面向體育訓練的基于壓力傳感可穿戴運動分析設備

　　2.2.2 微處理器

　　微處理器利用自帶的AD轉換功能將輸入的模擬電壓信號轉化為數字信號，并通過藍牙發送到手機終端。

　　為了降低整個系統的功耗，本單片機采用了可休眠的模式，客戶端可以直接發送休眠指令使單片機進入深度休眠狀態。在休眠模式下電流只有270uA，可大大降低功率。同時為降低單片機的功耗，并沒有在單片機中做數據處理，而是直接將采集到的數據通過藍牙以串口方式不斷地發送到Android手機端，在手機端數據的處理。

　　2.2.3 無線充電

　　本系統采用的是基于“強磁耦合”技術的無線充電模式，可以對集成在鞋子內部的Lir2302鋰電池進行無插口的充電，既方便又安全。無線充電模塊分為發射端和接收端。發射端由市電220V接口接入，經轉換出12V直流電，該直流電通過發射模塊內部的功率放大電路和諧振電路最終由發射線圈將能量發往接收線圈，其中發射線圈(相當于電感)串聯連接在諧振回路中。接收端線圈和諧振回路與發射端一致，在諧振回路之后加入整流穩壓電路和指示用的LED，得到4.2V的直流穩壓電源，其中正端直接與鋰電池的正極連接，負端與電池的負極連接，充電電流越大則LED越亮，最終實現對電池的正常充電。

　　2.2.4 手機終端數據處理

　　手機端包括：壓力數據動態實時顯示功能模塊、動作分類模塊、壓力中心計算及損傷預警模塊、運動參數計算模塊、分類跑動時間和距離統計模塊、藍牙管理模塊、休眠控制模塊、社交網絡分享及云平臺數據同步模塊。

　　壓力數據動態實時顯示功能模塊：顯示實時腳底壓力數據，并在手機終端上以色階圖的形式顯示。

　　3 未來、發展

　　3.1 小型化

　　利用硅材料把電路小型化，封裝成芯片，使該設備能夠和鞋子融為一體，提高用戶體驗。由于預算原因，目前尚未實現。

　　3.2 采用基于概率的學習型算法進行動作分類

　　目前，我們采用的動作分類器是基于規則，即利用壓力信號的自相關等統計信息。我們下一步將采用智能學習算法，實現分類，提高分類算法魯棒性(對不同材質地面的適應程度等)。

　　3.3 功耗進一步降低

　　功耗問題是現今智能設備的一大瓶頸，要突破還需要一段時間的相關技術的研究。