基于加速度传感器的运动信息采集系统设计

摘要

运动与人体健康息息相关，一直以来受到人们的广泛关注，随着运动生物力学、人体测量学的发展，人们对运动的研究日益深入。本文以运动生物力学理论为基础，对运动参数的测量和分析方法进行了研究，主要目的在于探索运动生物力学参数之间的关系，通过运动生物力学参数的测量、分析揭示人体运动的规律，在人体姿态识别、体育训练等方面提供理论指导。

在对人体结构及运动的特点进行了介绍和总结的基础上，为了便于运动研究，建立了人体运动的棒状模型及便于分析计算的人体坐标系。通过对常用人体运动参数测量方法的分析，提出了利用加速度参数进行运动测量和分析的方法。应用加速度传感器实现了对肢体运动的测量，并利用加速度参数与速度、位移等参数之间的数学关系实现了对其它运动参数的求解，从而对运动姿态、动作轨迹等进行分析。

自行设计了运动采集系统，系统分为信号采集单元与数据处理单元两个部分，以单片机、三轴加速度计ADXL330为核心，可实现多传感器网络节点的信息采集及数据分析。仿真结果验证了利用运动信息采集系统对人体运动信息进行采集和分析的方法是可行的。

利用加速度参数对人体简单运动进行分析的方法方便可行，但在复杂运动的分析中，则需要更多的信息进行综合分析。因此，对于人体运动的研究，应综合多种方法，尽可能获取更多的信息，以使得人体运动分析更加科学、合理。

关键词：运动生物力学，运动信息采集，加速度传感器，运动测量

Design of Motion Information Collection System Based on

Acceleration Sensor

ABSTRACT

Human has always paid broad attention to body motion relating close to human health. With the development of motion biomechanics and anthropometry, people have increasingly deeply studied human body motion. The paper focuses on the measurement of body motion parameters and analysis method of body motion based on the theory of motion biomechanics. The contents involve the study on the relationship between parameters of motion biomechanics, the analysis of the law of body motion by measuring motion biomechanics parameters to provide theoretical guidance for recognition of human gesture, physical training, and so on.

Human structure and characteristics of body motion are analyzed and summarized,on the basis of which rod model and coordinate system of human body are built to provide convenience for the study of body motion. The method of measuring body motion with acceleration sensor is presented with the analysis of common measurement method of body motion parameters. The measurement of extremity is performed by acceleration sensor; other motion parameters are solved by the mathematical relationship between acceleration parameter and velocity, displacement,etc.. Thereby, motion gesture and action trace of human body can be analyzed.

A system which consists of signal collection unit and data processing unit is developed to complete collection and data analysis from the motion information at most 5 sensor network nodes using msp430 and ADXL330.The results show that collecting and analyzing motion information of human body by the system is a feasible method.

The analysis of simple body motion using acceleration parameter is a convenient and feasible method. But more information is required to be analyzed synthetically in

the complex motion. Therefore, it is necessary for the study of body motion to synthesize a variety of methods and obtain as much information as possible, which makes the analysis of body motion more scientific and rational.

Key Words：Motion biomechanics, Collection of motion information, Acceleration sensor, Motion Measure men

目录

1 绪论................................................................................................................................ 1 1.1 课题研究的背景......................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状......................................................................................................... 1 1.3 研究意义..................................................................................................................... 2 2 运动信息采集与分析.................................................................................................... 4 2.1 运动生物力学的基本运动参数................................................................................. 6 2.2 运动信息采集的方法................................................................................................. 7 2.2.1 光学测量方法.......................................................................................................... 7 2.2.2 非电量电测法.......................................................................................................... 8 2.2.3 肌电信号测量法...................................................................................................... 8 2.3 基于加速度传感器的运动信息采集与分析............................................................. 8 3 运动信息采集系统的硬件设计.................................................................................. 12 3.1 系统总体设计........................................................................................................... 12 3.2 信号采集单元电路设计........................................................................................... 12 3.3信号处理单元设计.................................................................................................... 16 3.3.1 主控制器的选型.................................................................................................... 17 3.3.2 外围电路设计........................................................................................................ 17 3.3.3 输入输出电路........................................................................................................ 18 3.3.4 现场总线通信电路设计........................................................................................ 18 3.3.5 现场总线供电电路设计........................................................................................ 19 3.3.6 现场总线供电分析................................................................................................ 19 4 系统软件设计.............................................................................................................. 23 4.1 信号处理单元程序设计........................................................................................... 23 4.2 数据处理单元程序设计........................................................................................... 24 5 总结与展望.................................................................................................................. 28 5.1 总结........................................................................................................................... 28 5.2 展望........................................................................................................................... 28

参考文献.......................................................................................................................... 30 附录A 总体电路原理图 ................................................................................................ 32 附录B 顶层PCB ........................................................................................................... 33 附录C 底层PCB ........................................................................................................... 34 致谢.................................................................................................................................. 35

1 绪论

1.1课题研究的背景

物质的运动是绝对的。宇宙空间的任何物质、物体无时无刻不在运动中，大到星系、宇宙天体的宏观相对或绝对运动，小到微观世界的分子热运动、电子运动等。人类在认识自然、改造物质世界以及认识自身的过程中，对运动的研究不断深入，研究领域也不断拓宽。而运动与人类密切相关。

运动与我们是密切相关的，现有科学技术也明确的告诉我们，物质的运动时绝对的，大到宏观世界宇宙间的天体、星系，小到微观世界的分子、离子、电子等，都是无时无刻不在运动，我们在社会的不断发展进步中，对运动的认识也在逐步深入，研究的范围也在不断拓展。随着时代的发展，当代的人们对健康的更加关注及需求，也推动着与其息息相关的人体运动研究的发展。从而使得运动测量学、运动生物力学等学科的研究也取得了巨大的进步[1]。而且各种体育赛事已经深入到每一个角落，体育竞技的强度也在不断提升，整个社会都在努力地寻求突破，需要掌握更多的人体运动信息，这也进一步促进了整个人类社会在这个领域的巨大投入。

对于运动研究需要多种学科的交叉，其应用范围也就相应的十分广泛[2]。运动力学根据运动学、动力学等方面的知识，利用测量技术进行信息的采集，对运动器官系统力学及运动体在空间进行局部或整体运动时，在各种力的作用下，运动体在时间和空间中的位置、姿势、运动速度等的变化规律进行研究。要进行运动的研究，最重要的一步自然是对运动体运动信息的检测，而人体运动检测技术是由多学科相互交融所产生的一项应用非常广泛的技术[3][4]，其基本原理涉及医学、数学、物理学、计算机科学等学科，并与虚拟现实技术、建模技术、计算机动画技术、模式识别技术、人机交互技术、数据可视化技术及传感器技术等密切相关。

