基于3軸加速度計(jì)ADXL345的全功能計(jì)步器設(shè)計(jì)

動(dòng)態(tài)閾值和動(dòng)態(tài)精度：系統(tǒng)持續(xù)更新3軸加速度的最大值和最小值，每采樣50次更新一次。平均值(Max + Min)/2稱為“動(dòng)態(tài)閾值”。接下來的50次采樣利用此閾值判斷個(gè)體是否邁出步伐。由于此閾值每50次采樣更新一次，因此它是動(dòng)態(tài)的。這種選擇具有自適應(yīng)性，并且足夠快。除動(dòng)態(tài)閾值外，還利用動(dòng)態(tài)精度來執(zhí)行進(jìn)一步濾波，如圖6所示。

圖6. 動(dòng)態(tài)閾值和動(dòng)態(tài)精度

利用一個(gè)線性移位寄存器和動(dòng)態(tài)閾值判斷個(gè)體是否有效地邁出一步。該線性移位寄存器含有2個(gè)寄存器：sample_new寄存器和sample_old寄存器。這些寄存器中的數(shù)據(jù)分別稱為sample_new和sample_old。當(dāng)新采樣數(shù)據(jù)到來時(shí)，sample_new無條件移入sample_old寄存器。然而，sample_result是否移入sample_new寄存器取決于下述條件：如果加速度變化大于預(yù)定義精度，則最新的采樣結(jié)果sample_result移入sample_new寄存器，否則sample_new寄存器保持不變。因此，移位寄存器組可以消除高頻噪聲，從而保證結(jié)果更加精確。

步伐邁出的條件定義為：當(dāng)加速度曲線跨過動(dòng)態(tài)閾值下方時(shí)，加速度曲線的斜率為負(fù)值(sample_new sample_old)。 .

峰值檢測：步伐計(jì)數(shù)器根據(jù)x、y、z三軸中加速度變化最大的一個(gè)軸計(jì)算步數(shù)。如果加速度變化太小，步伐計(jì)數(shù)器將忽略。

步伐計(jì)數(shù)器利用此算法可以很好地工作，但有時(shí)顯得太敏感。當(dāng)計(jì)步器因?yàn)椴叫谢蚺懿街獾脑蚨浅Ｑ杆倩蚍浅＞徛卣駝?dòng)時(shí)，步伐計(jì)數(shù)器也會(huì)認(rèn)為它是步伐。為了找到真正的有節(jié)奏的步伐，必須排除這種無效振動(dòng)。利用“時(shí)間窗口”和“計(jì)數(shù)規(guī)則”可以解決這個(gè)問題。

“時(shí)間窗口”用于排除無效振動(dòng)。假設(shè)人們最快的跑步速度為每秒5步，最慢的步行速度為每2秒1步。這樣，兩個(gè)有效步伐的時(shí)間間隔在時(shí)間窗口[0.2 s - 2.0 s]之內(nèi)，時(shí)間間隔超出該時(shí)間窗口的所有步伐都應(yīng)被排除。

ADXL345的用戶可選輸出數(shù)據(jù)速率特性有助于實(shí)現(xiàn)時(shí)間窗口。表1列出了TA = 25°C, VS = 2.5 V, and VDD I/O = 1.8 V時(shí)的可配置數(shù)據(jù)速率（以及功耗）。

表1. 數(shù)據(jù)速率和功耗

此算法使用50 Hz數(shù)據(jù)速率(20 ms)。采用interval的寄存器記錄兩步之間的數(shù)據(jù)更新次數(shù)。如果間隔值在10與100之間，則說明兩步之間的時(shí)間在有效窗口之內(nèi)；否則，時(shí)間間隔在時(shí)間窗口之外，步伐無效。

“計(jì)數(shù)規(guī)則” 用于確定步伐是否是一個(gè)節(jié)奏模式的一部分。步伐計(jì)數(shù)器有兩個(gè)工作狀態(tài)：搜索規(guī)則和確認(rèn)規(guī)則。步伐計(jì)數(shù)器以搜索規(guī)則模式開始工作。假設(shè)經(jīng)過四個(gè)連續(xù)有效步伐之后，發(fā)現(xiàn)存在某種規(guī)則(in regulation)，那么步伐計(jì)數(shù)器就會(huì)刷新和顯示結(jié)果，并進(jìn)入“確認(rèn)規(guī)則”工作模式。在這種模式下工作時(shí)，每經(jīng)過一個(gè)有效步伐，步伐計(jì)數(shù)器就會(huì)更新一次。但是，如果發(fā)現(xiàn)哪怕一個(gè)無效步伐，步伐計(jì)數(shù)器就會(huì)返回搜索規(guī)則模式，重新搜索四個(gè)連續(xù)有效步伐。

圖7顯示了步伐參數(shù)的算法流程圖。

圖7. 步伐參數(shù)算法流程圖