一种计步及运动状态评估装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及运动及康复领域，尤其涉及一种计步及运动状态评估装置。
【背景技术】
[0002] 随着嵌入式芯片技术的发展，穿戴式设备被广泛应用于运动康复，健康检测等领 域。运动分析最常见的产品是佩戴式计步器及类似功能的计步手环。常用计步及分析装置 主要由传感器、计算部分和显示部分组成。传感器用于检测用户在运动过程中产生的信号； 计算部分根据信号计算出步数和体动状态信息；显示部分用于显示步数及其他体动特征， 以及时间等一些基本参数。在康复领域，由于下肢偏瘫等疾病和老年化的影响，很多人丧失 正常的行动能力，制作一个可以采集下肢动态数据并实现特定功能评估的便携式穿戴设 备，既可以给正常人提供锻炼的辅助工具，也可以为及下肢运动障碍病患提供一种康复训 练评估手段。
[0003] 在现有的计步及分析装置中，存在多种以加速度计为传感器的计步器，该类计步 器被推荐佩戴至腰部，来实现计步功能。
[0004] 在现有的计步器中，存在多种以水银开关为传感器的计步器，该类计步器通过运 动中水银开关的数值变化来区分运动状态与安静状态。
[0005]在现有的步态分析装置中，存在一种便携式步态信息采集装置，设有肌电信号采 集模块、陀螺仪模块、足底压力传感器模块、激光测距仪、微处理器、SD卡模块、显示屏模块。
[0006] 在上述的现有计步及步态分析装置中，计步器及类似计步手环仅能实现计步、卡 路里消耗等简单的运动分析;步态分析装置主要用于辅助行走吃力的下肢病患和老年人完 成康复训练，针对的群体较小。因此，需要一种功能全面的，在具有运动状态评估功能的同 时，可以为下肢障碍的病患提供基础康复评估的穿戴式生理及体动信号采集分析装置。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的是提供一种计步及运动状态评估装置，可提供更多的肌肉生理信 息，尤其适用于运动和康复评估。
[0008] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
[0009] -种计步及运动状态评估装置，包括:多通道表面肌电传感器、运动传感器及主控 单元;其中：
[0010] 所述多通道表面肌电传感器，用于采集肌群表面的肌电信息；
[0011]所述运动传感器，用于运动轨迹信息；
[0012]所述主控单元，用于根据用户设定的模式，并结合多通道表面肌电传感器与运动 传感器采集到的信息对用户运动情况进行分析:若设定的模式为计步模式，则对采集到的 信息进行特征提取，再通过特征识别来判定当前动作并对运动进行计数统计和卡路里计 算;若设定的模式为锻炼模式，则对采集到的信息进行特征提取，并根据提取到的特征对运 动状态进行评估;若设定的模式为康复模式，则对采集到的信息进行特征提取，并将提取到 的特征与预设的标准参考模版进行比较，当达到一定运动时间或提取到的多组特征异常 时，发出报警提示。
[0013] 进一步的，所述主控单元，用于根据用户设定的模式，并结合多通道表面肌电传感 器与运动传感器采集到的信息对用户运动情况进行分析具体包括：
[0014] 若设定的模式为计步模式，则对采集到的信息进行特征提取，将提取到的特征与 设定的年龄、体重及身高下的参考模版进行模式识别，从而判定当前动作步行、跑步、骑行、 跳跃或上楼梯，并对不同运动进行计数统计和卡路里计算；
[0015] 若设定的模式为锻炼模式，则根据锻炼模式下开始的前S组动作的信息进行特征 提取，并生成参考特征，在后续动作过程中，对采集到的信息进行特征提取，并将提取到的 特征与所述参考特征进行比较，对后续动作的完成质量进行评估；
[0016] 若设定的模式为康复模式，则对采集到的信息进行特征提取，将提取到的特征与 预设的标准参考模版进行比较，当提取到的多组特征异常时，发出报警提示。
[0017] 进一步的，所述主控单元对采集到的信息进行处理，处理步骤包括：
[0018] 当采集到新信息后，依次进行活动段分割与特征提取;具体如下：
[0019] 活动段分割:主控单元初始化各类索引变量，其中Active表示当前采集到新信息 是否在活动段内，Last表示上一次处理完信息所在的采样时间，Cur表示当前处理信息所在 的米样时间；
