王沛

摘 要： 运动分析技术已被广泛用于监测运动员伤害的可能性研究，然而，该类技术所采用的设备大部分都很昂贵，目前只能在实验室环境中使用，并且只能对每次移动动作进行少量检测。提出了一种新颖的动态运动分析框架，使用可佩戴惯性传感器来准确评估运动员在真实训练环境中的所有活动;并利用该框架设计了一个分析系统，系统使用离散小波变换（DWT）和随机森林分类器自动分类大范围的训练活动，分类器能够以高达98%的准确度成功分类各种活动。其次，使用计算有效的梯度下降算法来估计安装在对象的小腿、大腿和骨盆上的可佩戴式惯性传感器的相对方位，由此计算屈伸膝关节和髋关节角度;这些角度以及骶骨冲击加速度会在慢跑过程中为每个步幅自动提取。最后，生成规范性数据并用于确定受试者的移动技术是否与规范性数据不同以确定潜在的受伤相关因素。

关键词： 运动分析; 离散小波变换; 训练即时数据; 自动分类

中图分类号： TP393

文献标志码： A

文章编号：1007-757X（2019）06-0107-04

Abstract： Motion analysis techniques have been widely used to monitor the possibility of injury to athletes. However， most of the equipment used in this type of technology is expensive and can only be used in laboratory environments and for each movement. And the action is tested in small amounts. This paper presents a novel dynamic motion analysis framework that uses wearable inertial sensors to accurately assess all activities of athletes in a real training environment. The framework is used to design an analysis system， and the system uses discrete wavelet transform （DWT） and random forest classifier to automatically classify a wide range of training activities， the classifier can successfully classify various activities with an accuracy of up to 98%. The system uses Calculate， an effective gradient descent algorithm， to estimate the relative orientation of the wearable inertial sensors mounted on the leg， thigh and pelvis of the subject， thereby calculating the flexion and extension knee and hip joint angles. These angles and the impact acceleration of the tibia will be automatically extracted for each step during jogging. Finally， normative data are generated and used to determine if the subject's mobile technology is different from the normative data and to determine potential injury-related factors.

Key words： Motion analysis; Discrete wavelet transform; Training instant data; Automatic classification

0 引言

運动对于身体的心血管、肌肉骨骼和心理健康有较大的益处，然而在运动过程中，下半身肌肉骨骼损伤是非常普遍的。几乎所有的损伤都是由于组织上相对过度的负载，即相对于组织强度的高负载造成的。随着科技的发展，利用各种传感技术对运动员运动过程中各种运动技术数据进行实时采集，来确定运动员受伤的倾向[1]以及可能造成伤害的相关运动项目（例如跑步，跳跃、着陆等）。……