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开元棋盘app官方 原标题:厉害了!计步器是如何记下你的步数的

作者:佚名 发布时间:2024-05-02 00:10:48 次浏览

开元棋盘app官方 原标题:厉害了!计步器是如何记下你的步数的随着社会的发展,很多朋友越来越注重自己的健康,跑步成为一种方便而又有效的锻炼方式。但是如何知道自己跑了多少步,多远的路程?计步器可以帮助人们实时掌握锻炼情况。

随着社会的发展,很多朋友越来越注重自己的健康,跑步也成为了一种便捷有效的锻炼方式。 但你怎么知道你跑了多少步以及走了多远呢? 计步器可以帮助人们实时跟踪他们的锻炼情况。 其主要功能是检测步数,并通过步数和步幅计算出行走的距离。 步幅信息可以通过步行固定距离来计算,也可以直接输入。 先进的计步器还可以计算人体燃烧的卡路里。

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但这些计算的主要依据是步数的检测。 那么小手环或者手机APP如何知道你每天的步数呢? 今天我们就来看看计步器的工作原理。

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你知道吗? 计步器最初是由意大利的达芬奇提出的,但现存最早的计步器是在达芬奇 150 年后的 1667 年生产的。

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在日本,计步器已经使用了40多年,主要用于运动以及分析和记录步行配速。 最初的计步器通常采用百原理作为步数计数技术,使用加权机械开关来检测步数和简单的计数器。 如果摇动这些设备,您可以听到金属球来回滑动,或者摆钟左右摆动并敲响钟声。 如今,这种机械计步器早已淡出了历史,取而代之的是电子计步器。

计步器的工作原理

路是一步步走出来的。 即使我们以看似恒定的速度漫步,对于我们携带的设备(如手机、运动手环)来说,每一步都经历了过山车般的“加速度”变化。

一般来说,抬起腿迈出一步时,加速度是最大的。 我们把它放在坐标轴上,加速度的变化看起来就像一个cos波形。

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两个波峰之间可以被认为是一个台阶。 如果连续出现8个峰值(不同硬件厂商有不同的标准),则基本可以确定人在运动。

设备开始将这些之前的波动和后续的波动计算为步数。 这是计步最基本的原理。

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在实际场景中,算法还需要去除一系列“噪声”。 例如,当我们走路时,口袋里的手机会上下振动,引起不同方向的加速度。 这时,算法必须判断并去除“噪声”,只留下最重要的运动特征。

计步器类型

目前,市场上的计步器主要分为两类:机械计步器和电子计步器。

机械计步器主要通过感知手臂或腰部的抖动来计算步数。 机械计步器通常有一个运动阈值。 当运动加速度大于此阈值时,内部机械装置即可感知并开始计步。 由于运动阈值不可调节,机械计步器在某些情况下无法计算步数。 例如,慢走时,手臂摆动很小,不会计算步数。 另外,非行走状态下的大幅度动作也会引起计步,比如举手、抓头等,都会造成误数。

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电子计步器通常内置加速度传感器(Accelerometer)和计算单元(MCU)。 加速度传感器感知用户的加速度变化,然后MCU估计所走的步数。 电子计步器通常采用三轴加速度传感器,可以在三个维度感知用户的运动,并内置更复杂的计步算法。

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与机械计步器相比,电子计步器的计步精度更高,抗干扰能力更强。 目前,智能手机和部分非智能手机都内置了加速度计,只需要添加相应的软件即可实现计步,无需增加硬件成本。 智能手表和智能手环还内置加速度传感器和计步算法,方便用户监测自己的运动情况。

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以放置在手腕上的加速度传感器为例。 用户水平行走运动过程中,手腕处的加速度会受到重力加速度和手抛加速度的双重影响。 如下图所示,红色箭头代表重力加速度,绿色箭头代表手部加速度。

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行走时,重力加速度始终垂直于地面,而晃动动作引起的加速度呈周期性变化。 反映在图表中可以看出,在行走运动中,垂直向前产生的加速度大致是随时间变化的周期性信号。

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通过检测计算轨迹的峰值并确定加速度阈值,可以实时计算出用户所走的步数,并据此进一步估算出用户的步行距离。

计步器计步算法

计步算法可以分为四类,一是峰值检测算法,二是变换域算法,三是滤波算法,四是模式识别算法。 根据所设计的计步器放置在人体上的位置,如手腕、腰部、脚底等,可以选择不同的计步算法。

