基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统，属于健身评价技术领域。本发明专利技术是为了解决根据主观意愿进行健身效果评价结果不准确的问题。它包括信号采集部和手机APP应用部，信号采集部包括电极、肌电传感器、控制器、采集信号无线传输模块和加速度传感器；手机APP应用部包括处理信号无线传输模块、处理器和用户模块；电极的正极端与负极端与被测对象导联，电极的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；它通过肌肉电信号及肢体运动速度、加速度的检测与分析，来评价健身效果，健身效果的描述与肌肉疲劳程度及运动量相关，通过手机APP进行信息反馈与数据管理。本发明专利技术用于评价健身效果。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统，属于健身评价
技术介绍
在各式各样的体育锻炼中，绝大部分与肌肉锻炼有关。医学证明，锻炼时的肌肉疲劳程度与健身效果密切相关，肌肉疲劳程度过低会导致健身效果不佳，过高则会引起肌肉损伤，因此对锻炼强度进行监测与评估具有重要的实际意义。在健身时，人们对于肌肉的疲劳程度判断通常来自于自己的主观感受，对于非专业人士而言，这样的判断往往不够准确，因此导致肌肉疲劳损伤的结果时有发生，违背了健身者的初衷。为了确保达到较好的健身效果，并同时避免肌肉过度疲劳的发生，对肌肉锻炼者进行实时的健身效果，即肌肉疲劳程度与运动量的评价，是十分有效的措施。目前对于健身效果的评价，多基于主观的方法，如对锻炼时间或锻炼次数进行统计，然后根据自身的主观意愿进行健身效果评价，这样的方法显然不够准确。
技术实现思路
本专利技术目的是为了解决根据主观意愿进行健身效果评价结果不准确的问题，提供了一种基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统。本专利技术所述基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统，它包括信号采集部和手机APP应用部，信号采集部包括电极、肌电传感器、控制器、采集信号无线传输模块和加速度传感器；手机APP应用部包括处理信号无线传输模块、处理器和用户模块；电极的正极端与负极端与被测对象导联，电极的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；肌电传感器通过电极对被测对象的肌电信号进行差分采集，并接收控制器传递的肌电采集控制信号；加速度传感器用于检测被测对象的肢体运动状态，并接收控制器传递的加速度采集控制信号；控制器用于将肌电信号和肢体运动状态信号进行打包，并接收采集信号无线传输模块传递的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；采集信号无线传输模块与处理信号无线传输模块实现信号采集部和手机APP应用部的信号交互；处理器用于接收打包后的肌电信号和肢体运动状态信号，采用小波变换方法实现信号的降噪处理，并进行特征提取，再通过支持向量机算法进行数据分析，获得被测对象的健身效果数据；并接收用户模块发送的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；用户模块用于显示被测对象的健身效果数据，并发送肌电采集控制信号和加速度采集控制信号。所述肌电传感器由滤波电路、缓冲电路、放大电路和AD转换芯片组成，电极传导的肌电信号依次经滤波电路、缓冲电路和放大电路传递给AD转换芯片。所述加速度传感器为16位6轴加速度传感器。采集信号无线传输模块与处理信号无线传输模块均为Wi-Fi模块或者均为蓝牙模块。它还包括电源模块，电源模块用于为控制器和采集信号无线传输模块供电。所述支持向量机算法的支持向量机训练样本集合获得方法为：采集多组志愿者在不同健身强度下的数据，评价其健身效果数据，使用健身效果数据构成支持向量机训练样本集合，并获得基准分类器。本专利技术的优点：本专利技术涉及到生物电信号检测以及肢体运动姿态检测，即通过肌肉电信号及肢体运动速度、加速度的检测与分析，来评价健身效果，所述健身效果与肌肉疲劳程度及运动量相关，它通过手机APP进行信息反馈与数据管理。本专利技术技术方案的产生依据是：肌肉在运动过程中，会在收缩时产生较强的电信号，即肌电信号(electromyography，EMG)，该信号的特征会随着肌肉运动速度及强度的变化而时变。随着肌肉疲劳程度的增加，其产生电信号的能力会减弱，无论是电信号的变化速度还是信号幅值，都会相应的衰减，因此利用肌肉电信号来进行健身效果的监测，是一种客观的评价方法；小波分析广泛应用于生物信号检测，其方法简便，准确度高，能够对噪声进行较好的处理，便于提取特征值，适用于对肌肉电信号的分析与处理。同时，对于肢体运动姿态与动作的解析，可以获取健身者的运动状态，可作为评价健身效果的辅助手段；对于姿态的解析，需要肢体的运动速度及加速度数据，速度可通过理论计算进行估计，因此只要检测肢体的六轴加速度，即X,Y,Z轴加速度和角加速度，即可分析出健身者的肢体运动状态。蓝牙技术和Wi-Fi技术广泛应用于现代通讯设备中，其技术较为成熟，稳定性较高，本专利技术兼容蓝牙及Wi-Fi通讯功能，可通过手机APP对系统进行配置与数据管理。本专利技术系统通过肌肉电信号及肢体运动姿态的检测，实时地分析并评价健身效果，并通过相应的手机APP软件，给予健身者进行实时的信息反馈，以帮助健身者判断当前肌肉疲劳程度，从而达到最优的健身效果，并能避免肌肉损伤与运动不足。