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    重庆时时彩开奖结果走势图: 一种基于加速度传感器的实时步长估计方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410179119.X

    申请日:

    2014.04.29

    公开号:

    CN103983273A

    公开日:

    2014.08.13

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01C 22/00申请日:20140429|||公开
    IPC分类号: G01C22/00 主分类号: G01C22/00
    申请人: 华南理工大学
    发明人: 薛洋; 刘龙坡; 金连文
    地址: 510640 广东省广州市天河区五山路381号
    优先权:
    专利代理机构: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 蔡茂略
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410179119.X

    授权公告号:

    103983273B||||||

    法律状态公告日:

    2017.06.06|||2014.09.10|||2014.08.13

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种基于加速度传感器的实时步长估计方法,包括如下步骤:1、基于斜率运算及加速度值的检峰方法;2、步频计算,通过计算并存储相邻两个峰值点之间的采样点数,对其进行排序,然后从中间往两边各取四分之一的数据算平均值作为走一步的时间内的采样点数,由该采样点数结合加速度传感器的采样频率可以算出步频;3、基于多变量回归的模型估计。具有估算简单和估算方便等优点。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于加速度传感器的实时步长估计方法,通过用户的身高、体重和实时走路步频来估计用户的实时走路步长,其特征在于,包括如下步骤:
    (1)基于斜率运算及加速度值的检峰方法,通过确定加速度数据当前点和下一点的斜率正负以及加速度值来确定峰值点;
    (2)步频计算,通过计算并存储相邻两个峰值点之间的采样点数,对其进行排序,然后从中间往两边各取四分之一的数据算平均值作为走一步的时间内的采样点数,由该采样点数结合加速度传感器的采样频率可以算出步频;
    (3)基于多变量回归的模型估计,首先建立走路步长关于身高、体重和步频的多变量回归模型,再对步长、身高、体重、步频等数据进行特征归一化处理,对处理后的数据运用梯度下降算法求解多变量回归模型,通过调节学习率和迭代次数,最后得到最优的实时步长估计模型。

    2.  根据权利要求1所述的基于加速度传感器的实时步长估计方法,其特征在于,所述步骤(1)中,基于斜率运算及加速度值的检峰方法,对于用户走路时加速度传感器采集到的实时加速度信号a(i),定义:m=a(i+1)-a(i),n=a(i+2)-a(i+1),i表示第i个时刻,则m和n均为有正负值的标量,当m或n为正时,表示i时刻或i+1时刻的斜率为正,i时刻或i+1时刻加速度数据呈现上升趋势,当m或n为负时,表示当前i时刻或i+1时刻的斜率为负,当前i时刻或i+1时刻的加速度数据呈现下降趋势;因此,当i时刻有m≥0且n≤0时,表示i时刻处于加速度数据的转折点;由于归一化后的加速度数据均分布于区间[0,1]之间,为了消除前面数据预处理阶段由于人的抖动因素而导致的加速度数据在非波峰阶段呈现的抖动的现象,定义变量y1=0.6A作为峰值点附近加速度值必须满足的 条件,其中,A为归一化后所有加速度数据的最大值,该条件是由计算机上检峰处理效果的经验值,即:需满足i时刻有a(i)>y1,i+2时刻有a(i+2)>y1,i-2时刻有a(i-2)>y1,这是为了消除由于人的抖动而出现的加速度呈现上下抖动的现象,同时满足i-2时刻有a(i-1)>a(i-3),i+2时刻有a(i+1)>a(i+3),这是为了消除加速度数据上升或下降阶段未到达峰值时出现的加速度数据暂时下降或上升而出现转折点的想象,由此得到峰值判断步骤如下:
    步骤11、判断当前i时刻是否满足m≥0且n≤0,若满足,则可确定当前i时刻为加速度转折点,继续步骤(2);
    步骤12、判断当前i时刻能否同时满足a(i)>y1a(i+2)>y1a(i-2)>y1a(i-1)>a(i-3)a(i+1)>a(i+3),]]>若满足,则确定当前i时刻为峰值点,若不满足,则可确定当前i时刻加速度转折点为抖动数据,继续步骤(1)。

    3.  根据权利要求1所述的基于加速度传感器的实时步长估计方法,其特征在于,所述步骤(2)中步频计算的计算方法为:在步骤(1)确定峰值点的同时获取该峰值点在所有数据中的位置i,定义kj为第j个峰值点与第j-1个峰值点之间加速度采样点数,在所有峰值点确定之后,即得到矩阵K=[k1,k2…kN],其中,kj为第j个峰值点与第j-1个峰值点之间加速度采样点数,且1≤j≤N,N为峰值点的总数减1;由于人的运动频率基本在20Hz以内,为减小误差,先对矩阵K进行排序,然后除去两边kj≥75和kj≤10的数据,剩下的矩阵K的数据长度
    记为N0,则从敌阵K的中间起向左右两边各取N0个数据,总共N0个数据, 再把所述的N0个数据算平均值作为该次加速度传感器采样得到的走一步时间内加速度的采样点数NS,则步频计算公式如下:
    f=fsNS,]]>
    其中,f为步频,即用户1秒的时间内走路的步数,fs为加速度传感器的采样频率。

    4.  根据权利要求1所述的基于加速度传感器的实时步长估计方法,其特征在于,所述步骤(3)中,在基于多变量回归的模型估计时,由于正常人的步长与身高呈正相关关系,与体重呈现线性关系,与人的走路速度呈现正相关关系,用步频来表征走路速度的快慢为:步频越高,表示速度越快,步频越低,表示速度越慢,由此,建立步长与身高、体重和步频的数学模型如下:
    y=ah+βw+λf+μ,
    其中,h为身高,w为体重,f为步频,μ为惩罚项;
    由该模型的特点可建立多变量回归假设如下:
    hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn,
    其中,x为特征矩阵[x0x1……xn],其中x0=1,n为特征的总数,θl为待求解参数,其中0≤l≤n,由此,多变量回归函数表示为:
    hθ(x)=θTx,
    其中,x=[x0 x1 x2……xn]T,θ=[θ0 θ1 θ2……θn]T,
    求解模型时先对身高、体重、步频三个特征进行归一化处理,身高的归一化步骤如下:
    步骤31、求解均值μh和标准差σh,其中hmax为所有身高数据的最大值,hmin为所有身高数据的最小值;
    步骤32、归一化特征,其中,0≤i≤n,n为身高特征的总数量;
    对体重和步频两个特征进行归一化处理:
    特征归一化后再用梯度下降算法求解模型,具体算法如下:
    定义变量xj(i)表示第i组数组的第j维输入,y(i)表示第i组输出,θj表示第j维系数,则定义误差函数为:
    J=12mΣ1n(hθ(xi)-yi)2,]]>
    对误差函数进行求导并整理得到:
    θj:=θj-α1mΣ1m(hθ(xi)-yi)xj(i),]]>
    其中,0≤j≤n,n为特征的个数,α为学习率,即每一步更新θj的速度,m表示第m次迭代,定义迭代总次数为M,则得到梯度下降过程的每一次迭代为:
    for(n≥1)
    repeat{
    θj:=θj-α1mΣ1m(hθ(xi)-yi)xj(i)]]>
    }simultaneouslyupdateθjforj=0……n,
    调节迭代总次数M和学习率α,最终得到误差J的步长模型:
    y=0.004292h+0.000641w+0.000334f+0.000182,
    其中,y为步长,h为身高,w为体重,f为步频。

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