本发明涉及传感器信息处理技术领域，尤其涉及一种基于终端的多传感器信息对体育动作进行分析的方法。
背景技术：
在模式识别领域，人体运动姿态的识别已经成为当前研究的热点。最近几年，伴随人机交互等技术的快速发展，在竞技体育、康复治疗、体感游戏等各个方面，人体运动姿态识别技术得到了普遍应用。目前，运动追踪的方法根据传感元件的不同分为：惯性追踪、光学追踪、力和机械式追踪、电磁式追踪、声学追踪等等。
惯性追踪技术，通过在目标上设置惯性测量单元，测量得到加速度、角速度等数据，以此为基础使用数学工具解算，得到目标的运动情况。惯性追踪的特点是实现简单，抗干扰性强；缺点是不能全面地获取被追踪目标的运动特征，只能有限和局部地反映被追踪目标的运动特点。光学追踪技术，通过对目标上特定光点的监视和跟踪来完成运动追踪的任务。理论上，对于空间的任意一个点，只要它能同时被两台摄像机所见，则根据同一瞬间两摄像机所拍摄的图像和摄像机参数，即可以确定这一时刻该点的空间位置。当摄像机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的运动轨迹。其中图像的处理采用的是三维图象重建技术，即通过摄像机记录图像，通过数字化处理形成虚拟物体，然后通过三维空间标定，确定物体的空间位置。光学追踪技术的特点是能全面地反映物体的运动情况，精度高；缺点是实现较为困难，且追踪的范围较小。因此我们提出一种基于终端的多传感器信息对体育动作进行分析的方法。
技术实现要素：
本发明提出了一种基于终端的多传感器信息对体育动作进行分析的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
本发明提出了一种基于终端的多传感器信息对体育动作进行分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1：在人体的关节部位固定带传感器的嵌入设备，主要关节部位包括肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节和踝关节，不同的嵌入设备通过均通过魔术贴进行安装，通过魔术贴调整松紧度；
s2：运动数据采集，运动之前，开启设备，各个传感器开始工作，当设备的各项指数正常显示后，自行移动一端距离，然后查看设备数据显示，观察设备是否正常启动，传感器对体育运动发生后的数据进行采集，主要采集数据包括x，y，z三个方向上的线性加速度及角加速度数据，将采集后的原始数据进行整合、压缩、封装；
s3：运动数据处理，将s2中封装的数据通过传输程序传输给微控制器，将接收到的数据信号进行整合，去除干扰信号，将整合后的数据信号进行压缩，将滤波后的数据矩形融合；
s4：运动数据导出，将得到的运动数据通过无线信号发送器传递给主控机，主控机对信号进行接收及识别，主控机收到通过由模拟信号转换成物理信号的数据，将接收到的数据信号导入主控机内，通过主控机对数据进行接受，将接受的信号进行解压，对解压后的数据进行解码，解码后的信息截取有效部分，将有效的数据录入图形软件；
s5：运动数据分析，通过图形软件将有效数据生成运动轨迹曲线图，主控机调取已储存的标准数据，并生成运动轨迹曲线图，将接收到数据运动轨迹曲线图和标准数据的运动轨迹曲线图进行比对，接收到的数据运动轨迹曲线图和标准数据运动轨迹曲线图使用两种不同颜色的进行标识，相互重合的部分符合正常的体育动作规范，非重合的部分则为非规范体育动作，解析出不同的运动数据，将非规范的运动数据进行提取，并对非规范数据进行高亮展示，通过了解非规范动作的数据，知晓运动员的肢体动作与标准肢体动作的区别，将不同的数据进行分析，通过分析标记出不同的数据，并展现出来；
s6：运动数据模拟，将接收到的数据录入3d模型程序，由3d模型程序模拟运动员的体育动作动态图，同时，3d模型程序展现标准动作的虚拟体育动作动态图，通过两组动态图直观展现运动员体育动作与标准动作的区别，运动员通过观察动态图，能够更加清晰的知晓自己体育动作，了解自身动作的不足，通过动态图，使运动员能够知晓自己的错误，并在以后的体育动作中加以改善，逐渐的将体育动作标准化。
