[發(fā)明專利]一種基于機器學(xué)習(xí)與低通濾波的步頻實時計算方法

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• 申請日: 2018-08-06
• 公開（公告）號: CN108981744A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李瑩;陳偉;范彬彬;尹建偉;鄧水光;羅智凌;吳健;吳朝暉
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G01C22/00
• 分類號: G01C22/00;A61B5/11
• 代理公司: 杭州天勤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33224
• 代理人: 王琛

1.一種基于機器學(xué)習(xí)與低通濾波的步頻實時計算方法，包括如下步驟：

(1)利用手機中的傳感器收集不同運動狀態(tài)用戶的運動數(shù)據(jù)；

(2)利用步驟(1)中獲得的運動數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一個用于判斷用戶是否處于步行狀態(tài)的判別模型；

(3)對于待測用戶實時的運動數(shù)據(jù)，利用所述判別模型對其進行判斷：若判定待測用戶當前處于步行狀態(tài)，則執(zhí)行步驟(4)，否則直接返回待測用戶當前非步行狀態(tài)的指示；

(4)根據(jù)待測用戶實時的運動數(shù)據(jù)，每一秒計算一次當前步頻，具體實現(xiàn)過程如下：

4.1以30Hz頻率采樣待測用戶的加速度數(shù)據(jù)和重力加速度數(shù)據(jù)；

4.2根據(jù)以下公式使待測用戶的加速度數(shù)據(jù)與重力加速度數(shù)據(jù)做點積運算；

L＝x_u×x_g+y_u×y_g+z_u×z_g

其中：x_u、y_u、z_u分別為加速度在X軸、Y軸、Z軸方向上的分量，x_g、y_g、z_g分別為重力加速度在X軸、Y軸、Z軸方向上的分量，L為點積運算結(jié)果；

4.3利用一個三階的低通濾波器對點積運算結(jié)果L進行濾波去噪；

4.4設(shè)定一個閾值，對于去噪后的點積運算結(jié)果L，其大于閾值起至小于閾值止的整個過程計為一步，進而統(tǒng)計一秒鐘內(nèi)共有多少步即為待測用戶當前步頻。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的步頻實時計算方法，其特征在于：所述步驟(1)中用戶的運動數(shù)據(jù)包括重力加速度數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)、陀螺儀數(shù)據(jù)以及磁感應(yīng)數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的步頻實時計算方法，其特征在于：所述步驟(2)在訓(xùn)練判別模型之前對于不同運動狀態(tài)用戶的運動數(shù)據(jù)，通過人工標記每組運動數(shù)據(jù)是源自步行狀態(tài)的用戶還是源自非步行狀態(tài)的用戶，從而得到大量樣本；每個樣本包含有一組運動數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的標簽，所述標簽用0或1表示，1代表運動數(shù)據(jù)源自步行狀態(tài)的用戶，0代表運動數(shù)據(jù)源自非步行狀態(tài)的用戶。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的步頻實時計算方法，其特征在于：所述步驟(2)中將所有樣本分為訓(xùn)練集和驗證集，以訓(xùn)練集樣本作為輸入分別對隨機森林、支持向量機和XGBoost三種機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，然后利用驗證集樣本對訓(xùn)練完成的三種模型進行測試，選取其中準確率最高的模型并對其進行參數(shù)微調(diào)，從而得到所述判別模型并保存。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的步頻實時計算方法，其特征在于：所述步驟(3)中獲取待測用戶最近的n組運動數(shù)據(jù)，將這n組運動數(shù)據(jù)逐一輸入至判別模型中得到對應(yīng)的輸出結(jié)果，若其中對應(yīng)輸出結(jié)果判定為處于步行狀態(tài)的運動數(shù)據(jù)超過n/2組，則判定待測用戶當前處于步行狀態(tài)。