基于大数据的体能信息采集分析系统及方法技术方案

本申请公开了基于大数据的体能信息采集分析系统及方法，涉及体能数据分析技术领域，解决了体能数据分析不准确的技术问题；包括：数据采集模块，用于采集用户的体能信息并发送至数据处理模块，所述体能信息包括第一采集周期内重心总位移和平均心率，第二采集周期内重心总位移和平均心率，短跑述数据、长跑数据以及测试人员的体重和年龄；数据处理模块，用于处理体能信息获取最大耗氧量和劳动功率，并结合短跑和长跑数据生成体能数据发送至数据分析模块；数据分析模块，对体能数据进行分析，输出体能等级；存储模块，用于存储比对数据。本发明专利技术设计合理，便于基于大数据的体能信息采集分析。析。析。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的体能信息采集分析系统及方法


[0001]本申请属于体能数据分析
，具体是基于大数据的体能信息采集分析系统及方法。

技术介绍

[0002]当前，人们常常需要对体能信息进行采集和分析从而判断体能的等级，来判断自身的体能情况，现有技术中，仅仅通过采集简单的长跑数据或的从而然后判断用户体能的好坏，然而在数据采集过程中没有对其进行动作的指导，对于不同的人群，采集数据的过程中往往存在不准确的情况。另外采集到的体能数据进行简单分析也导致用户无法获取其准确的体能等级。
[0003]因此需要基于大数据的体能信息采集分析系统及方法解决上述技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了基于大数据的体能信息采集分析系统及方法，用于解决体能数据分析不准确的技术问题。
[0005]本申请的目的可以通过以下技术方案实现：1.基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，包括数据采集模块，用于采集用户的体能信息并发送至数据处理模块，所述体能信息包括第一采集周期内重心总位移和平均心率，第二采集周期内重心总位移和平均心率，短跑数据，长跑数据以及测试人员的体重和年龄；体能信息的采集过程包括：
[0006]设置第一采集周期和第二采集周期，时间均为T，在第一采集周期和第二采集周期内人员按照节拍器指导进行原地起跳动作，当人员起跳高度低于设定起点高度或跳起的终点小于设定高度时，微处理器发送提醒信息至显示单元，重心测量单元测量每次跳起时从重心最低处到重心最高处的位移，然后统计第一采集周期内被采集人员跳起的次数以及每次重心的位移；第一采集周期结束后，人员休息，直到人员的心率降到设定心率，然后开始第二采集周期的数据采集，第二采集周期中人员的数据采集方式与第一次的数据采集方式相同；
[0007]待人员的心率降到静息心率后，人员进行短跑数据采集和长跑数据采集；
[0008]数据处理模块，用于处理体能信息获取最大耗氧量和劳动功率，并结合短跑和长跑数据生成体能数据发送至数据分析模块；
[0009]数据分析模块，对体能数据进行分析，输出体能等级；
[0010]存储模块，用于存储比对数据。
[0011]进一步地，所述最大耗氧量的计算公式为：
[0012]V＝10(α+β*XL+γ*TZ)；
[0013]其中V为每分钟耗氧量；α、β以及γ均为修正系数；XL为心率；TZ为体重。
[0014]进一步地，所述劳动功率的计算公式为：
[0015]P＝W1+(W2
‑
W1)[(BZXL
‑
XL1)/(XL2
‑
XL1)]；
[0016]W1＝(TZ*H)/T1；
[0017]W2＝(TZ*H)/T2；
[0018]其中P为劳动功率；W1为第一测试周期的平均功率；W2为第二测试周期的平均功率；XL1为第一测试周期人员的平均心率；XL2为第二测试周期的人员的平均心率；TZ为人员的体重；BZXL为标准心率。
[0019]进一步地，所述短跑数据为100米跑成绩，长跑数据为1000米跑成绩。
[0020]进一步地，所述对体能数据的分析过程包括：
[0021]首先对体能信息进行无量纲化处理，生成体能数据矩阵E＝[u，v，w，z]；然后在存储模块中调取与用户年龄相符合的所有用户的体能数据矩阵；获取标准体能数据矩阵EB＝[u，，v，，w，，z，]，然后获取关联矩阵，获取关联矩阵中最小值Xmin和最大值Xmax，计算关联矩阵中每个元素的关联系数，生成关联系数矩阵，然后将关联系数矩阵乘以比例系数矩阵获得判断值矩阵；然后对判断值矩阵进行排序；获取被测用户的体能等级。
[0022]进一步地，所述标准体能数据矩阵的获取过程包括：
[0023]按照体现用户体能强弱对其中的对应元素进行由高到低的排序，获取对应元素排名在前百分之二十处的数值，生成标准体能数据矩阵。
[0024]进一步地，所述关联矩阵的获取过程包括：
