- 专利标题: 一种基于机器学习与低通滤波的步频实时计算方法
- 专利标题(英): Stride frequency real-time calculation method based on machine learning and low-pass filtering
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申请号: CN201810884041.X申请日: 2018-08-06
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公开(公告)号: CN108981744A公开(公告)日: 2018-12-11
- 发明人: 李莹 , 陈伟 , 范彬彬 , 尹建伟 , 邓水光 , 罗智凌 , 吴健 , 吴朝晖
- 申请人: 浙江大学
- 申请人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 专利权人: 浙江大学
- 当前专利权人: 浙江大学
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 代理机构: 杭州天勤知识产权代理有限公司
- 代理商 王琛
- 主分类号: G01C22/00
- IPC分类号: G01C22/00 ; A61B5/11
摘要:
本发明公开了一种基于机器学习与低通滤波的步频实时计算方法,该方法给广大跑步爱好者提供了一种简单有效的途径知道跑步的实时步频,经过数据准备、模型训练、状态判定、实时计算四个阶段准确的计算步频。本发明极大的改善了目前步频计算不是实时以及容易误算步频的情况,使得步频计算达到实时可靠,由于采用了机器学习方法,故减少了错误统计步频的情况。同时,本发明实时显示步频,方便跑步者控制自己的跑步速度,且步频计算更加精确。
公开/授权文献
- CN108981744B 一种基于机器学习与低通滤波的步频实时计算方法 公开/授权日:2020-07-07