附图说明图1是本专利技术所述基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统的原理框图；图2是信号采集部的原理框图；图3是电源模块的结构框图；图4是本专利技术评价系统的流程图；图5是本专利技术的使用位置示意图；图中A表示系统附着于手臂，B表示系统附着于大、小腿，C表示系统附着于腰背。具体实施方式具体实施方式一：下面结合图1至图5说明本实施方式，本实施方式所述基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统，它包括信号采集部和手机APP应用部，信号采集部包括电极1-1、肌电传感器1-2、控制器1-3、采集信号无线传输模块1-4和加速度传感器1-5；手机APP应用部包括处理信号无线传输模块2-1、处理器2-2和用户模块2-3；电极1-1的正极端与负极端与被测对象导联，电极1-1的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；肌电传感器1-2通过电极1-1对被测对象的肌电信号进行差分采集，并接收控制器1-3传递的肌电采集控制信号；加速度传感器1-5用于检测被测对象的肢体运动状态，并接收控制器1-3传递的加速度采集控制信号；控制器1-3用于将肌电信号和肢体运动状态信号进行打包，并接收采集信号无线传输模块1-4传递的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；采集信号无线传输模块1-4与处理信号无线传输模块2-1实现信号采集部和手机APP应用部的信号交互；处理器2-2用于接收打包后的肌电信号和肢体运动状态信号，采用小波变换方法实现信号的降噪处理，并进行特征提取，再通过支持向量机算法进行数据分析，获得被测对象的健身效果数据；并接收用户模块2-3发送的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；用户模块2-3用于显示被测对象的健身效果数据，并发送肌电采集控制信号和加速度采集控制信号。所述肌电传感器1-2由滤波电路、缓冲电路、放大电路和AD转换芯片组成，电极1-1传导的肌电信号依次经滤波电路、缓冲电路和放大电路传递给AD转换芯片。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统，其特征在于，它包括信号采集部和手机APP应用部，信号采集部包括电极(1‑1)、肌电传感器(1‑2)、控制器(1‑3)、采集信号无线传输模块(1‑4)和加速度传感器(1‑5)；手机APP应用部包括处理信号无线传输模块(2‑1)、处理器(2‑2)和用户模块(2‑3)；电极(1‑1)的正极端与负极端与被测对象导联，电极(1‑1)的右腿驱动电极放置于被测对象的受试部位；肌电传感器(1‑2)通过电极(1‑1)对被测对象的肌电信号进行差分采集，并接收控制器(1‑3)传递的肌电采集控制信号；加速度传感器(1‑5)用于检测被测对象的肢体运动状态，并接收控制器(1‑3)传递的加速度采集控制信号；控制器(1‑3)用于将肌电信号和肢体运动状态信号进行打包，并接收采集信号无线传输模块(1‑4)传递的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；采集信号无线传输模块(1‑4)与处理信号无线传输模块(2‑1)实现信号采集部和手机APP应用部的信号交互；处理器(2‑2)用于接收打包后的肌电信号和肢体运动状态信号，采用小波变换方法实现信号的降噪处理，并进行特征提取，再通过支持向量机算法进行数据分析，获得被测对象的健身效果数据；并接收用户模块(2‑3)发送的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；用户模块(2‑3)用于显示被测对象的健身效果数据，并发送肌电采集控制信号和加速度采集控制信号。...
【技术特征摘要】
1.一种基于肌电信号及肢体动作检测的健身效果评价系统，其特征在于，它包括信号
采集部和手机APP应用部，
信号采集部包括电极(1-1)、肌电传感器(1-2)、控制器(1-3)、采集信号无线传输模
块(1-4)和加速度传感器(1-5)；
手机APP应用部包括处理信号无线传输模块(2-1)、处理器(2-2)和用户模块(2-3)；
电极(1-1)的正极端与负极端与被测对象导联，电极(1-1)的右腿驱动电极放置于被
测对象的受试部位；
肌电传感器(1-2)通过电极(1-1)对被测对象的肌电信号进行差分采集，并接收控制
器(1-3)传递的肌电采集控制信号；
加速度传感器(1-5)用于检测被测对象的肢体运动状态，并接收控制器(1-3)传递的
加速度采集控制信号；
控制器(1-3)用于将肌电信号和肢体运动状态信号进行打包，并接收采集信号无线传
输模块(1-4)传递的肌电采集控制信号和加速度采集控制信号；
采集信号无线传输模块(1-4)与处理信号无线传输模块(2-1)实现信号采集部和手机
APP应用部的信号交互；
处理器(2-2)用于接收打包后的肌电信号和肢体运动状态信号，采用小波变换方法实
现信号的降噪处理，并进行特征提取，再通过支持向量机算法进行数据分析，获得被测对
象的健身效果数据；并接收用户模块(2-3)发送的肌电采集控制信号和加速度...
【专利技术属性】
技术研发人员：王缘，王启松，刘丹，刘昕，孙金玮，郭明，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
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