一种在Android手机上实现计步器的方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种在Amlroid手机上实现计步器的方法，特别设及对手机加速度传 感器数据的采集、处理及应用技术，属于传感器应用领域与信息技术领域。
【背景技术】
[0002] 随着技术的发展，Amlroid手机已经逐渐普及、融入到人们的生活中。而对于人们 的身体健康问题和身体锻炼问题也越来越得到人们的关注，如何更便捷的来对人们的身体 健康和锻炼情况进行监测已经成为人们关注的焦点。目前也出现很多利用智能手机来对人 身体锻炼情况监测的软件，该为健康监测和运动指导提供有力的物质和技术支持，也具有 很好的市场前景。
[0003] 目前存在很多统计人行走步数的设备，但是他们都有一些缺陷。使用最广的是一 些可穿戴设备，但该些设备都需要定制额外的硬件，不容易普及，也极大的提高了成本，并 且该些可穿戴设备需要佩戴在固定的部位，具有很大的局限性，不便于携带，也容易被人们 忽视，而该些可穿戴设备也主要是利用信号处理来实现对步数的统计，抗干扰能力不强，在 准确度上也需要进一步的提高。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是提供一种在Amlroid手机上实现计步器的方法，利 用k-means等算法，提高统计设备的精度W及适应性，抗干扰能力强。
[0005] 本发明为解决上述技术问题采用W下技术方案：
[0006] 本发明提供一种在An化oid手机上实现计步器的方法，包括W下具体步骤：
[0007] 步骤1，计算An化0id手机中加速度传感器的采样频率；
[000引步骤2,根据步骤1中计算得到的采样频率确定一定的时间窗口，并对加速度传感 器采集到的一个时间窗口内的加速度数据进行如下处理：
[0009] 2-1)将加速度传感器采集到的=轴加速度数据转化为合加速度数据；
[0010] 2-2)对合加速度数据进行平滑去噪；
[0011] 2-3)找出平滑去噪后的加速度数据中的波峰，计算所有波峰的方差，若方差大于 设定阔值，则舍弃该时间窗口内的所有数据；否则，通过k-means聚类算法将该时间窗口内 的数据聚成两类，分别为属于波峰的一类和不属于波峰的一类；
[001引 2-4)根据聚类得到的结果，计算出波峰的取值范围为： , m. -m. m、一 、
[0013] 如-一言A 巧+ 2 )
[0014] 式中，mi、m2分别为属于波峰的一类的数据的平均值、不属于波峰的一类的数据的 平均值；
[0015] 步骤3,重新确定时间窗口，统计各个时间窗口内的步数，从而实现计步，具体为：
[0016] 3-1)重新确定时间窗口，且确保当前时间窗口与下一个时间窗口之间有重叠；
[0017] 3-2)当一个时间窗口内的波峰数据满足w下条件时，将当前波峰计为一步；该波 峰与前一波峰之间的时间间隔在行走一步所需的时间范围内、当前波峰的幅值在步骤2得 到的波峰取值范围内；
[0018] 3-3)将统计得到的各个时间窗口内的步数相加，即实现计步。
[0019] 作为本发明的进一步优化方案，步骤2中一定的时间窗口，时间窗口由行走一步 所需的时间与采样频率确定。
[0020] 作为本发明的进一步优化方案，上述时间窗口的长度为行走一步的最长时间除W 采样频率。
[0021] 作为本发明的进一步优化方案，步骤2中采用均值法对合加速度数据进行平滑去 噪。
[0022] 作为本发明的进一步优化方案，步骤3中重新确定的时间窗口具体为：将当前窗 口末尾的数据保存到下一窗口的最前端，再去除当前窗口中不是波峰的数据，即得到新的 时间窗口。
[0023] 作为本发明的进一步优化方案，步骤3中当前时间窗口与下一个时间窗口之间重 叠的时间区域小于行走一步所需的时间。
[0024] 本发明采用W上技术方案与现有技术相比，具有W下技术效果；本发明所提供的 一种在Amlroid手机上实现计步器的方法有很强的适应性，不需要穿戴额外的设备，利用 k-means等算法，可W使计步准确度达到较高的精度，抗干扰能力强。
【附图说明】
[0025] 图1是本发明的方法流程图。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
[0027] 图1为本发明的方法流程图，具体内容在此不再寶述。
[002引下面通过具体实施例对本发明的技术方案做进一步阐述：