峰值检测算法原理简单,易于实现,应用广泛。 这里简单介绍一下峰值检测算法。 当用户锻炼时,他们可能会将设备放在口袋或包中,或者将其握在手中。 因此设备的放置方向是不确定的。 所以首先,通过计算三个加速度的矢量长度,我们可以得到步行运动的正弦轨迹。

第二步是峰值检测。 我们记录最后的向量长度和运动方向。 通过矢量长度的变化开元棋脾app,我们可以确定当前的加速度方向,并与上次保存的加速度方向进行比较。 如果相反,即刚刚过了峰值状态,则进入计步逻辑进行计步,否则,丢弃本段。 通过累加峰值时间,我们可以计算出用户走了多少步。

最后是去除噪声(干扰)。 手机或智能手表等手持设备都会出现一些低幅度、快速抽动的状态,这就是俗称的手抖,或者用户想通过短时间快速重复摇动设备来模拟行走。 如果这些干扰数据不去除,将会影响步记录的准确值。 对于这种干扰,我们可以通过在检测中加入阈值和节奏判断来过滤掉。 目前人类最快的跑步频率为5HZ(当然也不排除人类借助其他设备跑步频率可以超过这个频率),这意味着相邻两步之间的时间间隔至少大于0.2秒。 如图所示,如果计两步,如果计步时间间隔小于0.2秒,则不计步。 这样我们就过滤掉了高频噪声,即步频过快的情况。 同时,我们将其与上次的加速度进行比较,并设置一定的阈值Threshold来判断运动是否有效(图中绿线)。 只能记录有效的动作。

如果知道步行和跑步的步数,那么通过身体的身高、体重和性别就可以大致知道人的步长。 改进后可以变成距离和速度计。 通过三轴加速度传感器,我们可以了解用户的运动状态。 除了计步之外,加速度传感器还可以融合陀螺仪和磁传感器来计算行走轨迹。

计步器的典型工作设计

步数识别系统

步数识别系统是指运行在手机上的应用程序,可以监控用户走了多少步。 一般由以下3部分组成:

传感器模块,用于采集传感器数据;

特征提取模块对原始数据进行处理分析、提取特征、建立模型;

硬件设备

G-Sensor又称加速度传感器,用于感知加速度的变化。 它用三维方向上的加速度分量来表示。 G-Sensor 用于许多智能设备。 例如,一些高端笔记本电脑内置有重力传感器。 当发生暴力拉扯(如跌落)时,立即启动硬盘保护,避免硬盘损坏。 另一个例子是苹果的iPhone,它使用G-Sensor来感知手机屏幕的方向。 当手机水平放置观看视频时,屏幕会自动旋转,极大提升用户体验。

解决方案实施

日常生活中,人们使用手机时,通常会拿在手里,放在裤兜里,女性则常将其放在包里。 因为手机的外部环境总是很复杂,裤兜可能会松,也可能会紧。 放置在宽松裤袋中的手机比放置在紧裤袋中的手机更容易晃动并产生更多噪音。 为了使该算法尽可能适用于不同的应用环境,需要在大多数使用环境中进行测试。 首先,4人(8人以上也可以)收集不同手机使用环境的数据,因为人们在同一场合使用手机的习惯不同。 其次,对收集到的数据进行特征提取。 最后,将提取的特征模型用于识别测试。

数据采集

G-Sensor提供的数据如表1所示。

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我们的算法使用的采样频率为20HZ,采样环境为:慢走、快走、跑步、骑自行车、打车、乘公交车、乘电梯(上/下)、乘地铁、上下楼梯。 其中,有的步行者收集100步的数据(慢走、快走等),而非步行者收集1分钟的数据。 由于在开始和结束时放置手机(放入口袋或包中)时会出现一些波动,这不是我们想要的,因此可以删除或不考虑这两个时间段的数据。 将手机放入口袋,采集原始Length字段数据,在Excel 2007上绘制波形图,如图1所示。横轴是每个采样点的索引,纵轴是Length值,这是加速度。 该值在 9.8 左右变化。

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图1 长度场波形图

特征提取

由于采集到的数据包含噪声,尤其是两个动作开关之间的Length字段值波动较大,例如慢走、上楼梯。 这里使用快速傅里叶变换(FFT)来处理长度字段中的数据。 波形如图2所示。纵轴向下平移了9.8。

