手机内置加速度传感器预测跳绳运动能量消耗分析

程梦影

(陕西交通职业技术学院 体育部， 西安 710018)

0 引言

近些年来，跳绳已经成为了国内外专家一种十分推崇的运动，同时也被欧美的医学专家称之为“最完美的健康运动”。通过跳绳可以提高心肺功能、促进新陈代谢，并且减肥效果良好，但是值得注意的是跳绳运动以下肢运动为主，因此，如果运动时间过长可能会对下肢造成潜在的危险，因此，在日常体育教学中，学生的跳绳运动应该进行有度的监测。

近些年来随着互联网技术的发展及智能手机的应用，很多手机运动软件可以实现日常体育运动的监测，并且这种智能手机的监测价格低廉，容易实现。如果在跳绳运动中引入智能手机内置加速度传感器则可以高效评估该项运动，并未该项运动在教学中的开展提供指导。当前手机智能软件研究较多的为中速跑、慢跑等，由于跳绳运动与走、跑的运动相比存在的特殊性，走、跑类的运动软件可能不适合健身跳绳运动的监测，因此十分有必要加强智能手机内置加速度传感器对跳绳运动的能量消耗监测评估。

1 智能手机内置加速度传感器的运动软件

加速度传感器可以对水平方向、垂直方向及侧面方向的加速度进行感应，以此为依据通过计算得出身体在活动过程中消耗的能量值。基于手机内置的加速度传感器运动能耗软件主要通过获取人体空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴不同分量对手机在某一方向上或某一时刻与之相对应的加速度大小对手机运动进行感应，然后通过能量消耗模型计算得出能量消耗值[1]。Easton C,Philip N等人选取11名测试者进行测试(9名男性，2名女性)，全部佩戴两款加速度传感器的智能手机软件，测试项目为跑步和步行，结果显示内置加速度传感器的智能手机软件的计算评估十分可靠[2]。Carlson R H,Huebner D R等人，基于手机内置加速度传感器手机软件对55名测试者进行测试，结果显示跑速越快，能量消耗越高[28]。当前，我国国内关于基于手机的内置加速度传感器智能手机软件的运动监测研究非常少，大部分是对智能手机运动软件的设计与开发[3]，计算方法的差异及智能手机内置加速度传感器的型号不同计算的结果也会产生差异。

2 智能手机内置加速度传感器的能量消耗技术

2.1 整体流程

智能手机内置加速度传感器(GX、GY、GZ)，利用运动模式识别算法实现跳绳运动姿态的判断，以满足学生运动状态的监测。整体流程如图1所示。

图1 整体流程图

2.2 智能手机传感器的框架及调用分析

Android SDK为开发者提供了容易调用的接口，通过Android传感器框可以快速访问传感器获得的跳绳的原始数据。Android传感器框架主要包含了以下类和接口：SensorManager、Sensor、SensorEvent、SensorEventListener。传感器的使用主要包括注册对传感器的监听，以及实现回调接口采集传感器数据两个部分。传感器的调用通过以下3个步骤完成：一是，创建SensorManager对象。创建SensorManager的实例之后，如果不再需要传感器采集跳绳数据可以及时关闭。二是，实现SensorListener接口。SensorListener接口监听跳绳数据的回调通过函数onAccuracyChanged()和函数onSensorChanged()实现，在现实应用中，函数onSensorChanged()应用较为广泛，通过该函数传感器监测到跳绳运动的数据变化，并传回一个SensorEvent的实例，通过这个实例获得采集跳绳运动数据值、数据采集时间戳等相关的可用数据。三是，注册SensorListener。包括SensorListener的注册及SensorListener的取消注册。SensorListener的注册调用SensorManager对象中registerListener()方法，可以定向选取获得传感器采用频率、传感器类型等。SensorListener的取消注册调用SensorManager的unregisterListener()方法取消对传感器数据的调用。