因此，对运动体运动信息的研究也就成了现代科学研究的一项重要的学科，以人体的运动为研究对象，精确地获取人体在运动过程中位移、速度、加速度、力以及肌电信号等，并进行处理以及分析[5]，是现代生物医学发展的重要推动力，也备受青睐及关注。 1.2国内外研究现状

1/ 35

以测量及同步测量技术为标志的现代运动生物力学测量技术，己经使得运动体的运动测量可实现实时化、可视化以及三维空间范围内的测量分析[6]。虽然现代测量技术为运动生物力学的发展提供了强有力的催化剂，但是我们应该认识到研究生物运动的力学问题，根本上取决于测量研究技术以及分析技术。学术界的研究者己经意识到现代测量技术应用于人体运动分析的局限性源于对人体运动力学的本质认识还不够深入。运动生物力学的测量技术还依赖于其他学科，如计算机技术、电子测量技术、等相关学科的发展[7]。

国内有很多单位在此方面进行了深入的研究，如西安市第四军医大学，生物医学工程系的焦纯、杨国胜等人利用三维加速度传感器设计并研制了一种训练强度监测仪用于评估士兵训练状况和训练效率[8]。在考虑人体运动加速度幅值、频率的有效范围下，为实现对静、稳态和动态激励都有较好的响应，其选用了具有频带宽、灵敏度高、内置防震装置、性价比较高的压阻式加速度传感器，即ICSENSOR公司生产的3个3031型单轴加速度传感器[9]，并通过正交组合成三维加速度传感器，及相应的电路信号处理、运动数据记录与分析处理等实现对训练现场的运动等进行记录与评估。

当代高科技理论与技术对运动训练领域全面、深入的渗透和介入已成为当今竞平的体育训练和大赛中，运动员的整套动作都将被详细记录，用于赛后技体育发展的主要趋势[10]。目前在体育训练中，有着相对成熟的训练规律和方法，但是人体的个体差异性较大，如何能够科学地运用这些规律就要求对运动员的训练要因人而异，这就要求对人体运动的相关信息进行尽可能详细的采集和分析。 国外研究现状,运动体运动研究从力学原理性分析阶段进入实验测量阶段的早期学者是法国生理学家韦伯兄弟。他们在1836年用时钟计时的方法[11]测量了人在走路过程中的时间空间特征，并得出了步速和身体支撑时间成反比关系的结论。他们的法国同行缪勒(G.Muller)用同样的方法测量了人体走和跑时下肢支撑期和摆动期的时间和比例关系，此时的人体运动测量手段应该说很简陋。后来摄影影像技术的引入，使运动测量手段有了很大的飞跃。1877年，美国摄影师麦布里奇(E.Muybridge)用24台照相机拍摄了马奔跑的连续照片[12]，后来他又拍摄了人体走、跑等动作的连续照片，并在1901年发表了专著《运动中的人体运动图像》，从而奠定了影像测量方法的基础。几年后，马勒(Maler)、德美尼(Demeni)等提出

2/ 35

了运动轨迹定位照相法和连续光点照相法，这些方法直到现在仍被用来研究人体运动[13]。

20世纪30年代英国生理学家希尔(A.V.Hill)开展了关于肌力的研究[14]，取青蛙的缝匠肌为试样，通过测量肌肉在缩短过程中的肌张力、肌肉缩短速度、肌肉产生的热量及肌肉维持痉挛状态所需的热量，并按照热力学第一定律建立了与实验结果一致的希尔方程[15]。从此，人体运动生物力学的一个重要领域：肌力与肌肉的生理特性的相关研究逐渐发展起来。

20世纪后半叶以来，计算机及电子技术的飞速发展以及传感技术、优化技术等智能分析技术的应用带来更为准确便捷的现代测量技术[16]。继阿马尔(Amaer)研制了第一台两分量测力台，使运动生物力学进入在体动力学测量后，莱曼德(Reymond)在伽伐尼(Galvani)《论在肌肉运动中的电力》的基础上[17]，创立了肌电测量技术。阿马尔和埃弗特曼(Elftman)基于人体运动效率，创立了力能学测量技术，后人从此技术进一步发展了肌力优化技术和能量优化技术。高速摄影技术、传感测量技术以及同步测量技术应用于运动生物力学的测量后，使得人体运动生物力学测量的研究进入了三维运动学和空间力学研究的层面上，为全面研究人体运动效能提供了良好的保证[18]。与此同时，多刚体动力学和计算力学的在解决人体运动学问题的同时，获得了实验技术的支持。

国外将加速度传感器应用于体育训练的研究比较领先。较早有CarlijnV.C.Bouten等人[19]，采用压阻式三轴加速度传感器测量人体运动加速度与能量消耗的关系。实现对人体在坐、行走等日常活动中运动加速度的测量[20]，进而由实验获得加速度值与人体运动能量消耗的关系。从其测量结果分析来说，加速度值能反映被测人体一定的运动强度。利用加速度传感器输出值与人体站、坐、走、跑、跳、骑等日常生活运动能量消耗之间的关系，结合相关皮肤温度、心率等测量传感器，经相关算法软件分析及实验标定等。这种设备能用于对运动员训练强度实时检测、分析，从而为运动员体能训练提供可行、准确、实时的测量，用以指导体能训练。

在人体生理力学研究方面，运动的计算机仿真是更高层次的研究内容，是研究人体运动规律的有效手段，并具有很高的理论和实际应用价值，如用于碰撞的仿真、分析人的运动特征、医疗中脑神经外科诊断以及步态研究等[21]。当然研

3/ 35

究人体运动的手段和方法很多，其中实验方法是一个非常有前景的研究方法，充分利用实验所获得的测试数据，可以简化建模的复杂性，缩短研究周期，模拟运动体运动的实例。通常采用运动生物力学测试手段，可以得到相关运动体运动的数据，当然还要借助于影像仪、多维测力台、肌电仪等设备。但要获取全面的人体运动测试数据，必须综合利用这些设备，因此人体运动信息的采集、应用、研究的发展很大程度上要依赖于人体运动测试和感知技术。 1.3研究意义