优选的，所述传感器采用stm32f303rc微处理器、lsm303空间罗盘、l3gd20陀螺仪和hc05蓝牙组成。
优选的，所述滤波方法采用卡尔曼滤波方式。
优选的，所述运动员动作数据采用多组重复实验，多组重复实验数据相互整合，形成运动员常规体育动作曲线，通过常规体育动作曲线与标准体育动作进行对比。
优选的，所述3d模型程序采用3dmax程序建模。
本发明提出的一种基于终端的多传感器信息对体育动作进行分析的方法，有益效果在于：该方法简单、实用，能够采用运动员的体育动作的数据，数据经过处理、整合传输到主控机，通过主控机对运动员的体育动作进行分析，与标准的体育动作进行对比，从而得出运动员的体育动作不足，从而有效的对运动员的体育动作进行改善，使得运动员体育动作的规范化，提高体育运动员的动作标准。
具体实施方式
下面结合具体实施例来对本发明做进一步说明。
实施例1
本发明提出了一种基于终端的多传感器信息对体育动作进行分析的方法，包括如下步骤：
s1：在人体的关节部位固定带传感器的嵌入设备，主要关节部位包括肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节和踝关节，不同的嵌入设备通过均通过魔术贴进行安装，通过魔术贴调整松紧度；
s2：运动数据采集，运动之前，开启设备，各个传感器开始工作，当设备的各项指数正常显示后，自行移动一端距离，然后查看设备数据显示，观察设备是否正常启动，传感器对体育运动发生后的数据进行采集，传感器采用stm32f303rc微处理器、lsm303空间罗盘、l3gd20陀螺仪和hc05蓝牙组成，主要采集数据包括x，y，z三个方向上的线性加速度及角加速度数据，将采集后的原始数据进行整合、压缩、封装，运动员数据进行多次采集，形成运动员的日常体育动作运动曲线，提高运动员日常体育动作的精准性，减少误差产生；
s3：运动数据处理，将s2中封装的数据通过传输程序传输给微控制器，将接收到的数据信号进行整合，去除干扰信号，将整合后的数据信号进行压缩，滤波方法采用卡尔曼滤波方式，将滤波后的数据矩形融合；
s4：运动数据导出，运动员动作数据采用多组重复实验，多组重复实验数据相互整合，形成运动员常规体育动作曲线，通过常规体育动作曲线与标准体育动作进行对比，将得到的运动数据通过无线信号发送器传递给主控机，主控机对信号进行接收及识别，主控机收到通过由模拟信号转换成物理信号的数据，将接收到的数据信号导入主控机内，通过主控机对数据进行接受，将接受的信号进行解压，对解压后的数据进行解码，解码后的信息截取有效部分，将有效的数据录入图形软件；
s5：运动数据分析，通过图形软件将有效数据生成运动轨迹曲线图，主控机调取已储存的标准数据，并生成运动轨迹曲线图，将接收到数据运动轨迹曲线图和标准数据的运动轨迹曲线图进行比对，接收到的数据运动轨迹曲线图和标准数据运动轨迹曲线图使用两种不同颜色的进行标识，相互重合的部分符合正常的体育动作规范，非重合的部分则为非规范体育动作，解析出不同的运动数据，将非规范的运动数据进行提取，并对非规范数据进行高亮展示，通过了解非规范动作的数据，知晓运动员的肢体动作与标准肢体动作的区别，将不同的数据进行分析，通过分析标记出不同的数据，并展现出来；
s6：运动数据模拟，将接收到的数据录入3d模型程序，3d模型程序采用3dmax程序建模，由3d模型程序模拟运动员的体育动作动态图，同时，3d模型程序展现标准动作的虚拟体育动作动态图，通过两组动态图直观展现运动员体育动作与标准动作的区别，运动员通过观察动态图，能够更加清晰的知晓自己体育动作，了解自身动作的不足，通过动态图，使运动员能够知晓自己的错误，并在以后的体育动作中加以改善，逐渐的将体育动作标准化。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。