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图2 FFT处理后的长度场波形

我们发现上面FFT处理后的波形表现出一定的规律,即在一定的时间间隔内总会出现波谷。 我们将此点称为“步进点”(图 3 中的点 1、2、3 和 4)。 ,即加速度最小的时刻(当你下台时,手机会相对“下落”向下)。 另外,图3中的A点也是一个波谷,但该点是一个波动点,需要消除。 因此,步进点必须小于某个值——Threshold。 当脚抬起时(“起点”),身体对手机施加的力会增加,加速度也会增加。 因此,起点必须大于阈值。 任何大于阈值的都称为起点开元ky7818老版本开元棋棋牌正版v3.2.5,因为我们只关心状态的变化。 通常,行走时,脚步之间有一定的时间间隔。 如果走得快,间隔就会小,如果走慢,间隔就会大。 如果是跑步的话,人类的极限是每秒5步,也就是每步0.2秒。 从起点到步进点的状态变化是一步。 因此,我们建立一个包含以下两个要素的模型M:

1.长度满足一定的阈值,如-Threshold

2.连续两次点击的时间间隔必须在Timespan(200~2000毫秒)内

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图 3. 模型满足的条件

步数识别

我们使用建立的模型来测试在出租车环境中收集的数据。 波形图如图4所示。

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图 4. 使用模型测试出租车环境中的数据

我们可以看到后面一段时间比较稳定,前面有一些波动。 这些波动导致识别不正确,识别为行走。 我们可以改进这个模型并添加一个约束:我们在监视 k 个(例如 3)个连续步骤后开始计算步数,因此我们从图 3 中标记为 4 的点开始计算步数。这样的约束可以消除大部分抖动。 最终的模型用于测试不同环境下采集的数据,得到的计步结果是比较准确的。

关于日常计步器应用的问答

现在我们对计步的基本原理有了一些了解。 突然觉得好简单啊! 那么下面我们就来看看几个简单的问题。

问:站立不动算步数吗?

答:算了,和走路一样。 因为你站着不动,虽然相对于地面没有位移,但是却存在加速度。 同理,在跑步机上跑步时,不用担心,步数会被记住。

问: 坐着的时候抖腿怎么样?

答:这和你抖腿的幅度和频率有关。 就看你是有惊人的骨头,还是手机厂商的先进算法。 任何振动都会被收集,但不同的硬件制造商的算法可能会以不同的方式处理这些情况。

问: 可以拴狗吗?

答:既然你问这个,恐怕只能说和狗的性格有关。 如果一个比较安静的人,或者一只小狗,缓慢地行走,他/她的脚步产生的加速度可能不会像人类那么高,并且不会达到算法的阈值。 性格活泼的狗或者年龄较大的狗与人类有相似的运动加速特性,更容易“欺骗”算法。 不同的手机厂商也有不同的算法优化方案。

问:我过着三分生活,每天走几千步。 如果我有机会乘坐火车,我可以增加步数吗?

答:计步的基本原理不是采集距离或速度,而是采集加速度。 火车无论走多远、跑多快,大多数情况下都是匀速(或匀加减速)运动,加速度变化并不显着,无法形成类似行走的波形。 在火车上,如果不是步行,计算步数的可能性很小。

追问:在火车上晃手机怎么样?

答:晃动也是有可能的,因为有纵向加速度,会在纵向产生波纹。 但这和火车无关,和原地晃腿没有本质区别。

问:为什么我乘坐公交车时会计步?

答:是的,你在公交车上被计步的概率是比较高的。 道路状况有一定的影响。 在繁忙道路上行驶时,停停停停会引起加速度的变化。 这也与驾驶员的驾驶习惯有关。 如果驾驶员不断刹车或猛烈颠簸,加速度将会受到很大影响。 如果遇到经验丰富、驾驶平稳、熟悉路况的当地司机,车内乘客数步数会更加困难。

问:每个制造商都有自己的算法。 不同设备的用户在微信体育上排名在一起,如何公平?

答:其实,除了抖腿、乘坐公共交通之外,步行、跑步是日常锻炼最重要的场景。 这些基础场景的算法业界都比较统一。 微信也有一套针对主要场景的测试程序,确保不同设备统计的步数没有太大差异。 针对极端场景,算法将持续优化。

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最后还有一个大家一直想问的问题,作弊。

事实上,有很多地方可以作弊。 尤其是Android,作为一个开源系统,人为改变上报的数据是有可能的。 微信有反作弊机制,比如对用户手机上的速度进行简单的合法性检查。 如果你一秒钟走10步,这些数据可能会被系统直接抹掉。 他还暂停了计步,让他觉得作弊是没有用的。

可想而知,抖腿、拴狗、小“作弊”是不可能完全杜绝的。 对于严重、明显的连续作弊行为,微信会要求将其列入黑名单。 他的数据将不再被别人看到,他只能自己享受。

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