在研究人体运动时，我们实际上把人体当做一个物质的合成体，通过人体的外部运动表现出来信息，去分析人体的内部运动，诸如脑部的运动：思维、决策等形成完成外部动作的指令的过程等。而且我们必须由外到内的去分析研究，分析两者之间的联系及纽带，这样才能更好地认识人体自身，获得足够的科学依据，来为人类社会的发展做出应有的贡献。

总所周知，人体的构造十分的复杂，故而对人体运动学的研究也就要涉及的很多的学科，要找到这些学科如运动学、动力学、人体解剖学等诸多学科的交叉，采集人体运动信息，以及在各种力的作用下，人体内部器官系统力学与人体进行局部或者整体运动时，人体在时间和空间的位置，姿势、运动状态等的变化规律，继而进行分析研究。

在对人体运动信息的研究过程中，最关键的一环就是对人体运动信息的检测和采集，而人体运动检测技术囊括了医学、物理学、数学、计算机科学等诸多学科，又与虚拟现实技术、建模技术、计算机动画技术、模式识别技术、人机交互技术、数据可视化技术、及传感器技术息息相关[22]。

相应的，人体运动学的应用领域也是十分的广阔，主要包括在以下几个领域

[23]

：医学保健领域，主要应用于对人体运动功能及损伤做出更直接有效地评估，

分析受损原因，以利于更好地救治及预防；体育领域，可以通过对运动员运动时所蕴藏的生物力学信息探测分析来塑造运动技术的标准模式，找到运动技术最佳的途径，从而改善训练的方式，使运动员能够在运动技术上有所突破，更有力地参与到竞技比赛中，获得更加优异的成绩；教育交流领域，可以通过对肢体语言所传达的信息去分析人体的内部活动，甚至可以解决与聋哑人的交流问题；虚拟现实领域，主要应用于人与虚拟现实环境的交互，将真实生活中的人体运动映射

4/ 35

到虚拟环境。因此，对人体运动信息的采集无论是在理论研究还是实际应用中都有着非常广泛的应用和非常重大的意义。

5/ 35

2 运动信息采集与分析

2.1运动生物力学的基本运动参数

运动生物力学的发展，对人体运动测量学起到了巨大的推动作用，运动生物力学研究的内容是人体运动中的机械运动规律。人体运动的含义可以理解为人体整体、肢体位置的移动（位移），包括竞技体育运动、大众体育运动、日常活动和生产劳动等。

运动生物力学应用生物学和力学的理论、方法，研究人体从事各种运动、活动和劳动的动作技术, 使复杂的人体动作技术奠基于最基本的生物学和力学规律之上，并以数学、力学、生物学以及动作技术原理的形式加以定量描述[8]。人体运动、活动和劳动中的各种动作技术，可以通过运动生物力学方法进行测试研究，从而提高运动技术水平[9]。

运动生物力学通过研究人体在运动中表现出的力、速度、加速度等参数与人体结构特性的关系，来揭示人体运动的基本规律，获得有价值的运动参数，从而进一步了解复杂的人体运动，为更深入地研究人体运动的相关技术提供重要依据。

为了更准确地对人体运动进行研究分析，首先要对运动生物力学常用的基本运动参数进行了解。运动生物力学常用的参数主要有：位置、位移、速度、加速度、角位移、角速度、角加速度、力、功、功率、动量、冲量、动量、力矩、动量矩、冲量矩、动能、位能、质量、重量、重心、人体环节质量、重量、重心、躯干倾角、着地角、离地角、前蹬角、后蹬角、腾起角、出手角、姿势角、攻角、稳定角等。

对于人体运动的分析和描述都离不开以上运动生物力学参数，其中部分参数可通过仪器直接测量得到，另一些参数则需要根据其它参数进行运算得到[9]。

运动信息采集与分析是指运用某种手段跟踪、捕捉人体的运动，获得人体运动的部分参数，并对这些参数进行分析和处理，从而得以重建人体的结构和姿态或进行其它的应用。人体在运动过程中所表现出来的运动信息主要体现在身体位置、关节角度、身体和肢体的位移、速度和加速度、力的大小和方向、动态力的变化速率等方面。对这些信息进行测量并利用生物运动学技术进行分析，可以对人体在运动中的状态进行评价。人体运动分析的过程主要由运动的跟踪测量、信号处理、数据分析所组成。

6/ 35

2.2 运动信息采集的方法

随着科学技术的发展，越来越多的高新技术被应用到人体运动信息采集的研究中，目前运动信息采集的主要方法有：光学测量方法、非电量电测法、生物电信号测量法。 2.2.1 光学测量方法

为了对采集到的图像信息进行分析，需要对其进行数字化处理，对于高速摄影所得到的运动信息一般通过影片解析仪，完成影片的数字化过程，图2.1所示为影片数字化原理的示意图。如图3.1中所示，分析放影机将摄影机所拍摄到的图像放大后投影到数字化板上，然后用游标键盘取出需要的坐标值（x,y）输入到计算机中存储或进行数据处理。

图2.1 影片数字化原理

通过上述的原理介绍可知，一台摄影机只能对物体或人体运动进行平面分析，而且当遇到遮挡或进行旋转动作时，只能对测量点进行估算。若要准确地反映事物的运动特征，必须进行三维立体分析。原则上要通过两台摄影机从不同角度同步进行拍摄，这样就能把物体或人体运动的空间特征描述出来。采用多台摄影机同步工作在技术上存在一定难度，一般常用的方法有两种：1、定点三维正交法；2、定点三维直接线性变换法。完成拍摄后的数字化过程也更为复杂，在数据处理过程中需要对两台摄影机的的数据进行正交合成，一般通过专用的影像解析软件[12]系统来完成。以上介绍的高速摄影和摄像方法，可以对人体不施加任何约束，是正式比赛时可行的方法，但是为了从画面中获取关节点的位置信息，就需

7/ 35

要在数字化仪上对着进行逐帧分析，光电技术开始被应用于运动检测中。目前得到广泛应用的产品主要有SELSPOT系统、VICON系统和COD系统。 2.2.2 非电量电测法

非电量电测法是把传感器或传感元件固定在被测物上，然后把被测物的力学参数由传感器转换为模拟电量，通过放大器将微弱的模拟电量放大并调理后经模数转换器转换为数字量后进行计算机处理。其原理框图如图2.2所示。

