基于特征参数的高强度体育运动负荷状态监测系统

汪宏梅，裴云霞

（宣城职业技术学院，安徽 宣城 242000）

随着人们对身体健康的重视程度不断提升，开始逐渐进行高强度的体育锻炼，以提高身体素质。而非专业运动员有时不能很好地掌握运动负荷的强度。因此，需要研究一种有效的体育运动负荷监测系统。对高强度体育运动负荷状态特征参数的优化监控设计，能实现对体育运动训练的状态监测和优化控制，结合对高强度体育运动负荷状态特征参数分析结果，实现对体育运动状态的优化监测结果，通过对运动的过程管理和训练健康指导，提高体育运动训练的针对性和有效性，研究高强度体育运动负荷状态监控系统设计方法在促进体育训练和健康监测方面有重大意义[1]。

对高强度体育运动负荷状态监测是建立在对高强度体育运动负荷状态参数的采集和信息提取基础上，结合优化信息处理技术和大数据信息处理技术进行高强度体育运动负荷状态特征参数监测，提高高强度体育运动负荷状态监测输出稳定性和可靠性，通过建立高强度体育运动负荷状态特征参数信息融合模型，结合对运动特征参数采集结果，实现运动状态监测和信息融合[2]，传统方法中，对高强度体育运动负荷状态监测的方法主要有基于ZigBee 传感信息识别的高强度体育运动负荷状态监测方法、基于物联网技术的高强度体育运动负荷状态监测方法以及基于自相关特征信息融合的高强度体育运动负荷监测方法等[3,4]。上述方法在高强度体育运动负荷状态监测中存在抗干扰性不好和监测输出稳定性不高的问题。针对上述问题，本文提出基于特征参数的高强度体育运动负荷状态监测系统。首先采用无线传感器网络节点实现对高强度体育运动负荷状态参数采集，然后结合ZigBee 物联网组网和射频标签识别方法，实现对高强度体育运动负荷状态特征参数频谱特征分析和实时运动状态监测，根据监测结果实现对高强度体育运动的实时监控和健康水平测试。最后进行仿真测试，展示了本文方法在提高高强度体育运动负荷状态监测能力方面的优越性能。

1 高强度体育运动负荷状态监测传感信息采集和融合处理

1.1 高强度体育运动负荷状态监测传感信息采集

为了基于特征参数的高强度体育运动负荷状态监测系统设计，结合ZigBee 传感器组网设计的方法[5]，构建高强度体育运动负荷状态监测的数据采集模块，如图1 所示。

在图1 所示的高强度体育运动负荷状态监测数据采集模块中，采用局部总线传输控制技术，实现对高强度体育运动负荷状态特征参数的信息融合，构建高强度体育运动负荷状态特征参数的远程传输控制模型，采用TMS320C50 DSP 芯片作为高强度体育运动负荷状态特征监测系统的核心处理芯片[6]，实现高强度体育运动负荷状态特征的集成信息处理，设计的高强度体育运动负荷状态特征监测系统的FIFO RAM 缓冲区，采用Sync/Trigger 触发方式实现控制指令加载和信息控制，得到系统的总体结构模块设计如图2 所示。

在图2 所示的总体结构模块设计中，采集的高强度体育运动负荷状态参数主要有最大摄氧量VO2max、每分通气量VE、氧脉搏O2P、心率HR 等特征参数，并在LED 显示界面实现高强度体育运动负荷状态特征信息显示和优化处理[7]。

1.2 数据信息融合处理

图1 高强度体育运动负荷状态监测的数据采集模块

图2 系统的总体结构模块设计

综上分析，构建高强度体育运动负荷状态特征参数监测的集成信息处理模型，根据最大摄氧量VO2max、心率HR等指标参数，实现高强度体育运动负荷状态监测和信息融合处理，如图3 所示。

图3 高强度体育运动负荷状态监测和信息融合处理

2 高强度体育运动负荷状态监测优化

2.1 特征参数识别

构建高强度体育运动负荷状态特征参数的检测统计特征分析模型，结合ZigBee 物联网组网和射频标签识别方法，对高强度体育运动负荷状态特征参数频谱特征分量实现自适应控制，采用RFID 射频标签识别技术，提取高强度体育运动负荷状态特征参数的关键特征信息[11]，高强度体育运动负荷状态特征参数频谱均衡输出特征量为

根据上述分析，构建高强度体育运动负荷状态监测的参数识别模型，根据参数识别结果实现负荷状态特征监测和特征参数识别。

2.2 高强度体育运动负荷状态监测输出

构建高强度体育运动负荷状态特征参数的检测统计特征分析模型，建立高强度体育运动负荷状态特征参数融合模型，得到高强度体育运动负荷状态特征参数融合的分布函数为

得到状态监测输出表达式为

图4 系统硬件集成设计

由此实现对高强度体育运动负荷状态特征参数频谱特征分析和实时运动状态监测，根据监测结果实现对高强度体育运动的实时监控和健康水平测试[12]。

3 系统硬件实现及仿真测试分析

高强度体育运动负荷状态监测系统以无线传感器网络作为信息采集模块，结合ZigBee 组网构建高强度体育运动负荷状态监测系统的物联网控制模块，采用DAVICOM 公司的DM9000 作为信息处理器，采用MAX8660 作为体育运动负荷状态监测系统的输出控制总线，得到系统的硬件设计如图4 所示。

设定对高强度体育运动负荷状态监测的数据采集频率为28～30 kHz，干扰强度为-50 dB，参数采集的指标分布见表1。

根据上述参数采集结果，实现高强度体育运动负荷状态监测，得到监测结果如图5 所示。分析图5 得知，本文方法实现高强度体育运动负荷状态监测的输出拟合性较高。测试体育运动负荷状态监测的输出可靠性指标，得到结果如图6 所示。

表1 参数采集指标分布

分析图6 得知，本文方法实现高强度体育运动负荷状态监测的特征参数融合度水平较高。对运动参数监测的准确性较高，实时性较好，对运动负荷特征参数监控输出的信息融合性能较好。

图5 体育运动负荷状态监测结果

图6 输出可靠性指标测试

4 结束语

结合对高强度体育运动负荷状态特征参数分析结果，实现对体育运动状态的优化监测结果，提高体育运动训练的针对性和有效性，本文提出基于特征参数的高强度体育运动负荷状态监测系统。采用Sync/Trigger 触发方式实现控制指令加载和信息控制，采用三端线性估计的方法，构建高强度体育运动负荷状态性聚类模型，根据最大摄氧量VO2max、心率HR 等指标参数，实现高强度体育运动负荷状态监测和信息处理。分析得知，本文方法对高强度体育运动负荷状态特征监测和参数分析的信息处理能力较强，监测结果稳定可靠，能够有效辅助体育运动的进行，确保运动的安全性。