1.一种基于实物交互的认知和运动功能检测系统，其特征在于，包括一数据处理单元，若干立方块壳，每一立方块壳表面设置有压力传感器、立方块壳内部设有惯性传感器、MCU微控制单元及通信模块；其中，压力传感器、惯性传感器分别与该MCU微控制单元数据连接，通信模块与该MCU微控制单元数据连接，该通信模块与该数据处理单元通信连接，用于将压力传感器、惯性传感器采集的传感器数据发送给该数据处理单元。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，该立方块壳表面贴有由两种不同颜色的等腰直角三角形组成的正方形纸质贴片。
3.一种对权利要求1所述基于实物交互的认知和运动功能检测系统的数据处理方法，其步骤为：
1)对不同对象类别的传感器数据集进行特征提取作为训练集，利用机器学习的方法进行训练，创建一预警模型；其中，该传感器数据集为设定对象利用立方块壳完成设定任务过程中产生的传感器数据，传感器数据包括压力传感器数据和惯性传感器数据；
2)数据处理单元根据收到的传感器数据集中的压力传感器数据的变化，对惯性传感器数据进行切分；
3)根据建模列表中的标准子动作对应的惯性传感器数据识别切分后的惯性传感器数据分别对应的子动作；
4)提取步骤3)识别出的每一子动作对应的惯性传感器数据的特征；
5)利用预警模型对步骤4)提取的特征进行分析，确定该传感器数据集对应的预警信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据压力传感器数据的变化，对惯性传感器数据进行切分的方法为：检测压力传感器数据的数值突变超过设定阈值的时刻，以检测到的这些时刻为惯性传感器数据的切分点，对惯性传感器数据进行切分。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过采集设定对象通过立方块壳进行每一设定子动作时的惯性传感器数据，将其作为该子动作的标准子动作对应的惯性传感器数据。
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每一切分后的惯性传感器数据生成对应的运动轨迹，将该运动轨迹与标准子动作的惯性传感器数据对应的运动轨迹进行对比，确定切分后惯性传感器数据对应的子动作。
7.如权利要求3～6任一所述的方法，其特征在于，所述惯性传感器数据的特征包括惯性传感器数据的时域特征和频域特征；其中，所述时域特征包括从惯性传感器数据中提取的振幅最大值、振幅最小值、振幅平均值、峭度、偏斜度、波峰波谷信息；所述频域特征为对所述时域特征进行傅里叶变换得到的频域分布信息。