力学参量 传感器或传感原件 放大器 A/D转换 输出设备 图2.2 非电量电测法原理框图

计算机

在人体运动测量中，用于将力学参量转换成电量的传感器或传感装置主要有：测角仪、位移传感器、力传感器、惯性传感器等。 2.2.3 肌电信号测量法

肌电测量包括有损伤测量和无损伤测量两大类。运动实践中的肌电测量大多采用无损伤类的表面肌电遥测技术，描记出肌肉活动中的电信号变化过程，称之为肌电图。利用肌电图可以说明：

(1)某块肌肉或一块肌肉的哪些部分参与活动； (2)运动中所测各块肌肉参与活动的时间；

(3)运动中所测各块肌肉收缩时间的长短和收缩强度。

肌电图在体育运动中应用比较广泛，用肌电图研究肌肉的不同状态、肌肉之间的协调程度、收缩类型及强度、判断肌肉疲劳程度及损伤、评定肌肉素质等等都有比较成功的例子。当人体进行运动时，相应的肌肉会收缩、变形，肌肉收缩所产生的微弱肌电信号被电极检测到，测量装置的信号处理放大环节会对此信号进行放大和滤波，去除干扰并得到有用的肌电信号，再经过A/D转换环节，则得到数字量的数据，测量装置的CPU对此数据再进行相关的分析和处理，即可得出运动过程中相关肌肉作用的结论。 2.3基于加速度传感器的运动信息采集与分析

人体的运动最终以肢体在空间中姿态、位置的变化来体现，对于运动过程的

8/ 35

储多信息如加速度、速度、位移、位姿、力等之间存在着一定的联系，只要得到加速度信息，其它参数信息可通过对其积分得到，下面以人体前臂运动的信息测量为例，说明加速度传感器在人体运动信息采集中的应用方法。

人体前臂在运动过程中始终和竖直方向(或水平方向)成一定的角度关系。通过固定于前臂上的三轴加速度传感器的各个轴与重力方向(竖直向下)之间的夹角就可以检测出人体前臂的运动姿态。在进行前臂运动检测时，首先将传感器固定于前臂上，随着前臂的运动状态改变，传感器输出的变化信号经处理后可以得到前臂的运动姿态改变的参数。

以简单平面运动为例，待测者肘关节置于桌面上不动，前臂绕肘关节做竖直平面的屈肘动作，加速度传感器安装于腕关节，注意在运动过程中，应保持其位置不变。在以上约束条件下，当前臂不动时，只需检测当前加速度传感器各敏感轴与重力方向的夹角，即可分析出前臂的姿态。

图2.3 重力加速度对传感器作用示意图

当传感器保持相对静止时，会受到重力的作用，这样加速度传感器输出与重力加速度方向相反、大小相等的加速度信号，此加速度信号在三个轴上的输出分量取决于三个敏感轴与重力方向的夹角。图3.3所示为传感器相对静止时的各敏感轴与重力方向的夹角分别为θ、φ、γ，如果重力加速度的大小为g，此时传感器三个轴输出的电压信号分别为：

vxkgcosv0vykgcosv0 vzkgcosv0式中：vx、vy、vz表示加速度计 X、Y、Z三个轴所输出的电压信号，k表示加速度计的灵敏度，k表示加速度计的灵敏度，g表示重力加速度，V0表示加

9/ 35

速度为0时，加速度计输出的电压。对上式求反函数可得到：

vxv0arccos()kgvyv0arccos() kgvzv0arccos()kg从而可以求手臂的空间姿态。

可将手臂视为一个刚体，将肘关节视为支点，手臂运动则可看成是刚体围绕支点的平面运动。继而可以通过一系列数学运算对瞬时的加速度、速度、力等参数进行分析。

yzg

图2.4运动体运动模型

假设重力加速度g在Y轴和Z轴上的分量分别为gy和z，测量点的线加速度为a，传g感器Y轴和Z轴输出电压经变换后得到的加速度值分别为ay和az，根据矢量关系，可得出：

aayazg

由于被测点实际加速度a与Y轴成90度夹角，所以对传感器Y轴的输出不会产生影响，传感器Y轴的输出依然满足下式：

aygcosarcosayg

所以，手臂运动过程中瞬时姿态的求法，与静态时相对，但运动状态中还需要对瞬时的加速度、速度、力等参数进行分析。

10/ 35

瞬时加速度：

aaycosazsing

当上式计算结果为正时，表示加速度方向与 Z 轴正方向相同，否则相反。 瞬时速度：

vv0adt

0t式中：v表示测量的初始速度。在工程计算中，一般要将时间微分成若干小的区间，在每一个小的时间区间认为质点的加速度是不变的，以方便计算。则上

式可简化成：

vivi2ai1t

瞬时力：

Fimvi

式中：m表示质点质量，对于体不同质点的质量，国内外多名学者专家通 种手段进行了测量，可根据世界卫生组织公布的信息查询。

11/ 35

3运动信息采集系统的硬件设计

运动信息采集系统利用人体运动的非电量电测法，利用加速度传感器采集人体运动时的加速度参数，系统通过对采集到的加速度数据进行处理、分析，可得到肢体在空间运动的相关信息[14]，如加速度、速度矢量的变化、肢体位移轨迹、空间姿态等信息。 3.1 系统总体设计

本课题以单片机为核心控制器并使用现场总线传输，并配合相关硬件电路完成设计，其设计方案图如下：

加速度传感器信号采集 上位机 力学参量 信号调理 单片机处理 现场总线传输 电源 图3.1系统总体设计框图

力学参量经过加速度传感器采集转换后，经过信号调理后送往单片机，通过单片机处理后可以使用现场总线传输给上位机完成数据通信。 3.2信号采集单元电路设计

信号采集单元的作用是实时同步采集被测点的三维加速度信息，并将所采集到的加速度信息上传至系统的数据处理单元。信号采集单元是通过三轴传感信号经过调理电路上传至单片机进行处理。。

（1）加速度传感器的选型

由于设计本系统主要的目的是采集人体运动的加速度信号，所以需要选择一款合适的加速度传感器作为加速度信号的获取元件，传感器的选型要以人体运动时产生的加速度信号的特点为依据[16]。在正常情况下，人体运动加速度的频率和幅度都较低，加速度频率的极大值出现在跑或跳的运动中。

运动加速度的幅度：在行走运动中加速度的幅度在垂直方向上均大于侧向和前后向，而且从人体的头部到脚部，幅度越来越大，频谱逐渐向较高频率移动。行走时，垂直方向的加速度幅度为-0.3g～0.8g，而水平方向上头部为-0.2g～0.2g，腰部为-0.3g～0.4g。在胫骨，垂直方向上加速度的幅度为-1.7g～3.3g，而水平方