[0029] 首先，当用户开始计数的时候，需要先训练一段时间来获取Amlroid手机上的加 速度传感器的采样频率，该里记录起始时间t,。开始接收加速度传感器发出的加速度数据， 记录下50个数据。当50个数据记录完毕后，同时记录下结束时间t。。根据起始时间t,和 结束时间t。即可计算得出手机加速度传感器的采样频率f，f = 100(V(t c-t,)巧0。
[0030] 其次，确定手机加速度传感器的采样频率之后，需要确定时间窗口的大小。一般来 说，人正常行走一步的时间在0. 5s-2s之间，所W该里时间窗口大小为200(Vf。
[0031] 手机加速度传感器采集到的加速度数据为=轴加速度，该里需要将=轴加速度数 据转化为合加速度数据，再对合加速度数据进行处理。手机加速度传感器采集到的=轴加 速度为（a,，ay, a,)，合加速度为a,的计算公式为：
[0032]
【主权项】
1. 一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 步骤1，计算Android手机中加速度传感器的采样频率； 步骤2,根据步骤1中计算得到的采样频率确定一定的时间窗口，并对加速度传感器采 集到的一个时间窗口内的加速度数据进行如下处理： 2-1)将加速度传感器采集到的三轴加速度数据转化为合加速度数据； 2-2)对合加速度数据进行平滑去噪； 2-3)找出平滑去噪后的加速度数据中的波峰，计算所有波峰的方差，若方差大于设定 阈值，则舍弃该时间窗口内的所有数据；否则，通过k-means聚类算法将该时间窗口内的数 据聚成两类，分别为属于波峰的一类和不属于波峰的一类； 2- 4)根据聚类得到的结果，计算出波峰的取值范围为：
式中，m2分别为属于波峰的一类的数据的平均值、不属于波峰的一类的数据的平均 值； 步骤3,重新确定时间窗口，统计各个时间窗口内的步数，从而实现计步，具体为： 3- 1)重新确定时间窗口，且确保当前时间窗口与下一个时间窗口之间有重叠； 3-2)当一个时间窗口内的波峰数据满足以下条件时，将当前波峰计为一步：该波峰与 前一波峰之间的时间间隔在行走一步所需的时间范围内、当前波峰的幅值在步骤2得到的 波峰取值范围内； 3-3)将统计得到的各个时间窗口内的步数相加，即实现计步。
2. 根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步骤 2中一定的时间窗口，时间窗口由行走一步所需的时间与采样频率确定。
3. 根据权利要求2所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，时间 窗口的长度为行走一步的最长时间除以采样频率。
4. 根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步骤 2中采用均值法对合加速度数据进行平滑去噪。
5. 根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步 骤3中重新确定的时间窗口具体为：将当前窗口末尾的数据保存到下一窗口的最前端，再 去除当前窗口中不是波峰的数据，即得到新的时间窗口。
6. 根据权利要求1所述的一种在Android手机上实现计步器的方法，其特征在于，步骤 3中当前时间窗口与下一个时间窗口之间重叠的时间区域小于行走一步所需的时间。
【专利摘要】本发明公开了一种在Android手机上实现计步器的方法，由人手持Android手机或者将Android手机放置在口袋中，利用Android手机上的加速度传感器来采集数据，并通过对加速度的一系列处理，最终达到统计人行走步数的目的。该方法包括确定手机加速度传感器采样频率和时间窗口；对采集得到的数据进行去噪，然后根据去噪后的数据利用k-means提取正常人行走的特征；根据特征和去噪后的数据，统计人在一个时间窗口内行走的步数。发明能够利用Android手机统计人行走的步数，为人们健康生活和运动提供有效的技术支持和合理的建议。
【IPC分类】G01C22-00
【公开号】CN104567912
【申请号】CN201510053089
【发明人】黄政, 韩立新, 孙闻, 徐守晶, 张春雨, 王伟
【申请人】河海大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年2月2日