[发明专利]一种基于模糊逻辑的跑步状态识别方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊逻辑的跑步状态识别方法的控制方法，其步骤如下1)采样加速度计数据；2)计算合加速度；3)进行野值处理及滤波；4)存储L长度的数据，差分，找到波峰和波谷；5)去除伪波峰、伪波谷，得到波峰序列、波谷序列；6)计算平均幅度、幅度方差、平均伪步频，伪步频变化斜率；7)各参数归一化；8)计算各参数隶属度；9)模糊推理，得到当前运动状态；本发明基于模糊逻辑理论，对一个窗口时间内的加速度计数据分析，利用窗口时间内的步频、步幅整体情况进行模糊推理，在保证实时性的同时，得到当前的运动状态并输出，为卡路里计算、跑步距离计算提供更准确的数据。

主权项

一种基于模糊逻辑的跑步状态识别方法的控制方法，其特征在于：其步骤如下：1)以25Hz采样加速度计数据：采用25Hz采样频率充分考虑对运动的捕捉精细度和计算量之间的平衡，采集三轴加速度数据Ax、Ay、Az；2)根据三轴加速度数据计算合加速度：A=Ax2+Ay2+Az2]]>3)对合加速度数据进行野值处理及滤波：判断野值的方法为：A(i)>Σj=i-4i-1(A‾-A(j))2]]>其中A(i)为i时刻的合加速度，为当前时刻之前4个数的合加速度均值；若上述野值判断成立，则对当前时刻的值采用线性外推：A^est(i)=2×A(i-1)-A(i-2)]]>野值处理后，将外推估计的数据加入传感器序列中，再进行低通滤波以减小高频噪声：A^(i)=a0A(i)+Σk=125akA^(i-k)]]>其中，ak均为低通滤波器的参数，低通滤波器为基于汉明窗的FIR(Finite Impulse Response)滤波器，截止频率为10Hz，‑3dB频率为5Hz，阶数为25阶；4)存储L长度的数据，差分，找到波峰和波谷：对L长度的所有数据分别求差分：{Adiff(i)}＝{A(i+1)‑A(i)}根据差分序列{Adiff}，查找波峰和波谷：若Adiff(i)＝0，则当前时刻的值与上一个时刻相同，故既不是波峰也不是波谷；若Adiff(i)与Adiff(i‑1)符号不同，Adiff(i)＞0，则i时刻为波峰；Adiff(i)＜0，则i时刻为波谷；5)去除伪波峰、伪波谷，得到波峰序列{Apeak}、波谷序列{Avalley}：判断伪波峰伪波谷的原理如下：若当前波峰P1与其前面最近的波谷V1之间的幅度小于阈值T，则判断波峰为伪波峰，同时比较下一个波谷V2与V1的大小，V1与V2之间较大者为伪波谷；若P1与之后的最近的波谷V2之间的幅度小于阈值T，则判断V2必然为伪波谷，比较下一个波峰P2，P1和P2较小者为伪波峰；6)计算平均幅度幅度方差平均伪步频伪步频变化斜率kf：的计算：{D(i)}＝{Apeak(i)‑Avalley(i)}D‾=1mΣi=1mD(i)]]>m为波峰的数量；计算：σD2=1mΣj=1m[D‾-D(j)]2]]>计算：{f(i)}={1ti-ti-1}]]>f‾=1mΣi=1mf(i)]]>ti和ti‑1为Apeak(i)和Apeak(i‑1)对应的时间；kf计算：采用最小二乘原理，计算{f}的斜率：kf=|4Σi=1mif(i)-2m2f‾4Σi=1mi2-m2|]]>7)各参数归一化：y~=y-yminymax-ymin]]>其中，y表示和的值，ymax、ymin分别表示和可能出现的最大、最小值；k~f=arctan(kf)90]]>8)计算各参数隶属度：和为模糊系统的输入参数，和的模糊集合分别为{L,M,H}，表示低、中和高；的模糊集合为{S,NS}，表示平稳和不平稳；根据各参数值和隶属度函数计算模糊值对应的隶属度；的隶属度函数分别为：的隶属度函数分别为：的隶属度函数分别为：的隶属度函数分别为：其中，λ(x;a,b)=1,x≤ax-ba-b,a<x≤b0,b<x]]>Λ(x;a,b,c)=x-ab-a,a<x≤bx-cb-c,b<x≤c0,others]]>s(x;a,b)=1,x>bx-ab-a,a<x≤b0,x≤a]]>9)模糊推理，得到当前运动状态。