12/ 35

向上为-2.1g～2.3g，以自然速度行走时，垂直方向上人体上部的加速度频率范围为0.8Hz～5Hz，而其峰值出现在脚部接触到地面的时刻[16]。较高的频率成分均是由脚和地面的冲击力所造成的，并不是由自主的肌肉收缩所导致。

根据人体运动时加速度参数的特点，用于测量人体运动的加速度计的频率范围在0Hz～20Hz即可满足要求，测量幅度范围为-3g～+3g。为了便于在人体上进行安装，并尽可能减小加速度传感器本身对运动所产生的影响，在选择加速度计时除了考虑其性能还要考虑体积尽可能小、集成度高、成本低的产品。

综合上述因素，在本系统中选择基于MEMS技术的加速度传感器ADXL330，这是一款小型低功耗三轴加速度传感器，具有信号调理电压输出，能测量满刻度±2g的加速度，它能够测量在倾斜应用的静态重力加速度以及运动，振动的动态加速度，具有三路模拟量输出，分别表示x、y、z三个敏感轴的加速度信号，尽管其测量幅度范围较小，但由于其价格低且基本可以满足实验研究的要求，故选择此款传感器，图4.3所示为加速度传感器ADXL330的内部原理框图。

3VOUTPUT3-AXISADAMPDEMODOUTPUTOUTPUTRRRCOMST

图3.2 ADXL330 内部结构图

ADXL330是基于热对流效应的三轴加速度传感器，是基于单片CMOS工艺的完整的加速度测量系统，以可移动的热对流气团作为质量块，通过测量由加速度引起的腔体内气团位置的变化来测量加速度。

如图3.3所示，一个被放置在芯片中央的热源在空腔中产生一个悬浮的热气团，同时4个由铝和多晶硅组成的热电耦组被等距离且对称地放置在热源[17]的4个方向。在未产生加速度或水平放置时，其温度的下降陡度是以热源为中心而完全对称的，此时，所有4个热电耦组因感应温度相同而产生相同的电压。传感器的剖面结构，上面是一个空腔气室，无外力作用时，热气团位于正中央。受到外力作用后，热气团位置偏移，4个热电耦组的平衡被破坏，其温度的下降陡度是以热源为中心而产生差值。由于自由对流热场的传递性,任何方向的加速度都

13/ 35

会扰乱热场的轮廓,导致其不对称，此时，4个热电耦组的输出电压会出现差异，而这种差异是直接与所感应的加速度成比例的。在加速度传感器内部有两条完全相同的加速度信号传输路径，一条用于测量X轴上所感应的加速度，另一条则用于测量Y轴上所感应的加速度。

热气团热电偶热气团热电偶空腔空腔温度温度

（加速度为 0）（加速度不为 0）

图3.3基于热对流效应的加速度传感器工作原理

由ADXL330具有体积小、重量轻、性能稳定、成本低等特点，且各方面指标能够满足对人体运动加速度信号采集的基本要求，所以在本系统中选择此芯片作为系统的传感元件。

（2）信号的抗干扰处理

人体运动过程中，加速度传感器所采集的信号除了有效的加速度信号还存在来自外部的其它干拢信号，如果对传感器的输出不进行任何处理而直接进行分析应用，显然无法得到准确的结果，所以必须对传感器输出的信号进行相应的降噪处理，以得到正确的加速度信息。

由于前述人体运动加速度的频率一般为0～20Hz，所以对于高于 20Hz的加速度信号，可视为干扰，为了减小干扰信号的影响，在传感器的输出端设计一截止频率为20Hz的低通滤波器，以去除高频噪声[18]。为了减小加速度传感器输出信号在传递过程中的衰减，利用电压跟随器进行阻抗的匹配，以提高下一级电路的输入阻抗，如图3.4所示。

14/ 35

VoutVin 图3.4 利用运算放大器实现电压跟随器 滤波器分为无源滤波器和有源滤波器两类，由电阻、电容、电感等无源元件组成的RC、LC滤波器属于无源滤波器，无源滤波器电路形式简单，但在信号传递过程中会消耗信号的能量，造成输出信号的衰减。为了避免能量的衰减，本系统采用集成运算放大器NE5532和RC滤波网络组成巴特沃斯二阶有源滤波电路，加快带宽外传输系数的衰减速度，电路如图4.6所示。 BW12RFFILTCx,y,z（4-1） 其中，RFILT=35K，带宽BW=20Hz，C=0.25uF，实际电路中，可选取 0.22uF的电容值。 图3.5某一轴加速度信号调理电路

图中滤波器的幅频响应表达式为

A(jw)1（4-2） 222Auf1(w/wn)w/wnQ式中,Auf=1+R6/R7，w2=1/RC，（R=R1=R2,C=C4=C5）,Q=1/(3-Auf)此低通滤波器的上限截止频率为fH=1/（2RC）。令fH=20Hz，则RC=1/（40）。取

15/ 35

R=33KΩ，则C=0.24uf，所以电路中R1、R2取值为33KΩ，C4、C5取值为0.22Uf[19]。 3.3信号处理单元设计

加速度传感器输出的模拟信号经滤波处理后，还要进行模数转换，以进行数据的处理，A/D转换环节采用从机的控制芯片MSP430单片机内部自带的8位A/D转换器。由加速度传感器ADXL330、信号调理电路与单片机MSP430及相关外围电路组成信号处理单元，完成对信号的转换与处理。

单片机通过现场总线控制单片机进行信号的采集以及转换结果的读取，并将转换结果以现场总线协议的方式发送回PC存储。采集电路设计如图3.6所示。

图3.6信号处理单元外围电路原理图 图中K1～K4主要用于对信号处理单元进行功能设置，与主机I/O口直接相连，主机通过现场总线协议与单片机的I/O口产生通讯的请求信号。 16/ 35

数据处理单元主要完成对信号采集单元所采集到的多路加速度数据进行分析和处理，可以实现系统功能的设定、数据的存储以及与信号采集单元之间、与上位机之间的通信。数据处理单元的硬件组成主要包括：CPU单元、存储器扩展电路、输入输出电路、通信电路、时钟电路以及电源电路。 3.3.1主控制器的选型

MSP430单片机在CIP-51内核和外设方面有几项关键性的改进，提高了整体性能，更易于在最终应用中使用。扩展的中断系统允许大量的模拟和数字外设独立于微控制器工作，只在必要时中断微控制器。一个中断驱动的系统需要较少的MCU干预，因而有更高的执行效率，并使多任务实时系统的实现更加容易。

