矩阵进行预处理，具体包括如下两步：

第一步，对进行去低能量预处理，即在每一采样时刻p，将幅值小于门限ε的值置0，得到门限ε的设定可根据接收信号的平均能量来确定；

第二步，找出p时刻(p＝0,1,2,…P-1)非零的时频域数据，用表示，其中表示p时刻时频响应非0时对应的频率索引，对这些非零数据归一化预处理，得到预处理后的向量b(p,q)＝[b₁(p,q),b₂(p,q),…,b_M(p,q)]^T，其中：

所述中心处理器与客户端相连接；

所述中心处理器接收信号的循环共变函数包括：

所述信号含有服从SαS分布噪声的MPSK信号，表示为：

其中E是信号的平均功率，M＝2^k， m＝1,2,...M,q(t)表示矩形脉冲波形，T表示符号周期，f_c表示载波频率，φ₀表示初始相位，若(此处是否需要加条件：若)w(t)是服从SαS分布的非高斯噪声，则其自共变函数定义为：

其中(x(t-τ))^<p-1>＝|x(t-τ)|^p-2x*(t-τ)，γ_x(t-τ)是x(t)的分散系数，则x(t)的循环共变定义为：

其中ε称为循环频率，T为一个码元周期；

接收信号的循环共变谱按以下进行：

循环共变谱是循环共变函数的傅里叶变换，表示为：