一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备制造技术

本发明专利技术公开了一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备，包括声音传感器、呼吸监测器以及通信单元，其中：声音传感器用于采集人运动时的呼吸声信号，并将该呼吸声信号转化为模拟电压信号，该模拟电压信号通过通信单元传输至呼吸监测器；呼吸监测器包括信号处理模块以及信号显示模块，其中，信号处理模块对模拟电压信号进行降噪处理，即根据设定分类阈值对模拟电压信号进行分类，分成呼气类型和吸气类型；同时根据分类结果计算呼吸频率和呼吸占比以及运动心率；信号显示模块用于对呼吸频率和呼吸占比以及运动心率进行显示。该太极教学辅助设备能够准确高效地实现对进行太极运动时呼吸的分类，该呼吸分类结果可以辅助太极教学。

An assistant equipment of Taiji teaching based on breath detection

【技术实现步骤摘要】
一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备
本专利技术属于教学设备领域，具体涉及一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备。
技术介绍
Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台。包含硬件(各种型号的Arduino板)和软件(ArduinoIDE)。由一个欧洲开发团队于2005年冬季开发。它构建于开放原始码simpleI/O介面版，并且具有使用类似Java、C语言的Processing/Wiring开发环境。主要包含两个的部分：硬件部分是可以用来做电路连接的Arduino电路板；另外一个则是ArduinoIDE，计算机中的程序开发环境。它可以被用来制作许多具有实用意义的电子制作品，比如电子时钟，3D打印机等。目前，深度学习已经被广泛的应用于目标检测、图像检测、数据生成等领域。通过深度模型对图片或者信号进行分类识别的准确性也大幅度地提高。申请公开号为CN108420408A的专利申请公开了一种睡眠呼吸监测方法，包括如下步骤：步骤一、计算出平均吸气时长和平均呼气时长，步骤二、判定进入呼吸暂停阶段，步骤三、设脉冲参数，步骤四、发出第一次脉冲之后，呼吸机检测流量的变化，步骤五、比较流量波形，并记录阻塞型呼吸暂停的时长以及当前的脉冲数值大小，阻塞型呼吸暂停监测结束。该检测呼吸方法仅基于呼吸长短来检测的，不够智能。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备，该太极教学辅助设备能够准确高效地实现对进行太极运动时呼吸的分类，该呼吸分类结果可以辅助太极教学，以提高太极教学过程的准确性和高效性。本专利技术的技术方案为：一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备，包括声音传感器、呼吸监测器以及用于实现声音传感器与呼吸监测器通信的通信单元，其中：声音传感器用于采集人运动时的呼吸声信号，并将该呼吸声信号转化为模拟电压信号，该模拟电压信号通过通信单元传输至呼吸监测器；呼吸监测器包括信号处理模块以及信号显示模块，其中，信号处理模块对模拟电压信号进行降噪处理，即根据设定分类阈值对模拟电压信号进行分类，分成呼气类型和吸气类型；同时根据分类结果计算呼吸频率和呼吸占比以及运动心率；信号显示模块用于对呼吸频率和呼吸占比以及运动心率进行显示。该太极教学辅助设备能够根据获取的声音信号计算输出呼吸频率和呼吸占比以及运动心率，该呼吸频率和呼吸占比以及运动心率可辅助太极教学。优选地，在信号处理模块中，对模拟电压信号进行降噪处理的过程为：设定分类阈值为400，将高于400的模拟电压信号定义为对应呼气过程，输出用1表示的高电平；小于高于400的模拟电压信号定义为对应吸气过程，输出用0表示的低电平，该高电平和低电平通过波形图进行显示，即形成降噪后的呼吸波形图。在获得降噪后的呼吸波形图后，根据呼吸波形图，依照时间顺序，在吸气到呼气转换之际，记录当前时间t1；在下次呼气到吸气转换之际，记录当前时间t2；在下次吸气到呼气转换之际，记录当前时间t3；则t3-t1即为1次呼吸时间，以此获得呼吸频率；t2-t1即为1次呼气时间，t3-t2即为1次吸气时间，以此获得呼吸气占比；根据呼吸频率和呼吸气占比计算能获得运动心率。为了实现对模拟电压信号的准确分类，所述呼吸监测器还包括用于实现对模拟电压信号进行自动分类的呼吸分类器；该呼吸分类器是以由LSTM单元，卷积层以及全连接层组成的神经网络经训练得到；模拟电压信号按照一定时间周期转换呼吸信号矩阵后，输入至呼吸分类器后，经计算，输出该时间周期内模拟电压信号对应的呼吸类型。为了利用神经网络来处理模拟电压信号，在将模拟电压信号转化为呼吸信号矩阵时，限定呼吸信号矩阵的尺寸为[2n,1]，其中，2n表示2的n倍，表示样本采样时间周期，即一个时间周期包含2n个采样时间点，1表示采样时间点对应的模拟电压信号值。具体地，呼吸分类器按照数据流的顺序依次包括输入层，LSTM单元，第一全连接层，第二全连接层，连续7个矩阵尺寸递减、通道数递增的卷积层，第三全连接层以及输出层。