论文总字数：31482字

目 录

1.绪论 1

1.1研究背景 1

2 运动步数检测模型 2

2.1 人体运动模型 2

2.2 加速度的坐标系转换 3

2.3 加速度值的预处理 6

2.4 加速度数据的滤波 8

2.4.1 中值滤波器 9

2.4.2均值滤波器 10

2.4.3快速傅立叶变换 11

2.5行走步数的提取 12

2.5.1动态阈值法 12

2.5.2峰值检测法 13

2.6爬楼与计步分析 13

3硬件系统方案设计 16

3.1总体硬件系统方案设计 16

3.2 系统硬件设计 17

3.2.1 主控芯片选择 17

3.2.2 加速度传感器选择 17

3.2.3 显示模块选择 18

4 软件系统方案设计 19

4.1 数据预处理与滤波 19

4.1.1 传感器数据的预处理 19

4.1.2 滤波器的选择 20

4.3 嵌入式程序设计 21

4.2.1 主程序设计 21

4.3 数据处理与步数检测 22

4.3.1 数据处理与步数检测 22

4.3.2嵌入式步数提取与模式识别 24

5.实验结果分析 27

5.1计步器测量结果与分析 27

6.总结与展望 29

6.1总结 29

6.2展望 30

致 谢 31

参考文献 32

附录1 33

基于stm32 智能运动系统设计

周铭轩

，China

Abstract:Aiming at the error of common step measurement methods and the problem of inability to identify different motion states, this paper proposes a new intelligent step measurement scheme, which uses the ADXL345 triaxial acceleration sensor to achieve partial acceleration acceleration sampling. At the same time, the on-chip data processing is realized by the high-performance master chip STM32, and the triaxial acceleration values are filtered and processed. Into the preliminary data processing, after the way through Bluetooth transmission, sent to the computer PC through MATLAB for data processing and more detailed analysis. The experimental results show that the smart pedometer can identify different walking patterns and measure the number of walking steps when measured in different situations, and the measurement accuracy is above 90%, indicating that the smart pedometer has a better Accuracy.

Key words: Pedometer; data processing ;stm32 ;high-accuracy

1.绪论

1.1研究背景

随着科技的不断发展，人们可以足不出户完成许多事情。随之而带来的运动量的减少，会使得人的身体机能不断的下降，大大降低了人民的生活水平。以肥胖症为代表的各种慢性病，以及由此引发的如高血压、高血脂、心脑血管病等并发症的发生率越来越高，这些问题的出现，而很大程度可以归咎于现代都市的静态生活方式。现在的研究发现适量的体育运动对预防慢性疾病，保持正常身体起着重要作用。而对患病的人们来说，体育运动也可以有效的帮助这些疾病的恢复，对身体机能的恢复产生了正向的激励。另外，对于一些特殊的人群，例如老年人由于身体机能的降低也正经历着特别的风险，在这种情况，选择一个身体负荷较小的体育运动便显得很有意义。

在这种情况下，足量的锻炼，提高身体素质，增强人体免疫力，就成了有效提高身体素质的最直接的方式。徒步或者登阶变成了一个最为可行也是最为有效的一种锻炼方式，那么如何量化徒步的运动量以及不同的运动的方式变成了一个很关键的问题。计步器作为一个可以移动测量的便携式设备，越来越受到人们的青睐。计步器可以监测人们的日常行走步数，并将其分析和处理之后，给予人们一个可靠的参考标准，方便人们做进一步的锻炼计划。鉴于人们对于行走运动的检测需求，设计一个可以记步，同时能够判断行走的运动状态的计步器，变显得尤为重要。

计步器最基本的功能就是统计步数，在散步、跑步、上下楼等运动时能够帮助用户计算总的运动步数。除此之外，计步器还能够计算运动距离、运动速度，并能够测算消耗卡路里或热量消耗。随着研究的深入，指南针、高度计、心率计和气压计等很多针对户外活动的功能也越来越多的集成于计步器，计步器也就成了身体锻炼和疾病康复必不可少的佩戴品。

目前除了市面上主流的基于MEMS传感器设计的计步器，大多都是以AT89C51或AT89C82单片机为基础，通过MMA4755三轴加速器进行测量来完成的。目前为止，关于步数检测的方案，大致分为两类：一是通过动态阈值判断的方法，根据采样的数据，动态计算阈值，当信号跨国阈值范围时，则认为有效计步。另一类是峰值检测的方式，通过信号斜率找寻信号峰值，在根据人体加速度特征来判断步伐^[2]。

本文设计的，基于Stm32的智能运动计步器，除了可以对于人们在行走时的步数进行计量之外，还可能根据人们的运动状态不同，智能的识别上下楼梯和平地行走这两种不同运动模式。计步器测量的结果可以通过OLED显示屏实时显示，后期也可以通过蓝牙传输到PC端，实现后端的数据分析，从而得到更为精确的运动状态。

2 运动步数检测模型

运动步数的检测方法主要以人体在运动过程中加速度呈现有规律变化的特点为依据，结合人体运动模型取得的先验知识，利用软件对采集的数据进行一系列预处理，最后由特定的检测算法获取运动的步数。人体的运动模型主要用于描述人体的步态，提取不同个体不太的共同特征，为之后的数据处理提供先验知识；数据预处理主要针对传感器采集的加速度数据进行数据转换、滤波等处理，以便于后续的数据分析；最后的软件算法将预处理后的数据结合先验知识进行分析，并对人体的运动状态进行判别并输出步数信息。下面首先通过建立人体的运动模型分析人体的运动特征。

2.1 人体运动模型

由于个体间步长、步频等均存在显著的差异，加速度计的佩戴位置也各不相同，因此个体的步态描述是一个极为复杂的问题。为了从这一复杂的过程中提取共同的特征，本文将对人体的步行的运动进行一定的简化^[19]。如图2.1所示，定义人体步态描述的基准坐标系的原点为人体的质心，人体行走的速度矢量方向为x轴正方向，y轴与x轴垂直且构成水平面，z轴正方向垂直与水平面且向上。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：31482字