MSP430单片机内部有一个12位SAR ADC和一个27通道单端输入多路选择器，该ADC的最大转换速率为200ksps。ADC系统包含一个可编程的模拟多路选择器，用于选择ADC的输入。端口0~2可以作为ADC的输入；另外，片内温度传感器的输出和电源电压（VDD）也可以作为ADC的输入。用户固件可以将ADC置于关断状态或使用突发模式以节省功耗。

MSP430单片机内部24个I/O引脚，端口引脚被组织为三个8位端口。端口的工作情况与标准8051相似，但有一些改进。每个端口引脚都可以被配置为数字或模拟I/O引脚。被选择作为数字I/O的引脚还可以被配置为推挽或漏极开路输出。在标准8051中固定的“弱上拉”可以被单独或总体禁止，以降低功耗。

根据设计要求，MSP430单片机单片机足以满足控制要求，功耗较低。因此选择MSP430单片机作为主控制器。 3.3.2外围电路设计

为了CPU正常工作，使系统能够完成其功能要求，需要设计必要的外围电路。本系统的时钟电路，如图3.7所示，图3.8复位电路为系统提供上电复位及手动复位。

图3.7系统时钟电路原理图

17/ 35

图3.8系统复位电路原理图

3.3.3输入输出电路

系统输入输出电路主要用于用户输入指令或进行功能设定以及输出显示各类相关信息，输入部分采用按键方式，直接接到单片机的I/O口上，共四个功能键，分别定义为：设定、增量、减量、确定；输入部分的电路分别如图3.9所示。

3.9输入接口原理图

按键一端经上拉电阻接至电源，另一端接地，并联0.1uF电容起到硬件防抖动的功能，当按键被按下时，I/O口检测为低电平。 3.3.4现场总线通信电路设计

系统通信部分主要包括数据处理单元与PC的之间的通信。数据处理单元与信号PC远程之间采用PROFIBUS-PA现场总线的通信方式，如图3.10所示。

18/ 35

图3.10与上位机通信电路原理图

3.3.5现场总线供电电路设计

数据处理单元供电可采用两种模式，一是采用外部直流电源供电；二是用LM7805稳压芯片对输入电压进行稳压，产生5V直流电压，供给系统中各个单元，如图3.11所示。

图3.11电源部分原理图

3.3.6现场总线供电分析

本文对本质安全现场总线设备的供电方式做了比较,包括隔离供电、集中式供电和总线供电,讨论和分析了常用总线供电仪表的能量获取方式和信号传输原理,这为特定场所的现场总线系统供电方案的选择提供了有益的参考。

现场总线设备的供电可分为总线供电型和非总线供电型。总线供电型节点设备的电源是通过电缆集中供给。其中又分电源独立供给型—集中式供电;电源和

19/ 35

信号复合型—总线供电。而非总线供电型节点设备的电源则是由各自独立的电源供电。总线供电的本质安全型仪表，其工作电流和系统中储能元件的使用都受到了严格的限制。非总线供电仪表由于没有严格的功耗限制,其硬件设计相对简单。

非总线供电型在实际使用中一般采用隔离供电的方法, 一般将节点设备的电源分为工作电源与通讯传输电源。节点工作电源可就地供给，通讯传输电源或由本地电源隔离供给或由电缆集中供给。该种方法需增加光电隔离电路，以便将节点的工作电路和传输电路隔离、通讯信号于工作信号相隔离，保证系统的本质安全防爆性能。因通讯传输电源的功率要求不高，总线的负载较轻。所以，在本质安全型防爆电源输出功率允许的条件下，采用隔离供电时，总线上连接的节点数量较多。

集中式供电法就是节点设备的工作电流和传输电源均由总线供给。即工业现场控制网络不仅能传输通信信息，而且要能够为现场设备传输工作电源。传输媒介采用4芯电缆。其中4芯用于向节点设备供电，采用集中式供电主要是从线缆铺设和维护方便考虑，总线供电能减少线缆，降低布线成本。其缺点是总线上所接节点数量小。这是因为本质安全防爆电源的输出功率受防爆要求限制不能太大,特别是电缆的分布参数和节点设备中的储能元件(电感和电容) 将进一步制约本质安全型防爆电源的输出功率。当需连接节点数多时,可以采用多条总线并联的办法来解决。

4芯电缆电源通讯电路执行电路图3.12集中式供电

通讯电路执行电路

现有符合本质安全要求的现场总线仪表几乎都采用了总线供电技术，即维持仪表工作的能量全部从传输信号的两根总线上获取。总线供电设备由于电源本身即取自信号线，所以在构成本质安全的防爆结构时，具有很大的优势。

20/ 35

监控总站设备设备设备设备

图3.13总线并联法供电

具有总线供电能力的现场总线有HART(Highway Addressable Remote Transducer)、FF(Foundation Fieldbus)、PROFIBUS-PA和LonWorks。根据物理层协议的不同,其能量提供、获取方式各不相同。

本课题采用PROFIBUS-PA的现场总线供电，PROFIBUS-PA总线的物理层协议均遵从IEC1158-2标准，数据传输采用非直流传输的位同步、曼彻斯特编码协议(也成H1编码)，用曼彻斯特编码传输数据时，信号沿从0变到1时发送二进制“0”，信号沿从1变到0时发送二进制“1”。数据的发送采用调节电流±9mA到总线系统的基本电流Ib的方法来实现。这种编码的特点是信号不会出现长时间的高电平或低电平，且处于高、低电平的时间大体相等。这一点对实现总线供电极为关键。

总线供电电源的电压范围为9～32V，典型连接方法如下图所示，电源必须通过阻抗器(或使用内置阻抗器的总线专用电源)与总线相接，如图3.14，使其在不同频率范围内具有不同的输出阻抗。接于电源附近和总线最远端的两个终端器，除了用于匹配传输线的阻抗外，也是产生电压信号的重要器件。

供电100Ω总线100Ω1uF装置1uF最多32个节点图3.14总线供电型拓扑图

现场总线仪表以31.25Kbit/s的速率通过改变其从总线上吸取的电流来发送

21/ 35

信号。发送仪表的电流变化波形的峰-峰值应在15～30mA之间，电流的变化应该能够在50Ω等效负载上产生0.75～1.5V峰-峰值的电压信号。如果取电流峰-峰值20mA，则仪表从总线上吸取的电流将在IQ=±10mA之间变化，在信号的低电平状态，仪表从总线上吸取的电流可以很小，甚至为0，而不会影响仪表的正常工作。这是由于信号是以曼彻斯特码的形式输出的。发送信号在低电平状态的停留时间最多只有2个时钟周期(64μs),在此期间，器件的工作电流可由仪表内部的电容提供，在接下来的高电平状态,仪表将从总线上吸取IQ=10mA，为电容充电。这个过程与常用的电源电路的整流滤波过程很相似，整流桥输出的电流是脉动的，但在电容滤波后提供给负载的电流则是连续的。