且呼吸分类器输出的呼吸分类结果以波形图的形式于信号显示模块进行显示。与现有技术相比，本专利技术提供的基于呼吸检测的太极教学辅助设备能够实现对采集的模拟电压信号进行自动分类，并将分类结果转换成数字可视化的信号波形图，以辅助太极教学。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。图1为呼吸传感器捕捉到的原始人体呼吸信号波形图；图2为经过降噪处理后的人体呼吸波形图；图3为呼吸分类器的结构示意图；图4为对呼吸信号对应的分类结果示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围。为提高太极教学过程以及其它体育运动教学的高效性和准确性，本实施例提供了一种呼吸检测的太极教学辅助设备，该太极教学辅助设备包括声音传感器、呼吸监测器以及用于实现声音传感器与呼吸监测器通信的通信单元。其中，声音传感器用于采集人运动时的呼吸声信号，并将该呼吸声信号转化为模拟电压信号，该模拟电压信号通过通信单元(可以为蓝牙模块)传输至呼吸监测器；呼吸监测器包括信号处理模块以及信号显示模块，其中，信号处理模块对模拟电压信号进行降噪处理，即根据设定分类阈值对模拟电压信号进行分类，分成呼气类型和吸气类型；同时根据分类结果计算呼吸频率和呼吸占比以及运动心率；信号显示模块用于对呼吸频率和呼吸占比以及运动心率进行显示。声音传感器可以为内置一个对声音敏感的电容式驻极体话筒。声波使话筒内的驻极体薄膜振动，导致电容的变化，而产生与之对应变化的微小电压。这一电压随后被转化成0-5V的电压，经过A/D转换被数据采集器接受。通过Python建立串口通信，pyserial模块封装了对串口的访问，为Linux、Windows等所有兼容POSIX(可移植操作系统接口)的操作系统和IronPython上运行提供后端。名为“serial”的模块能够自动选择合适的后端。在Windows环境下，可以通过资源管理器确定串口，再建立一个串口相关的变量，确定蓝牙串口以及通信波特率。将声音传感器与蓝牙模块以正确方式连接到Arduino板，并通过USB连接至呼吸监测器(可以是一个小型的计算机)。在Windows10环境下，驱动基本由系统自动安装。再通过ArduinoIDE编辑代码上传至Arduino板，设置声音传感器信号的波特率等信息并将蓝牙模块设置为主机模式，将声音传感器获得的声音信号通过蓝牙串口通信传送到计算机。呼吸监测器获得人呼吸信号之后，对得到的原始呼吸数字信号进行可视化操作，使得使用者能够更好地观察在太极教学活动中运动者的运动情况。使用Python的Matplotlib包来生成优质的信号波形图。根据图像所需建立一个合适长度的value数组并初始化值为0，数组可以获得串口通信的模拟电压信号，通过Matplotlib确定X轴为时间，Y轴为模拟电压值，可以将数组储存的信号数据实时确定合适的Y轴幅值进行动态绘本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备，其特征在于，包括声音传感器、呼吸监测器以及用于实现声音传感器与呼吸监测器通信的通信单元，其中：声音传感器用于采集人运动时的呼吸声信号，并将该呼吸声信号转化为模拟电压信号，该模拟电压信号通过通信单元传输至呼吸监测器；呼吸监测器包括信号处理模块以及信号显示模块，其中，信号处理模块对模拟电压信号进行降噪处理，即根据设定分类阈值对模拟电压信号进行分类，分成呼气类型和吸气类型；同时根据分类结果计算呼吸频率和呼吸占比以及运动心率；信号显示模块用于对呼吸频率和呼吸占比以及运动心率进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于呼吸检测的太极教学辅助设备，其特征在于，包括声音传感器、呼吸监测器以及用于实现声音传感器与呼吸监测器通信的通信单元，其中：声音传感器用于采集人运动时的呼吸声信号，并将该呼吸声信号转化为模拟电压信号，该模拟电压信号通过通信单元传输至呼吸监测器；呼吸监测器包括信号处理模块以及信号显示模块，其中，信号处理模块对模拟电压信号进行降噪处理，即根据设定分类阈值对模拟电压信号进行分类，分成呼气类型和吸气类型；同时根据分类结果计算呼吸频率和呼吸占比以及运动心率；信号显示模块用于对呼吸频率和呼吸占比以及运动心率进行显示。2.如权利要求1所述的基于呼吸检测的太极教学辅助设备，其特征在于，在信号处理模块中，对模拟电压信号进行降噪处理的过程为：设定分类阈值为400，将高于400的模拟电压信号定义为对应呼气过程，输出用1表示的高电平；小于高于400的模拟电压信号定义为对应吸气过程，输出用0表示的低电平，该高电平和低电平通过波形图进行显示，即形成降噪后的呼吸波形图。3.如权利要求1所述的基于呼吸检测的太极教学辅助设备，其特征在于，在获得降噪后的呼吸波形图后，根据呼吸波形图，依照时间顺序，在吸气到呼气转换之际，记录当前时间t1；在下次呼气到吸气转换之际，记录当前时间t2；在下次吸气到呼气转换...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晋音，林安迪，漏溢，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33