【摘 要】
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针对人体在处于不同状态下呼吸幅度和速率的不同,并综合目前已有的呼吸监测方法,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的可穿戴式惯性测量单元的呼吸状态监测方法。首先将两个惯性测
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金培育项目(U1610111);西南石油大学青年教师“过学术关”项目(201799010002)
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针对人体在处于不同状态下呼吸幅度和速率的不同,并综合目前已有的呼吸监测方法,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的可穿戴式惯性测量单元的呼吸状态监测方法。首先将两个惯性测量单元固定在人体的前胸与后背,测量人体在不同运动状态下呼吸时胸廓收缩和扩展所引起的加速度与角速度变化,在对前胸、后背惯性测量单元所测量的数据进行坐标变换空间对准后,采用差分模型下的卡尔曼滤波算法解算出运动员单纯呼吸运动状态下的加速度变化曲线,进而得到不同运动状态下运动员的呼吸频率和呼吸深度参数,该参数可作为评价运动员身体素质的重要指标。最后在搭建
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