2.3 智能手机加速度传感器原始数据的处理

(1) 滤波

收集在采集跳绳运动的相关数据时，数据中可能存在噪声和干扰信号，将噪声和干扰信号进行消除的过程被称为滤波(Wave filtering)，这是信号分析和处理的关键部分，滤波可以采用滤波器完成，当前通常采用数字滤波器，数字滤波器分成低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器。本文选用带通滤波器，采用Matlab7.0编程软件实现滤波器运算算法的编写，程序从而实现滤波技术。滤波时采用傅里叶变换(FFT)技术将信号的时域转换为频谱，并确定主频率。跳绳时，手机手机加速度传感器的三轴(GX、GY、GZ)的主频率基本都在0-2.5 Hz以内，如图2所示。

将带通滤波器的通带宽度(频率范围差)设定为0.2-2.5 Hz可以消除低频信号的干扰，最后采用二阶巴特沃斯带通滤波器对原始数据进行滤波处理。

(2) 数据的去趋势处理

加速度传感器在跳绳运动时，由于重力加速度会对其它轴产生分量，这样采集的信号与真实信号相比会发生偏离，产生偏差，因此，需要对加速度信号进行去趋势处理，这样信号分布才会更为匀称。

(3) 数据合成

2.4 加速度传感器运动信息数学建模分析

3 应用分析

3.1 应用的仪器

实验过程中需要用到的仪器如下：

(1) 体重计：在测试过程中需要对学生的体重进行测量，体重测量选用体重计M321404，中西远大科技有限公司，秒表使用金雀牌。

(2) 智能手机：华为手机荣耀9，手机的操作系统为Android，在手机中配置ACCELEROETER三轴加速度传感器，该传感器为3轴，量程为±2 g，功率为0.13，精度为3.90E-4。

(3) 人体运动能量消耗监测仪：BeingPower人体运动能量消耗监测仪LivePod。

3.2 受试对象的基本情况

为了确保实现的准确，选取计算机系的5名男同学和5名女同学进行测试，并且男同学之间、女同学之间的身高、体重和BMI差异均不显著。

3.3 跳绳测试安排

选取的10名男女同学分别完成传统跳绳的单直摇跳、开合跳、弓步跳。单直摇跳就是学生两手握住绳子两端，置于身后，由前向后不断摇动摆动绳子，双脚跳过之后继续摇动。开合跳：在基础单直摇跳之上，加入部分动作，当绳子通过脚底的同时，两脚需要在跳起的时候分开，落地的时候合上，如此开合交替。弓步跳：在基础单直摇跳之上，加入部分动作，当绳子过脚时，两脚在空中前后分开落地成弓步，当绳子摇至头顶时，两脚跳起成并步。

3.4 多种花样跳绳形式能量消耗的测量

10名学生在接收测试之前需要进行热身活动和适应性活动，然后进行休息直至平复心率之后开始进行测试，测试开始前，10名学生根据顺序站位，将人体运动能量消耗监测仪佩戴于右侧髓部，将华为手机佩戴于左侧髓部，并以相对静止状态站立2分钟，宣布测试开始之后10名学生在一分钟内跳单直摇跳、一分钟内跳开合跳、一分钟内跳弓步跳，测试过程中如果出现失误或间断要立即继续进行测试，测试完成之后，10名学生以相对静止状态站立2分钟，2分钟后取下仪器进行休息。完成一种跳绳的测试之后需要进行休息，休息完毕之后再进行下一组跳绳测试，如表1所示。

表1 跳绳的能量消耗比较(kcal)

根据表1的数据可知，采用智能手机内置加速度传感器和人体运动能量消耗监测仪的测试结果基本相同，差异不显著，由此可知采用智能手机内置加速度传感器的测量结果较为准确，因此可以采取这样的方式对学生的运动能量消耗进行测量。

4 总结

随着互联网计算机技术的发展，为体育教学的改革提供了支撑，如采用虚拟技术对学生的体育动作进行检测、采用相关的软件采集学生的各项身体信息，加速度传感器采集学生的运动数据，为学生的运动方案制作提供指导。本文中主要分析了智能手机内置加速度传感器对学生跳绳运动能量消耗的预测，并且该种方法的能量监测准确率较高，值得应用和推广，同时我国也要加快相关的软硬件的研发，为其在体育教学中的应用提供技术支撑，确保测量结果的准确性。