【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能手环，具体涉及一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法。
技术介绍
1、在智能手环
，准确监测用户卡路里消耗是重要功能之一。然而，现有技术在处理用户负重运动场景时存在明显不足。传统卡路里计算模型，如mifflin-st jeor方程，未将用户负重作为核心计算因素，难以准确反映负重状态下的能量消耗。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，能够实现负重监测与能耗计算深度耦合，为用户提供更精准可靠的运动耗能数据。
2、本专利技术采取的技术方案具体如下：
3、一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，应用于智能手环，自动化测试数据动态优化方法，包括以下步骤：
4、步骤1：通过智能手环采集智能手环佩戴用户的负重数据；
5、步骤2：从智能手环采集的负重数据中提取智能手环佩戴用户的负重特征；
6、步骤3：根据智能手环佩戴用户的负重特征对智能手环计算佩戴用户的卡路里计算模型
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，应用于智能手环，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，其特征在于：所述负重数据包括智能手环佩戴用户负重运动时的三轴加速度、角速度数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，其特征在于：所述步骤101中智能手环内置的运动传感器包括加速度计、陀螺仪，用于采集智能手环佩戴用户负重运动时的三轴加速度、
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，应用于智能手环，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，其特征在于：所述负重数据包括智能手环佩戴用户负重运动时的三轴加速度、角速度数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的自动化测试数据动态优化方法，其特征在于：所述步骤101中智能手环内置的运动传感器包括加速度计、陀螺仪，用于采集智能手环佩戴用户负重运动时的三轴加速度、角速度数据。
【专利技术属性】
技术研发人员：李睿，
申请(专利权)人：北京中泰众鑫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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