一种运动检测模块的利记博彩app
【专利摘要】本发明提出了一种运动检测模块，包括三轴重力加速度传感器、陀螺仪和DSP处理器，DSP处理器包括积分器和滤波及优化模块；所述三轴重力加速度传感器输出X、Y、Z轴加速度数据信息，陀螺仪输出人体转角的角速率信息，DSP处理器的积分器将陀螺仪输出的角速率信息积分得到人体的相对转角。
【专利说明】一种运动检测模块
【技术领域】
[0001]本发明涉及电子领域，特别涉及一种运动检测模块。
【背景技术】
[0002]随着人们工作、生活节奏的加快，如何充分利用时间，对自己身体进行体育锻炼，是人们越来越关注的问题。
[0003]手机、平板电脑是人们生活所必备的电子设备，随着价格的平民话，越来越多的走进了人们的生活，这也为随身运动检测设备的发展提供了良好的环境基础。
[0004]如何利用便携式电子仪器实时对自己的运动状况进行检测，是目前亟待解决的问题。
【发明内容】
[0005]本发明提出一种运动检测模块，解决了随时随地对自身的运动状况进行检测统计的问题。
[0006]本发明的技术方案是这样实现的:
[0007]—种运动检测模块，所述运动检测模块包括三轴重力加速度传感器、陀螺仪和DSP处理器，DSP处理器包括积分器和滤波及优化模块；所述三轴重力加速度传感器输出X、Y、Z轴加速度数据信息，陀螺仪输出人体转角的角速率信息，DSP处理器的积分器将陀螺仪输出的角速率信息积分得到人体的相对转角；
[0008]所述滤波及优化模块包括第一子滤波器、第二子滤波器、第三子滤波器和主滤波器，第一子滤波器处理X轴加速度数据信息，并给出状态估计Xl和估计误差的协方差矩阵Pl ;第二子滤波器处理Y轴加速度数据信息，给出状态估计χ2和估计误差的协方差矩阵ρ2 ;第三子滤波器处理Z轴加速度数据信息，给出状态估计χ3和估计误差的协方差矩阵Ρ3 ;所述状态估计xl，χ2, χ3及估计误差的协方差矩阵pl，p2，p3送到主滤波器，并同主滤波器的状态估计一起按式(I)和式(2)进行融合，得到全局最优估计和协方差矩阵:
[0009]Xg = P g(X P , ' /) (I)
i = \
[0010]Pg = Yd Pi 1 (2)
/ = 1
[0011]式中，i= l，2，3;
[0012]主滤波器的最优估计值对3个子滤波器的状态估计进行重置，即
[0013]Xi = Xg (B)
[0014]Pi = β, ' P,, (4)
[0015]以重力垂直向下方位即Y轴作为分析基准量，自动调整P值的大小，具体的自适应算法为:
[0016]β !，β 2，β 3 满足 β !+β 2+β 3 = I (5)
'0.99, P <2
「 π η 2 / ρ,2 < ρ < b/￡->>
[0017]A = , , r6)
I / A 5 < i? < 1.2 / P, P >
[0018]β 2 = β 3 = (1-β ι)/2(7)
[0019]所述DSP处理器根据全局最优估计和协方差矩阵输出运动模式及运动统计，根据陀螺仪输出人体转角的角速率信息积分得到人体的相对转角。
[0020]可选地，还包括DSP处理器，DSP处理器与所述蓝牙模块相连接。
[0021]可选地，还包括DSP处理器为TMS320F2812 DSP处理器。
[0022]本发明的有益效果是:
[0023](I)应用于智能手机的健康监控手环佩戴在手腕，方便佩戴；
[0024](2)外层包覆EVA材质，防水、无毒、无味；
[0025](3)内置DSP处理器，便于系统的更新。
【专利附图】
【附图说明】
[0026]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0027]图1为本发明运动检测模块的电路控制框图。
【具体实施方式】
[0028]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0029]如图1所示，本发明的一种运动检测模块，所述运动检测模块包括三轴重力加速度传感器、陀螺仪和DSP处理器，DSP处理器包括积分器和滤波及优化模块；所述三轴重力加速度传感器输出Χ、Υ、Ζ轴加速度数据信息，陀螺仪输出人体转角的角速率信息，DSP处理器的积分器将陀螺仪输出的角速率信息积分得到人体的相对转角。