[0020] 如果CUr-Last>W表示超过W个采样时间采集到的新信息尚未处理，则开始判断新 信息是否在活动段内；如果Active为1表示前一次处理的信息已经在活动段内，只要满足当 前信息的样本熵大于规定的阈值，则判定当前信息同样为活动段内，并根据分帧处理的方 式以64点为步长，128点为窗长执行特征提取的操作；如果在Active为1的情况下当前信息 样本熵小于规定阈值，则非活动段计数器加1;如果非活动段计数器连续叠加此处达到P则 判定此时活动段已完全退出；
[0021]特征提取：
[0022] 对于肌电信息，提取时域特征绝对值均值MAV，提取频域特征自回归AR模型系数；
[0023] 肌电信号的绝对值均值MAV计算公式为：
[0024]
[0025] 式中，MAV指绝对值均值，c表示肌电信号所对应的表面肌电传感器通道，Nf为帧 长，SEMGdi)表示采集到的第dl道肌电信号第i个点的数值；
[0026]肌电信号的AR模型系数采用Burg算法计算；
[0027] 采用分帧技术提取肌电信息的特征:将一个活动段内的肌电信息分成多个片段， 每个片段提取出一组特征，使用长度为Nf，步长为&的移动平均窗从活动段的起始点开始移 动，每次移动时窗内所包含的信息均作为当前帧内的所有数据，直至后面的数据不足时结 束，丢弃不足的部分；
[0028] 分帧完毕后，每通道肌电信息的每帧数据包含5个特征值:1个MAV和4个AR系数，并 使用长度为Nf的Hamming窗对每帧数据进行滤波，Hamming窗计算公式为：
[0029]
[0030] 式中，n= [0，Nf-l ];
[0031 ]对于运动轨迹信息，抽样并计算均值和标准差;所述运动传感器集成了 3轴加速度 计、3轴角速度计和3轴磁力计，运动轨迹信息的特征为每通道64个抽样点，共9个通道;则将 9个通道的第i个抽样点放在第i行，形成64行9列的特征矩阵，其中，i = [ 1，64]。
[0032] 进一步的，所述根据锻炼模式下开始的前S组动作的信息进行特征提取，并生成参 考特征，在后续动作过程中，对采集到的信息进行特征提取，并将提取到的特征与所述参考 特征进行比较，对后续动作的完成质量进行评估包括：
[0033] 对锻炼模式下开始的前S组动作的信息进行特征提取，并计算特征集合的质心，将 质心作为参考特征；
[0034] 对第S组之后的信息进行特征提取，并计算提取到的特征与所述参考特征的欧氏 距离，将该欧氏距离在预设的评分表中索引，从而获得相应的评分。
[0035] 进一步的，对采集到的信息进行特征提取，将提取到的特征与预设的标准参考模 版进行比较，当提取到的多组特征异常时，发出报警提示包括：
[0036] 所述预设的标准参考模版为根据用户的性别、年龄、身高与体重所设定；
[0037]当完成特征提取后，将提取出的特征与预设的标准参考模版进行比较，来判断该 动作是否有效并统计有效动作;若连续提取出的多组特征与预设的标准参考模版的差异均 大于阈值时，自动报警提示用户休息，并记录本次康复训练的持续时间。
[0038] 进一步的，所述主控单元定时读取多通道表面肌电传感器与运动传感器采集到的 信息;其中：
[0039] 多通道表面肌电传感器采集到的信息通过模数转换器ADC进行模数转换，当定时 器中断程序中以1kHz更新ADC采样标志位时，主控单元通过通信接口读取一组ADC转换后的 信息，待转换后的所有通道的信息均读取完毕后清除ADC采样标志，并将信息存入数据缓 存；
[0040] 当定时器中断程序中以100Hz更新运动传感器采样标志位时，主控单元通过通信 接口读取一组运动传感器采集到的信息，待读取完后清除运动传感器采样标志，并将信息 存入数据缓存。
[0041]进一步的，该装置还包括：
[0042] 通信模块，用于实现主控单元与外部设备的数据传输；
[0043] 当主控单元在读取多通道表面肌电传感器与运动传感器采集到的信息时，若用户 配置了的实时显示采集信号，则主控单元通过通信模块，将实时数据发送至外部设备。
[0044] 进一步的，该装置还包括:程序存储单元与数据存储卡；
[0045] 所述程序存储单元，用于供系统启动和运行过程中存取数据；
[0046] 所述数据存储卡