一种基于加速度传感器预测运动过程心率的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种加速度传感器测心率的方法，尤其涉及一种基于加速度传感器预 测运动过程心率的方法，并涉及采用了该基于加速度传感器预测运动过程心率的方法的装 置。
【背景技术】
[0002] 人体运动能耗和心率的监测在很多领域具有重要意义，在医学、运动训练和日常 生活中应用广泛；在医学上传统的心率测量方法依靠心电图进行图像的处理，在运动训练 中也需要专业的仪器和操作，无法满足便携、灵活和易操作的要求；现有技术中，也存在较 多通过加速度传感器对心率进行测量的方法，但是，这种现有的测量方法仅仅只是起到测 量的作用而已，并不能够做到对受测对象在运动过程中进行心率预测的功能，而这个功能 恰恰是监测人体健康，进行危险预判断的重要指标，尤其是针对老人等特殊群体，对受测对 象在运动过程中进行心率预测的功能显得尤其重要。
【发明内容】
[0003] 本发明所要解决的技术问题是需要提供一种通过加速度传感器就可以预测运动 过程受测对象的心率的方法，并提供采用了该基于加速度传感器预测运动过程心率的方法 的装置。
[0004] 对此，本发明提供一种基于加速度传感器预测运动过程心率的方法，包括以下步 骤：
[0005] 步骤S1，通过加速度传感器采集并计算受测对象在运动过程中所产生的加速度矢 量；
[0006] 步骤S2,通过分析加速度矢量值在时间轴上的变化，计算受测对象在运动过程中 能耗的变化，建立加速度矢量和能耗之间的关系模型；
[0007] 步骤S3,采集受测对象的基础信息，通过计算得到受测对象的基础代谢率、最大心 率、最大心率下的摄氧量以及最大心率下的能耗；
[0008] 步骤S4,建立受测对象运动过程中心率和能耗之间的关系模型，利用能耗的变化 计算心率的变化，实现运动过程中针对该受测对象心率的预测。
[0009] 本发明的进一步改进在于，所述步骤S1为通过多轴加速度传感器采集受测对象 在运动过程中所产生的电压信号进而得到多轴加速度传感器在各个方向上的加速度矢量， 通过各个方向的加速度矢量计算得到加速度合矢量。
[0010] 本发明的进一步改进在于，所述步骤S1包括以下子步骤：
[0011] 步骤S101，通过η轴加速度传感器获取t2时刻下，受测对象在η个方向上 的加速度矢量气# μ '''''并计算出在一时刻的加速度合矢量％ :
[0012] 步骤S102,通过η轴加速度传感器获取h时刻下，受测对象在η个方向上 的加速度矢量
并计算出在^时刻的加速度合矢量％，
[0013] 本发明的进一步改进在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
[0014] 步骤S201，$t2> h，根据心时刻到t2时刻中加速度合矢量从气变换为气，进而 建立加速度矢量和能耗之间的关系模型为：
；其中，h为取值范围 为0. 005~0. 010的常系数；Δ X为从^时刻到12时刻里受测对象在运动过程中的能耗变 化量；
[0015] 步骤S202,采集受测对象在h时刻的能耗X。，进而得到受测对象在t2时刻的能耗 X为
[0016] 本发明的进一步改进在于，所述4的取值为0. 007。
[0017] 本发明的进一步改进在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
[0018] 步骤S301，根据受测对象的性别、体重、身高和年龄，计算出受测对象的基础代谢 率冊R ;
[0019] 步骤S302,计算受测对象的最大心率y_;
[0020] 步骤S303,测量受测对象在安静时的安静心率yrast，通过最大心率y_和安静心率 yrast得到在单位体积最大心率下的摄氧量V〇
[0021] 步骤S304,通过最大心率下的摄氧量V02_获取受测对象在最大心率下的能耗 -^?max °
[0022] 本发明的进一步改进在于，所述步骤S301中，男性受测对象的基础代谢率BMR^a 为 BMRmale= α !+ a 2*weight+ a 3*height+ a 4*age ;女性受测对象的基础代谢率 BMRf_1(^ BMRfemale= β P3*height+P 4*age ;其中，weight 为受测对象的体重，height 为受测对象的身高，age为受测对象的年龄，α ρ α 2、α 3、α 4、β ρ β 2、β 3和β 4为预先设 置的常系数，所述h的取值范围为50~80,所述α 2的取值范围为10~20,所述α 3的取 值范围为1~10,所述α 4的取值范围为-10~0,所述β 1的取值范围为500~700,所述 β2的取值范围为5~15,所述β 3的取值范围为0~5,所述β 4的取值范围为-10~0 ;
