本发明专利技术提供了一种计步方法、可穿戴设备及可读存储介质,计步方法包括:获取预设时间段内加速度计的三轴加速度数据，将三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将合加速度数据放大10倍；对合加速度数据进行平滑滤波处理；根据平滑滤波后的合加速度数据确定预设时间段内的步数，其中，在平滑滤波的处理过程中采用前后采样点的合加速度均值替换极值点的和合加速度值。本发明专利技术实施例对合加速度数据放大10倍，减少了合加速度计算结果中的以浮点型数据进行存储的小数，以减小对存储空间的占用；在平滑滤波的处理过程中采用前后采样点的合加速度均值替换极值点的和合加速度值，可以去除合加速度波形中的毛刺，有利于提升步数识别的精度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电子设备领域,更具体地说,是涉及一种计步方法、可穿戴设备及可读存储介质。
技术介绍
1、随着技术的发展和生活需求的提高,目前,智能手表、手环等可穿戴设备越来越多被人们所喜爱,智能手表、智能手环等可穿戴设备具有传统手表不具有的功能,例如显示、通讯、播放音乐、上网、生理监测等功能。
2、在现有技术中常采用可穿戴设备进行计步。当人在正常行走时，会产生水平和垂直两个加速度。迈步时重心上提且向前加速，垂直方向有向上加速度，水平方向有向前加速度。收脚时重心回落且减速，垂直方向有向下加速度，水平方向有向后加速度。这样的加速度变化可以绘制出一条类似正弦(余弦)曲线，反映在可穿戴设备的三轴加速度计上，acc(accelerometer，加速度计)信号也会展示出类似曲线，每一个周期即可记为一步。但现有的可穿戴设备的计步精度不高，并且针对一些特殊场景，例如洗澡、洗衣服、洗手，并且在一些持续抖动的交通工具上易产生误计步。
技术实现思路
1、本公开实施例的目的在于提供一种计步方法、可穿戴设备及可读存储介质,其能提升计步精度，并且能够降低对存储空间的占用。
2、第一方面,本公开实施例提供一种计步方法,包括:
3、获取预设时间段内加速度计的三轴加速度数据，将所述三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将所述合加速度数据放大10倍；
4、对所述合加速度数据进行平滑滤波处理；
5、根据平滑滤波后的合加速度数据确定所述预设时间段内的步数，
<
p>6、其中，对所述合加速度数据进行平滑滤波处理，包括：7、确定所述合加速度数据中的尖峰点及凹陷点，将所述尖峰点以及所述凹陷点的合加速度值替换为所述前一采样点与所述后一采样点的合加速度均值。
8、根据本公开的第一方面,将所述三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将所述合加速度数据放大10倍，包括：将所述加速度计输出的三轴加速度数据转换为重力加速度数据。
9、根据本公开的第一方面,确定所述合加速度数据中的尖峰点及凹陷点，包括：
10、确定所述合加速度数据中合加速度值分别大于前一采样点以及后一采样点的第一采样点；
11、响应于所述第一采样点的前i个采样点的合加速度值非持续增大，或者所述第一采样点的后j个采样点的合加速度值非持续减小，将所述第一采样点确定为尖峰点。
12、根据本公开的第一方面,确定所述合加速度数据中的尖峰点及凹陷点，包括：
13、确定所述合加速度数据中合加速度值分别小于前一采样点以及后一采样点的第二采样点，
14、响应于所述第二采样点的前u个采样点的合加速度值非持续减小，或者所述第二采样点的后v个采样点的合加速度值非持续增大，将所述第二采样点确定为凹陷点。
15、根据本公开的第一方面,将所述尖峰点以及所述凹陷点的合加速度值替换为所述前一采样点与所述后一采样点的合加速度均值，之后还包括：对所述合加速度数据进行滑动平均处理。
16、根据本公开的第一方面,将三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将合加速度数据放大10倍，包括：采用如下公式确定三轴加速度数据中各采样点的合加速度值：
17、
18、其中，a表示合加速度值，x、y、z分别表示三轴的加速度值。
19、根据本公开的第一方面,根据平滑滤波后的合加速度数据确定预设时间段内的步数，包括：
20、根据随时间向前滑动的计算窗口提取预设时间段内多个采样点的合加速度数据，对计算窗口内的目标采样点进行波峰波谷识别，计算窗口随时间滑动的步长为2个采样点之间的时间差；
21、统计预设时间段内的波峰数量和波谷数量；
22、根据波峰数量以及波谷数量确定预设时间段内的步数。
23、根据本公开的第一方面,对计算窗口内的目标采样点进行波峰波谷识别，包括：
24、响应于目标采样点的合加速度值分别大于前一采样点的合加速度值以及后一采样点的合加速度值，且目标采样点的合加速度值大于一预设值，将目标采样点确定为疑似波峰；
25、响应于目标采样点的合加速度值分别小于前一采样点的合加速度值以及后一采样点的合加速度值，将目标采样点确定为疑似波谷。
26、根据本公开的第一方面,对计算窗口内的目标采样点进行波峰波谷识别，包括：
27、响应于疑似波峰的前m个采样点的合加速度值逐渐增大，且疑似波峰的后n个采样点的合加速度值逐渐减小，将疑似波峰确定为波峰,其中m大于等于2，且n大于等于2；
28、响应于疑似波峰的前l个采样点的合加速度值逐渐减小，且疑似波峰的后s个采样点的合加速度值逐渐增大，将疑似波峰确定为波峰，其中，l大于等于2，且s大于等于2。
29、根据本公开的第一方面,计算窗口的窗长为w，其中,w≥m+n+1,且w≥l+s+1；
