[发明专利]基于FFT的步行检测方法

摘要

本发明公开了一种基于FFT的步行检测方法，利用智能手机设备坐标系下x、y和z三轴角速度进行敏感轴检测，并通过敏感轴所对应的角速度数据进行频谱分析处理，接着计算振幅平均值判断二者的关系；然后拟合振幅曲线，计算人行走的频率，最后利用行走时间再求得行人当前持续行走的总步数，向前滑动时间窗口，反复执行。本发明考虑了坐标系不稳定因素，能更加敏感、准确、快速的检测出行人的步行动作。

主权项

一种基于FFT的步行检测方法，其特征在于，按照以下步骤进行：第一步：智能手机陀螺仪采集三轴角速度数据，使用滑动时间窗口接收三轴角速度数据；第二步：提取当前时间窗口中的三轴角速度数据；第三步：通过公式：判断陀螺仪x、y、z三轴中哪一个为敏感轴，其中ωa(i)表示x轴、y轴和z轴角速度在当前时间窗口i时刻的大小，n表示时间窗口的大小；第四步：通过基2FFT算法将敏感轴所对应的时域角速度数据ω(n)转换为频域数据Fn；第五步：通过第四步的结果，首先计算出在0.6Hz到2Hz之间步行频率所对应的振幅平均值然后计算出在0Hz到0.6Hz之间步行频率所对应的振幅平均值观察是否满足以下两个条件：条件1.条件2.若同时满足上述的两个条件，则执行第六步；否则直接转去执行第七步；第六步：执行如下操作：1.将这段时间内的活动设置为行走；2.更新行走的总时间t；3.通过公式A＝ax4+bx3+cx2+dx+e利用0.6Hz到2Hz之间的频谱数据拟合出频率与振幅关系曲线，求出最大振幅所对应的频率f0，其中x表示的是频率，A表示振幅；a、b、c、d、e是常数项系数，a不等于0；通过公式估计出当前人行走的频率f，表示的是上次求得的频率f，α代表权重，α＝0.8；4.通过公式ST＝t×f得到行人当前持续行走的总步数，t表示当前行人持续行走所用的总时间，f表示当前行人的步行频率；第七步：向前滑动时间窗口：即删除原有时间窗口中前1.2s的三轴角速度数据，剩余的数据平移至时间窗口前端；第八步：返回执行第一步，若行人持续走则ST即为行人走的步数；若中间有停顿，则是多次持续走，多个ST累加。