[0023] 所述步骤S302中，通过ymax= k 2+k3*age计算受测对象的最大心率ymax，其中，1^2为 取值范围为190~220的常系数，k3为取值范围为0. 5~1的常系数；
[0024] 所述步骤S303,通过最大心率ymax和安静心率y rast得到在单位体积最大心率下的 摄氧量乂02_为：V0 2_= k 4*Weight*y_/yrast，其中，k4为取值范围为0. 01~0. 03的常系 数；
[0025] 所述步骤S304中，受测对象在最大心率下的能耗x_为：x _= k 5*V02_，其中，k5为取值范围为19. 5~21. 5的常系数。
[0026] 本发明的进一步改进在于，所述步骤S4包括以下子步骤：
[0027] 步骤S401，建立受测对象运动过程中心率和能耗之间的关系模型为：
，其中，k6为取值范围为0.002~ 0. 004的常系数，k7为取值范围为0. 015~0. 070的常系数；
[0028] 步骤S402,通过加速度传感器测量受测对象在运动过程中某一时刻的加速度矢 量，并将其转化为最大心率下的能耗1_，然后将该最大心率下的能耗1_的值代入所述步 骤S401的公式，即可求出该时刻下对应的心率预测值y。
[0029] 本发明的进一步改进在于，所述步骤S301中，（^的取值为65, α 2的取值为 13. 73, <13的取值为5, α 4的取值为-6.9, β 1的取值为660, β 2的取值9.6, β 3的取值为 1. 72, β 4的取值为-4. 7 ;所述步骤S302中，k 2的取值为210, k 3的取值为0. 7 ;所述步骤 S303中，匕的取值为0. 015 ;所述步骤S304中，k 5的取值为20. 5 ;所述步骤S401中，k 6的 取值为0. 0029,1^7的取值为0. 035。
[0030] 本发明还提供一种基于加速度传感器预测运动过程心率的装置，采用了如上所述 的基于加速度传感器预测运动过程心率的方法。
[0031] 与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过加速度传感器就能预测运动过程 受测对象的心率，简单易操作，测量精度能够满足训练要求；更为具体的，本发明提出了采 用加速度传感器实现对受测对象在运动过程的预测心率的方法，解决了传统心率测量方法 要求专业的操作、设备且不能便携等难题，拓展了心率预测在运动训练和健康监测等多个 领域的应用和普及，本发明仅利用加速度传感器就可以预测受测对象在运动过程中的心 率，简单易操作，测量精度满足普通的体能训练要求，尤其是对于老人或是有心率健康问题 的特殊人群，意义更加重大。
【附图说明】
[0032] 图1是本发明一种实施例的工作流程结构示意图。
【具体实施方式】
[0033] 下面结合附图，对本发明的较优的实施例作进一步的详细说明：
[0034] 实施例1 :
[0035] 如图1所示，本例提供一种基于加速度传感器预测运动过程心率的方法，包括以 下步骤：
[0036] 步骤S1，通过加速度传感器采集并计算受测对象在运动过程所产生的加速度矢 量；
[0037] 步骤S2,通过分析加速度矢量值在时间轴上的变化，计算受测对象在运动过程中 能耗的变化，建立加速度矢量和能耗之间的关系模型；
[0038] 步骤S3,采集受测对象的基础信息，通过计算得到受测对象的基础代谢率、最大心 率、最大心率下的摄氧量以及最大心率下的能耗；
[0039] 步骤S4,建立受测对象运动过程中心率和能耗之间的关系模型，利用能耗的变化 计算心率的变化，实现运动过程中针对该受测对象心率的预测。
[0040] 本例通过加速度传感器依据人体耗氧量和基础代谢率计算运动过程中对象的心 率值，所使用的加速度传感器可以感应并采集对象在运动过程中产生的加速度矢量，所述 加速度传感器主要包括压电式加速度传感器、压阻式加速度传感器以及基于其他采集原理 与方式的加速度传感器，如单轴型加速度传感器、多轴型加速度传感器、角加速度型传感器 和