30、目标采样点与计算窗口中第一个采样点之间的采样点数量大于m且大于l；目标采样点与计算窗口中最后一个采样点之间的采样点数量大于n且大于s。
31、根据本公开的第一方面,根据波峰数量以及波谷数量确定预设时间段内的步数，包括：
32、确定波峰数量和波谷数量中的较小值；
33、响应于较小值小于或等于预设值则将较小值作为预设时间段的步数；响应于较小值大于预设值则将预设时间段的步数设为0。
34、第二方面,本公开实施例还提供一种可穿戴设备,包括处理器、存储器以及加速度计,加速度计和存储器通过总线与处理器连接,其中,
35、存储器,用于存储处理器执行的程序代码；
36、处理器,用于调用存储器存储的程序代码,并执行上述方法。
37、第四方面,本公开实施例还提供一种可读存储介质,可读存储介质上存储有指令,当指令在可穿戴设备上执行时使可穿戴设备执行上述方法。
38、本公开实施例提供的计步方法中，获取预设时间段内加速度计的三轴加速度数据，将三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将合加速度数据放大10倍；对合加速度数据进行平滑滤波处理；根据平滑滤波后的合加速度数据确定预设时间段内的步数，其中，在平滑滤波的处理过程中采用前后采样点的合加速度均值替换极值点的和合加速度值。对合加速度数据放大10倍，减少了合加速度计算结果中的以浮点型数据为主进行存储的小数，数据以整数型数据进行存储，可以减小存储空间的占用。并且，在平滑滤波的处理过程中采用前后采样点的合加速度均值替换极值点的和合加速度值，可以去除合加速度波形中的毛刺，为后续计步过程提供了更为平滑的波形，有利于提升步数识别的精度。
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【技术保护点】
1.一种计步方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，将所述三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将所述合加速度数据放大10倍，包括：将所述加速度计输出的三轴加速度数据转换为重力加速度数据。
3.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，确定所述合加速度数据中的尖峰点及凹陷点，包括：
4.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，确定所述合加速度数据中的尖峰点及凹陷点，包括：
5.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，将所述尖峰点以及所述凹陷点的合加速度值替换为所述前一采样点与所述后一采样点的合加速度均值，之后还包括：对所述合加速度数据进行滑动平均处理。
6.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，将所述三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将所述合加速度数据放大10倍，包括：采用如下公式确定所述三轴加速度数据中各采样点的合加速度值：
7.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，根据平滑滤波后的合加速度数据确定所述预设时间段内的步数，包括：
8.根据权利要求7所述的计步方法，其特征在于，对所述计算窗口内的目标采样点进行波峰波谷识别，包括：
9.根据权利要求8所述的计步方法，其特征在于，对所述计算窗口内的目标采样点进行波峰波谷识别，包括：
10.一种可穿戴设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及加速度计,所述加速度计和所述存储器通过总线与所述处理器连接,其中,
11.一种可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有指令,当所述指令在可穿戴设备上执行时使所述可穿戴设备执行如权利要求1至9任意一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种计步方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，将所述三轴加速度数据转换为合加速度数据，并将所述合加速度数据放大10倍，包括：将所述加速度计输出的三轴加速度数据转换为重力加速度数据。
3.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，确定所述合加速度数据中的尖峰点及凹陷点，包括：
4.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，确定所述合加速度数据中的尖峰点及凹陷点，包括：
5.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，将所述尖峰点以及所述凹陷点的合加速度值替换为所述前一采样点与所述后一采样点的合加速度均值，之后还包括：对所述合加速度数据进行滑动平均处理。
6.根据权利要求1所述的计步方法，其特征在于，将所述三轴加速度数据转换为合加速度数据，并...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺鹏，陈海杰，
申请(专利权)人：深圳小澈科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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