[0030]所述滤波及优化模块包括第一子滤波器、第二子滤波器、第三子滤波器和主滤波器，第一子滤波器处理X轴加速度数据信息，并给出状态估计xl和估计误差的协方差矩阵Pl ;第二子滤波器处理Y轴加速度数据信息，给出状态估计χ2和估计误差的协方差矩阵ρ2 ;第三子滤波器处理Z轴加速度数据信息，给出状态估计χ3和估计误差的协方差矩阵Ρ3 ;所述状态估计xl，χ2, χ3及估计误差的协方差矩阵pl，p2，p3送到主滤波器，并同主滤波器的状态估计一起按式(I)和式(2)进行融合，得到全局最优估计和协方差矩阵:
[0031]ig = P g(Y, d、 (I )
i = l
[0032]Pg =Yd Pi' (2)
i = l
[0033]式中，i= l，2，3;
[0034]主滤波器的最优估计值对3个子滤波器的状态估计进行重置，即
[0035]Xi = Xg (B)
[0036]Pi = β, 'ρ:, (4)
[0037]以重力垂直向下方位即Y轴作为分析基准量，自动调整P值的大小，具体的自适应算法为:
[0038]β 1； β 2, β 3 满足 β ^ β 2+ β 3 = I (5)
'0.99,ρ<2
α 2 / ρ,2 < ρ < 5
[0039]βγ = \.(6)
1I / A 5 < /? < 10
、2 I /?, /? > 10
[0040]β 2 = β 3 = (1-β ι)/2(7)
[0041]所述DSP处理器根据全局最优估计和协方差矩阵输出运动模式及运动统计，根据陀螺仪输出人体转角的角速率信息积分得到人体的相对转角。
[0042]优选地，DSP处理器为TMS320F2812 DSP处理器。
[0043]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种运动检测模块，其特征在于，所述运动检测模块包括三轴重力加速度传感器、陀螺仪和DSP处理器，DSP处理器包括积分器和滤波及优化模块；所述三轴重力加速度传感器输出X、Y、Z轴加速度数据信息，陀螺仪输出人体转角的角速率信息，DSP处理器的积分器将陀螺仪输出的角速率信息积分得到人体的相对转角； 所述滤波及优化模块包括第一子滤波器、第二子滤波器、第三子滤波器和主滤波器，第一子滤波器处理X轴加速度数据信息，并给出状态估计Xl和估计误差的协方差矩阵Pl ;第二子滤波器处理Y轴加速度数据信息，给出状态估计x2和估计误差的协方差矩阵p2 ;第三子滤波器处理Z轴加速度数据信息，给出状态估计x3和估计误差的协方差矩阵p3 ;所述状态估计xl，x2，x3及估计误差的协方差矩阵pl，p2，p3送到主滤波器，并同主滤波器的状态估计一起按式(I)和式(2)进行融合，得到全局最优估计和协方差矩阵: ^ = pgd ⑴
/ = 1 Pg=T, Pi1 ⑵
/ = 1
式中，i = 1,2,3 ； 主滤波器的最优估计值对3个子滤波器的状态估计进行重置，即 毛=xg (B)
P, = β, ' P,⑷ 以重力垂直向下方位即Y轴作为分析基准量，自动调整P值的大小，具体的自适应算法为:
β !, β 2，^ 3 满足 β ^ β 2+ 3 3 = I (5)
0.99, ρ < 2
β ^ 2/Α2<ρ<5(6)
1I / jO, 5 < ^ < 10.2 //?,/?> 10 β 2 = β 3 = (1-β i)/2(7) 所述DSP处理器根据全局最优估计和协方差矩阵输出运动模式及运动统计，根据陀螺仪输出人体转角的角速率信息积分得到人体的相对转角。
2.如权利要求1所述的应用于智能手机的健康监控手环，其特征在于，还包括DSP处理器，DSP处理器与所述蓝牙模块相连接。
3.如权利要求2所述的应用于智能手机的健康监控手环，其特征在于，所述DSP处理器为 TMS320F2812 DSP 处理器。
【文档编号】G01C23/00GK104316076SQ201410491360
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年9月23日 优先权日:2014年9月23日
【发明者】关丽, 方清平 申请人:青岛康和食品有限公司