本发明涉及计步器算法领域，具体是一种基于波峰波谷检测的计步算法。

背景技术：

当今社会，健康越来越受到人们的重视，步行作为人类活动中最基础、最常见、最重要的运动形式，使得深入研究计步算法有着重要的意义。中国专利CN103354572A提出了一种采用智能手机重力传感器的计步方法。中国专利CN105890621提出了一种基于穿戴式智能设备计步算法的功能扩展装置。这些计步算法都是基于人行走时所产生的加速度进行定量或定性分析来实现计步的，基本上采用的都是基于阈值的计步算法。但是此类算法都是采用移动设备中的传感器来实现的，由于传感器硬件本身的误差，在测量过程中不可避免的会引入随机噪声，会对真实的测量值产生干扰，导致局部存在一定数量的噪声信号，因此仅仅根据阈值进行计步判断，其精确度受到一定程度的限制。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于波峰波谷检测的计步算法，以解决现有技术计步算法精度不足的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于波峰波谷检测的计步算法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)、利用手机三轴加速度计采集人体步行运动加速度，计算人体整体加速度；

(2)、提取人体运动过程中的周期性强度特征，即身体在水平和垂直方向的加速度周期性的变化特征；

(3)、检测步调产生的连续波峰和波谷，甄别伪波峰和伪波谷，获取真实的波峰和波谷；

(4)、根据阈值计步算法原理进行计步。

所述的一种基于波峰波谷检测的计步算法，其特征在于：步骤(1)中，手机三轴加速度计的坐标系是以手机自身为参照，而非地球坐标系，手机三轴加速度计的坐标系分为X轴、Y轴和Z轴，人体整体加速度为其中ax,ay,az为采集的三轴加速度值。

采集加速度数据主要是通过对人体行走特征进行分析，人行走频率一般在1-2.5HZ范围内，跑步频率不超过5HZ，加速度在0.2g-2g之间，由于跑动时频率较大，15HZ和20HZ的加速度采样频率无法完整地记录步态信息，选取50HZ的采样频率采集加速度数据。

对加速度数据进行处理，主要是为了避免因身体抖动以及传感器自身的误差造成的数据波动，并且要排除起坐、转身、基本手势造成的加速度较大情况。

所述的一种基于波峰波谷检测的计步算法，其特征在于：步骤(2)中，所述的周期性强度特征主要是在运动过程中，身体在垂直和水平方向加速度会呈现周期性变化的特性。

所述的一种基于波峰波谷检测的计步算法，其特征在于：步骤(3)中所述的波峰和波谷是人体在步行运动中，垂直和前进产生的加速度与时间大致为一个正弦曲线上的峰值和谷值；波峰波谷检测根据一次步伐中可能会出现多个波峰或波谷，采用基于阈值的计步算法，即设置波峰阈值检测的基础上，在新的波谷信号出现之前，连续多个波峰均可认为属于同一次步伐；同理，设置波谷阈值检测的基础上，在新的波峰信号出现之前，连续多个波谷均可认为属于同一次步伐。

所述的一种基于波峰波谷检测的计步算法，其特征在于：所述的阈值计步算法包含波峰检测和波谷检测，检测到连续采样的波峰高于阈值，视为波峰，低于该阈值，则进入波谷检测，连续两个波峰中间含有一个波谷，记为一步，连续两个波谷中间含有一个波峰，记为一步。

阈值计步算法，主要是由于人体在步行运动中，垂直和前进产生的加速度与时间大致为一个正弦曲线，而且在某一点有一个峰值，其中垂直方向的加速度变化最大，可以通过对强度特征与阈值进行对比分析，即可实时计算用户运动的步数。

与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：

本发明中，采用基于波峰波谷的步数检测，针对加速度采样，若检测到中间含有一个波谷的连续两个波峰，记一步；为防止噪声干扰，连续采样高于阈值，视为波峰，低于该阈值，则进入波谷检测；连续采样低于阈值，视为波谷，高于该阈值，则进入波峰检测。

本发明通过采集人体走动过程中加速度的周期性变化规律，通过采用基于波峰波谷检测计步算法实现计步功能，提高了计步精度。

附图说明

图1为本发明采用的三轴加速度计坐标系。

图2为人体步行时加速度变化规律。

图3为人体连续行走垂直向加速度周期性正弦波形图；

图4为本发明采用的基于波峰检测计步算法流程图。

具体实施方式

如图1所示为本发明一种基于波峰波谷检测的计步算法采用的三轴加速度计坐标系。加速度计采用的是智能终端的常用传感器，可以测量载体的多个方向上的运动加速度。本发明采用的是X、Y、Z方向上的三轴加速度，该坐标系以手机自身为参照，而非地球坐标系。当手机屏朝上放置在一个平面上，当人体从左向右运动，会产生X方向的加速度。如果手机从右向左运动，就会产生负加速值。在Y、Z方向上同样适用。对于人体而言，在行进过程中，身体在垂直和水平方向会呈现周期性的变化特性，针对手机三个方向上的加速度变化，提取周期性计步功能。考虑到手机不同姿态情况下传感器的每个轴会有不同表现，本发明采用其强度特征来避免，取三轴值的平方和，即整体加速度

如图2所示人体步行时加速度变化规律。在行走过程中，随着脚步交替人体重心会上下波动，行走模型分别为单步和复步两种。在单步过程中，一只脚起步登地的反作用力使得垂直向和前向的加速度逐渐增大，在此过程身体重心上移和前移，垂直加速度会达到最大值，随着脚继续向前迈，垂直加速度减小，身体重心下降，垂向加速度达到最小值至脚落地。另一只脚重复此单步过程完成复步。人体完成整个腹部过程，加速度出现类似正弦波(如图3所示)的周期性变化，其中一个标准的正弦波对应一个单步。通过检测加速度正弦波的波峰和波谷来识别步伐。本发明通过对人体行走特征进行分析，人行走频率一般在1-2.5HZ范围内，跑步频率不超过5HZ，加速度在0.2g-2g之间，由于跑动时频率较大，15HZ和20HZ的加速度采样频率无法完整地记录步态信息，选取50HZ的采样频率采集加速度数据。

如图4所示为本发明采用的基于波峰检测计步算法流程图。

人体在行走过程中，由于运动规律或者身体抖动等因素的影响，加速度会产生噪声，形成伪波峰和伪波谷，本发明在计步过程中对伪波峰和伪波谷进行了如下甄别：

①选取连续行走中加速度周期性正弦波中潜在峰值，利用加速度阈值[1.2g,3g]进行初次判断，避免因身体抖动及传感器自身误差造成的数据波动；

②计算潜在波峰与前一峰值的时间差，利用行走时间阈值范围[0.4s,1s]进行二次判断，此时排除起坐、转身、基本手势造成的加速度较大情况；

波谷检测与波峰检测原理相同。

人体在步行运动中，垂直和前进产生的加速度与时间大致为一个正弦曲线，而且在某一点有一个峰值，其中垂直方向的加速度变化最大，可以通过对强度特征与阈值进行对比分析，即可实时计算用户运动的步数。

波峰波谷检测根据一次步伐中可能会出现多个波峰或波谷，采用基于阈值的计步算法，即设置波峰阈值检测的基础上，在新的波谷信号出现之前，连续多个波峰均可认为属于同一次步伐；同理，设置波谷阈值检测的基础上，在新的波峰信号出现之前，连续多个波谷均可认为属于同一次步伐。

本发明不局限与上述具体实施方式，本领域的普通技术人员从上述构思出发，不经过创造性劳动，所作的种种变换，均落在本发明的保护范围之内。