22/ 35

4系统软件设计

系统的软件设计主要包括两个部分：一是信号采集单元程序设计，二是以MSP430为主控制器的数据处理单元程序。由于信号采集单元的每一个传感器的网络节点都是独立的，分别通过信号调理电路送往单片机完成信号的采集，而所有的网络节点受一个主机控制，主机完成对多个从机的管理以及数据的上传等功能；MSP430单片机的数据处理单元程序主要完对信号采集单元上传的数据进行处理，并根据运动测量系统的具体应用作出相应的判断或决策[25]。 4.1信号处理单元程序设计

信号采集单元完成加速度信号的采集和模数转换，PC的作用则是控制从机同步进行信号的采集并汇总所有从机的采集结果上传至数据处理单元，下面分别介绍信号处理单元的程序设计。

信号采集单元通过单片机的开始指令完成相应的采集任务，主要包括启动信号采集、上传采集数据、删除数据的功能。当单片机启动采集的指令后，将以一定的频率对加速度计ADXL330输出的三通道模拟量进行AD转换，并将结果暂存在片内的RAM中，当接收到PC发出的上传指令后，将存储区的数据通过现场总线协议上传至PC，单片机的主程序及中断服务程序流程图如图4.1所示。

23/ 35

开始 响应中断 系统初始化 保护断点 对传感器X/Y/Z输出进行A/D转换 命令类型 暂存转换结果 发送数据 设定参数 删除全存储区满 Y 地址指针复位 N 恢复断点 中断返回 图4.1 单片机对信号采集流程图

单片机程序在运行时，只响应I/O中断请求，在没有中断信号时，以固定的采样频率对加速度传感器输出的模拟量进行数据采集并存储，当PC发出中断请求时，单片机响应中断，根据PC的命令类型，进行数据的上传或其它操作。

前面已经介绍，人体在自然运动时其加速度变化频率一般小于20Hz，根据奈奎斯特采样定理，有fs>2fmax，即系统采样频率必须是被测信号成分中最大频率的两倍以上，才能正确地复现原始信号，为了更准确地反映出人体运动时肢体被测点的加速度变化，单片机以300Hz的频率对ADXL330的三路模拟量输出进行A/D采样，对于加速度计X、Y、Z每个通道输出的采样频率也就是100Hz。为了保证采样频率的稳定性，从机采用定时中断的方式启动A/D转换对加速度信号进行采样。单片机对PC完成汇总和上传功能，PC根据预设功能可对转换数据进行实时上传或定时上传，功能的预设通过按键完成。 4.2 数据处理单元程序设计

数据处理单元主要完成如下功能：由单片机接收加速度数据后对其进行数字滤波，利用合理的算法对数据进行分析处理得到相关结论；与上位机通信等，其

24/ 35

软件流程图如图4.2所示。

开始 系统初始化 采集单元准备好？ N Y 功能设置？ Y 进行相关设置 N 读入转换数据 数字滤波处理 数据处理 结论输出

图4.2 单片机对数据处理流程图

系统初始化环节主要是对MSP430单片机自身以及相关外围器件进行初始化，保证各环节处于正常工作状态。完成了系统的初始化之后，查询等待信号采集单元上传就绪信号，如超出系统等待时间，系统将尝试再次与采集单元进行通信，如通信失败，系统进入待机状态。在系统完成了初始化工作后，用户可通过数据处理单元功能按键进行相关的功能、参数设置，系统会保存当前设置，如不对功能进行设置，系统则默认为上一次的设置值。功能、参数的设置主要的意义在于，加速度传感器可能应用于不同的场合，如动作规范性判断、运动速度测量、位移测量等，对于不同的应用场合精度、算法会有不同，所以要进行功能及参数

25/ 35

的设置。系统主要可设置的功能包括：（1）空间位移测量；（2）动作规范性训练；（3）动作识别。系统参数设置主要是针对系统的灵敏度。

数据处理单元的工作就是对加速度传感器所采集到的数据进行分析和处理，将数据读入则是数据处理的第一步，系统根据需求读入数据的方式有实时读入和批量读入两种方式。实时读入方式指的是信号采集单元每完成一次加速度信号采集经 A/D转换后立即将当前一组数据上传至数据处理单元；而批量读入方式则是信号采集单元完成当前信号的采集和转换后将结果暂存，直到数据处理单元发出读取指令，再将多组加速度数据上传到数据处理单元。

数字滤波方法有很多，在本系统中采用程序判断的滤波方法。工程实践表明，许多物理量的变化都需要一定的时间，相邻两次采样值之间的变化有一定的限度。程序判断滤波就是根据实践经验确定出相邻两次采样信号之间可能出现的最大偏差ΔY，若超出此偏差值，则表明该输入信号是干扰信号，应该去掉；若小于此偏差值，可将信号作为本次采样值。

在本系统中所采用的是限幅滤波的方法，即将两次相邻的采样值相减，求出其增量(以绝对值表示)，然后与两次采样允许的最大差值(由采集对象的实际情况决定)ΔY 进行比较，若小于或等于ΔY，则取本次采样值；若大于ΔY，则仍取上次采样值作为本次采样值。

以体育训练为例，在研究人体动作时，主要研究的参数一般包括肢体力量、运动速度、肢体位移轨迹、空间位置等，而以上各项参数，均可通过对肢体被测点的加速度计算得出。

力：F=ma。式中：F为肢体动作的力量，m为运动肢体的等效质量,a为运动加速度，速度：vv00adt，式中：a为运动速度，v0为初始速度，0ttadt为加

速度对时间的积分。位移：

sv00tadt0t式中：s 为位移量，v0为初始速度，a为

运动加速度，t为运动时间。位置：P( x,y,z) =P0(x,y,z)+S( x,y,z))式中：P 表示被测点的终止位置，P0 为初始位置，S 为位移轨迹。

数据处理单元在完成对数据的分析处理后将得出相关的结论，如动作识别的结果，动作是否符合规范以及动作的复原等，对于动作规范与否的判断可通过将采集到的动作信息与数据库进行匹配，之后通过其显示输出电路输出相应的声光