[0025]计算比对矩阵与标准体能数据矩阵EB中每个对应元素的差值的绝对值。
[0026]进一步地，基于大数据的体能信息采集分析系统的分析方法，包括：
[0027]步骤一：首先利用数据采集模块采集体能信息；
[0028]步骤二：数据处理模块对体能信息进行处理生成体能数据；
[0029]步骤三：数据分析模块对体能数据进行分析，生成体能等级。
[0030]与现有技术相比，本申请的有益效果是：
[0031]本申请通过设置数据采集模块，采用简单的原地起跳的方式获取体能信息，设定的采集时间内，人员跳的越高，越快，其做功越多，相对来说体能越好，通过采集用户每次跳跃过程中的位移和其体重就可以获得人员的做功情况，使得计算人员的做功更加准确，然后通过对在同龄人的四项体能数据，获取比对矩阵，然后计算每个人的判断值，然后对判断值进行排序，从而输出用户的体能等级。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1为本申请原理框图。
具体实施方式
[0034]下面将结合实施例对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的
范围。
[0035]这里使用的术语用于描述实施例，并不意图限制和/或限制本公开；应该注意的是，除非上下文另有明确指示，否则单数形式的“一”、“一个”和“该”也包括复数形式；而且，尽管属于“第一”、“第二”等可以在本文中用于描述各种元件，但是元件不受这些术语的限制，这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。
[0036]如图1所示，基于大数据的体能信息采集分析系统，包括：
[0037]数据采集模块，用于采集用户的体能信息，所述数据采集模块包括心率测量单元、体重测量单元、重心测量单元、微处理器以及显示单元。所述数据采集模块还采集用户的年龄和性别；
[0038]所述心率测量单元用于测量人员的心跳频率，所述体重测量单元用于测量人员的体重，所述重心测量单元用于测量人员重心高度的变化；人员可以通过进行原地起跳和进行爬楼梯动作来使重心升高或者降低，来达到做功的目的。所述体能信息包括第一采集周期内重心总位移和平均心率，第二采集周期内重心总位移和平均心率，短跑述数据，长跑数据以及测试人员的体重和年龄。
[0039]人员的体能信息采集过程包括：
[0040]设置第一采集周期和第二采集周期，时间均为T，在第一采集周期和第二采集周期内人员按照节拍器指导进行原地起跳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，包括数据采集模块，用于采集用户的体能信息并发送至数据处理模块，所述体能信息包括第一采集周期内重心总位移和平均心率，第二采集周期内重心总位移和平均心率，短跑数据，长跑数据以及测试人员的体重和年龄；体能信息的采集过程包括：设置第一采集周期和第二采集周期，时间均为T，在第一采集周期和第二采集周期内人员按照节拍器指导进行原地起跳动作，当人员起跳高度低于设定起点高度或跳起的终点小于设定高度时，微处理器发送提醒信息至显示单元，重心测量单元测量每次跳起时从重心最低处到重心最高处的位移，然后统计第一采集周期内被采集人员跳起的次数以及每次重心的位移；第一采集周期结束后，人员休息，直到人员的心率降到设定心率，然后开始第二采集周期的数据采集，第二采集周期中人员的数据采集方式与第一次的数据采集方式相同；待人员的心率降到静息心率后，人员进行短跑数据采集和长跑数据采集；数据处理模块，用于处理体能信息获取最大耗氧量和劳动功率，并结合短跑和长跑数据生成体能数据发送至数据分析模块；数据分析模块，对体能数据进行分析，输出体能等级；存储模块，用于存储比对数据。2.根据权利要求1所述的基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，所述最大耗氧量的计算公式为：V＝10
(α+β*XL+γ*TZ)
；其中V为每分钟耗氧量；α、β以及γ均为修正系数；XL为心率；TZ为体重。3.根据权利要求1所述的基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，所述劳动功率的计算公式为：P＝W1+(W2
‑
W1)[(BZXL
‑
XL1)/(XL2
‑
XL1)]；W1＝(TZ*H)/T1；W2＝(TZ*H)/T2；其中P为劳动功率；W1为第一测试周期的平均功率；...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢旭，李朋，周靖宇，刘相均，
申请(专利权)人：广东明康数拓网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：