【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运动医学领域，尤其涉及一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估系统。
技术介绍
1、在现代竞技体育和专业运动训练中，运动员的身体状况和训练效果评估愈发重要。随着科学技术的不断进步，人们对运动员生理状态的监测需求日益增加。肌肉损伤是高强度训练和比赛中的常见问题，如果不能及时发现和处理，可能会导致严重的伤病和长期的运动生涯影响。因此，如何通过科学的方法对运动员的肌肉损伤进行早期评估和预警，已成为体育科学研究的重要方向。
2、汗液作为人体的重要体液之一，包含了丰富的生理信息，如乳酸、尿素、氯化物、钠离子和氨基酸等。这些生物标志物能够反映运动员的代谢状态和肌肉损伤情况，因而通过监测汗液中的标志物浓度变化来评估运动员的肌肉损伤具有重要的研究价值和应用前景。然而，汗液监测技术在运动中的应用仍处于起步阶段，相关设备和方法还不够成熟，存在诸多技术挑战。
3、现有技术存在的技术问题主要体现在以下方面：(1)缺乏实时监测的能力，无法在运动过程中实时收集和分析数据，导致评估结果滞后，无法提供即时反馈和调整建议；(2)分析精度和稳定性较低，影响评估结果的准确性，无法全面反映运动员的代谢状态和肌肉损伤情况；(3)体积较大，佩戴不舒适，容易对运动员的训练和比赛造成干扰，影响运动员的表现；(4)评估模型较为简单，评估结果的精确性和可靠性较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估系统，以解决上述现有技术挑战。具体地：
2、通过设计
3、通过设计微型过滤器和温度控制单元，过滤杂质并控制样本温度，确保了汗液样本的纯净度和生物标志物的稳定性，克服了样本处理过程中杂质干扰和温度变化的影响。
4、通过设计多维数据融合算法，结合生物标志物浓度变化和运动强度数据进行分析，实现了对肌肉损伤程度的综合评估，提高了评估的准确性和实时性。
5、通过开发自适应噪声消除算法，结合卡尔曼滤波、经验模态分解、小波变换和贝叶斯估计法，解决了数据中的高频噪声和低频漂移问题，提高了数据预处理的效果。
6、通过设计非线性回归模型，利用融合后的评估指标对肌肉损伤程度进行精确评估，克服了传统方法在评估肌肉损伤时的局限性，实现了实时监测和预警功能。
7、本专利技术的一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估系统，具体包括以下技术方案：
8、一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估系统，包括以下部分：
9、汗液采集模块、样本处理模块、数据传输模块、数据处理与分析模块、数据存储模块
10、汗液采集模块，实时采集运动员汗液样本，获取汗液中的生物标志物浓度数据，汗液采集模块将采集到的汗液传输至样本处理模块；
11、样本处理模块，用于过滤杂质，控制样本温度，通过电化学传感器检测汗液中的生物标志物，样本处理模块将检测到的电信号通过数据传输模块发送至数据处理与分析模块；
12、数据传输模块，实时传输检测到的电信号数据，确保数据的完整性和稳定性，数据传输模块将数据传输至数据处理与分析模块；
13、数据处理与分析模块，对采集的生物标志物浓度数据和运动强度数据进行噪声消除和平滑处理，提取多重特征，进行多维数据融合，建立肌肉损伤评估模型，并实时计算肌肉损伤程度，数据处理与分析模块接收来自数据传输模块的数据，进行处理和分析，并将结果存储至数据存储模块；
14、数据存储模块，用于存储所有检测到的数据和处理结果，以便后续分析和参考。
15、一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，包括以下步骤：
16、s1、获取汗液中的生物标志物浓度数据和运动员的运动强度数据，结合卡尔曼滤波、经验模态分解、小波变换和贝叶斯估计法，采用自适应噪声消除算法进行预处理；
17、s2、提取预处理后的生物标志物浓度和运动强度的多重特征，使用多维数据融合技术，将特征数据转换为统一的评估指标，采用肌肉损伤评估模型对肌肉损伤程度进行评估。
18、优选的，所述s1，具体包括：
19、从微型采集器获取汗液中的生物标志物浓度数据，所述生物标志物包括乳酸、尿素、氯化物、钠离子和氨基酸等，生物标志物能够反映运动员的代谢状态和肌肉损伤程度；从佩戴在运动员身体上的加速度计和心率传感器获取运动强度数据，加速度计测量运动员的加速度数据，心率传感器测量运动员的心率数据。
20、优选的，所述s1，具体包括：
21、对采集的生物标志物浓度数据和运动强度数据进行噪声消除和平滑处理，采用自适应噪声消除算法，结合卡尔曼滤波、经验模态分解、小波变换和贝叶斯估计法，通过动态调整滤波参数，消除数据中的高频噪声和低频漂移。
22、优选的，所述s1，具体包括：
23、卡尔曼增益通过初始状态、状态预测、测量更新进行处理，经验模态分解将信号分解为本征模态函数组件，对每个本征模态函数应用卡尔曼滤波；小波变换用于提取信号的多尺度信息，能够有效分离信号的不同频段，从而实现更加精细的噪声消除；贝叶斯估计用于处理噪声和不确定性，通过引入先验分布和似然函数来更新信号的后验分布。
24、优选的，所述s2，具体包括：
25、提取预处理后的生物标志物浓度和运动强度的多重特征，包括变化率、二阶导数、对数变化率、指数平滑和傅里叶变换系数，变化率、二阶导数、对数变化率和指数平滑值反映了生物标志物浓度和运动强度的动态变化，傅里叶变换系数则提供了频域信息，能够捕捉到数据中的周期性变化。
26、优选的，所述s2，具体包括：
27、结合提取的多种特征，使用多维数据融合技术，将特征数据转换为统一的评估指标。
28、优选的，所述s2，具体包括：
29、肌肉损伤评估模型采用非线性回归模型，通过融合后的评估指标对肌肉损伤程度进行评估。
30、本专利技术的技术方案的有益效果是：
31、1、通过微型采集器和传感器实时收集运动员的汗液和运动强度数据，确保在运动过程中无感佩戴，能够实时监测运动员的生物标志物浓度和运动强度变化，提供即时的肌肉损伤评估和反馈；采用多种先进的信号处理和数据分析算法，如自适应噪声消除、卡尔曼滤波、经验模态分解、小波变换和贝叶斯估计等，确保数据处理的高精度和稳定性，提高了生物标志物浓度和运动强度数据的准确性，进而提高了肌肉损伤评估的准确性；
32、2、通过多维数据融合技术，系统将生物标志物浓度和运动强度的多重特征进行综合评估，生成统一的评估指标，并结合非线性回归模型，对肌肉损伤程度进行精确评估，全面反映运动员的代谢状态和肌肉损伤情况，提供更为全面和准确的评估结果；根据实时监测数据和分析结果，为运动员提供个性化的反馈和建议，帮助运动员及时调整训练强度和恢复计划，预防和减轻肌肉损伤，提高本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估系统，其特征在于，包括以下部分：
2.一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估系统，其特征在于，包括以下部分：
2.一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于实时汗液监测的运动肌肉损伤评估方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
5.根据权利要求2所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：史强，汤德锭，吕明，宣涛，周德超，
申请(专利权)人：安徽中医药高等专科学校，
类型：发明
国别省市：
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