26/ 35

信息，而对于动作复原方面的应用则要通过现场总线通讯协议上传至PC机，由PC机完成数据存储等功能。

27/ 35

5总结与展望

5.1总结

论文结合运动生物力学的发展，在查阅了大量相关资料的基础上，对人体运动的特点进行了分析，对人体运动的测量方法进行了总结和研究，结合人体的生理结构和运动特点，建立了人体运动的模型及人体运动的空间坐标系。并重点研究了基于加速度传感器的运动测量方法。

人体加速度信息对人体运动的反映，以及在体育锻炼、医疗康复、运动与步态识别、运动与健康管理、生物认证等领域应用的日益发展。根据人体运动加速度信息获取课题任务的要求，提出一种新颖的分布式人体运动加速度信息无线获取系统设计方案，能对人体多达12个关键运动环节的加速度信息进行同步获取。

根据系统设计方案，提出了硬件系统设计总体原则；然后，对信息采集子系统的硬件构成和设计要求进行优化分析，分别对通信模块、信息采集系统和主控系统的硬件设计进行分析与优化，然后针对各个模块和系统进行详细的硬件设计。在系统硬件平台上，充分利用单片机的多种工作模式，以降低系统整体功耗为重要原则，提出一种优化的系统工作流程，设计出一种低功耗的无线数据发送和接收通信协议。

提出系统软件设计总体原则，然后对加速度信息采集过程进行优化，给出一种合理的加速度信息采集工作流程。根据系统软件设计总体原则，以降低系统功耗为基础，进行下位机软件设计。然后进行PC应用软件的设计，并实现了对主控系统存储的加速度信息的读取，以及相关的加速度数据信息处理任务。 5.2展望

通过对本课题的研究，了解到对于人体运动信息研究的主要的难点和重点有以下三个方面：信息采集的准确全面；数学模型的完善；强大的专家系统或数据库。对于运动信息的采集，目前常用的方法主要是基于图像、视频、电磁、加速度、肌电信号等，各种方法各自有其优势，但也都存在不足，适用于不同的场合，如果将多种手段合理的综合运用，将多种信息相融合，将对运动信息的采集起到关键作用。数学模型的建立则与理论研究的深度紧密相关，对于不同的应用场合，应采取不同的数学模型，而模型的初始化是人体运动采集、研究的一个重要步骤。在大多数研究中，都假设初始的人体运动姿态是己知的。然而在真实的环境中，

28/ 35

应能够自动获取初始的人体姿态并对任意的人体运动进行建模。而强大的专家系统或数据库，则是需要大量的实验和实际测量所逐渐积累而成，而专家系统的完善或者数据库的强大，也会带来数据检索匹配工作量的增加，如何能够高效地进行数据库的检索也将是日后研究的一个重点。

29/ 35

参考文献

[1]王新.基于摄像系统的上肢日常活动中的运动分析[M].天津:天津科技大学,2004

[2]肖鹏.基于关节变量的人体手臂运动检测及建模[M].湖南长沙:中南大学,2006 [3]张振龙,陈慧宝,何毅.人体运动的三维分析[J].中国康复,2000,14（3）,22-25 [4]李建设,王良民.运动生物力学研究技术的发展与存在问题[J].中国运动医学杂志,2002,21（8）,12-16

[5]崔巍.计算机辅助运动训练系统研究与相关子系统的实现[M].北京:清华大学,2003,15（6），45-41

[6]崔牧凡.电磁式人体运动检测装置及数据调理模型的研究与实现[D].北京:北京航空航天大学,2001

[7]王向东,刘学贞,苑廷刚等.运动生物力学方法学研究现状及发展趋势[J].中国体育科技,2003,39(2)，34-41

[8]李建设,王良民.运动生物力学研究技术的发展与存在问题[J].中国运动医学杂志,2002,21（5），23-36

[9]刘燕,李月香.基于加速度计的步态数据无线采集系统设计[J].单片机与嵌入式系统应用,2009，42-51

[10]侯文生,戴加满,郑小林等.基于加速度传感器的前臂运动姿态检测[J].传感器与微系统,2009,28（1），51-64

[11]Boufic R，Thalmarm D，Magnenat Thalmann N.A global humanwalking model with

real-time kinematics personification[J].VisualComputer(S0178-2789),2001，6(8)，67-112

[12]Carlijn V.C.Bouten,Klaas R.Westerterp,etc. A triaxial accelerometer for the assessment of daily physical activity in relation to energy expenditure[J].Proceedings of the 15th Annual International Conference of the IEEE,Oct.2002，123-145 [13]陈祥运.测力台数据的采集分析与系统实现[D].南京:南京理工大学,2003 [14]苏品.运动生物力学[M].北京:人民体育出版社,2000

[15]Jihong Lee,Insoo Ha.Real-Time Motion Capture for a Human Body using

30/ 35

Accelerometers[J].Robotica,2001,19-35

[16]卢德明.运动生物力学测量方法[M].北京:北京大学,2002 [17]任惠民,林奇等.人体形态学[M].北京:北京医科大学出版社,2000

[18]吴建义,吴鸿适,张福学.气流式加速度传感器的研究及其应用[D].北京真空电子技术研究所,2004

[19]雷建和.基于多源信息融合的人人体运动分析与建模研究[D].安徽:中国科学技术大学,2006

[20]王天树.三维人体运动分析和合成的统计方法[D].西安:西安交通大学,2002 [21]Bob K,Ad J.M.W.Janssen,Bob van.Body position can be monitored in 3D using miniature accelerometers and earth-magnetic field sensors[J]. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology,2000，131-231

[22]郑秀瑗.现代运动生物力学[M].北京:国防工业出版社,2002 [23]乔建军.基于运动捕获的运动编辑技术研究[D].山东:山东大学,2007

31/ 35

附录A 总体电路原理图

32/ 35

附录B顶层PCB

33/ 35

附录C 底层PCB

34/ 35

致谢

本论文的工作是在导师岳老师的悉心指导下完成的，岳老师严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响，在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助。她对我出现的错误给予了及时指正，并进行了热心的指导，同时还提出了许多宝贵的意见和建议，使得我能顺利地完成我的毕业设计。岳老师不仅教会了我们书本上的知识，还教会了我们怎样学习、怎样工作，更重要的是教会了我们怎样做人。在此，请允许我对她表达最诚挚的谢意!

向所有关心帮助我的同学和舍友表示真诚的感谢！

35/ 35