王思

摘? ?要：在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練過(guò)程中，采集工作是關(guān)系到運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練水平的關(guān)鍵。將多傳感器的思想應(yīng)用到信息融合技術(shù)上，通過(guò)多個(gè)傳感器和攝像機(jī)分別對(duì)運(yùn)動(dòng)員的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行采集。前者是利用小波變換實(shí)現(xiàn)對(duì)人體表面肌電信號(hào)的特征提取，然后使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)關(guān)鍵的特征的進(jìn)行識(shí)別，得到初步人體運(yùn)動(dòng)評(píng)估結(jié)果。后者是對(duì)圖像視頻經(jīng)過(guò)前景提取、特征提取、識(shí)別姿態(tài)及評(píng)估進(jìn)行處理。提高了人體疲勞評(píng)估準(zhǔn)確率，從根源上解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)的采集準(zhǔn)確率地下的問(wèn)題，經(jīng)過(guò)科學(xué)指導(dǎo)，提高運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練水平，對(duì)于信息融合技術(shù)具有重要的作用。

關(guān)鍵詞：傳感器;信息融合技術(shù);小波變換;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;證據(jù)理論

中圖分類號(hào)：TP24? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Design of Athlete Training Information Fusion

Analysis System Based on Multi-sensor

WANG Si?

（Xi 'an? Medical University，Xi 'an，Shaanxi 710021，China）

Abstract：In the process of sports training，the collection work is the key to the training level of athletes. The idea of multi-sensor is applied to the information fusion technology. The key indicators of athletes are collected by multiple sensors and cameras. The former uses wavelet transform to extract the features of EMG signals，and then uses artificial neural network to identify the key features，and gets the preliminary results of human motion evaluation. The latter is to process the image video through foreground extraction，feature extraction，attitude recognition and evaluation. It improves the accuracy of human fatigue assessment，solves the problem of the traditional system's collection accuracy from the root，improves the training level of athletes through scientific guidance，and plays an important role in information fusion technology.

Key words：sensor;information fusion technology;wavelet transform;neural network model;evidence theory

在訓(xùn)練領(lǐng)域中，運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練水平目前已經(jīng)不能通過(guò)單一指標(biāo)的傳統(tǒng)評(píng)估方式預(yù)測(cè)，沒(méi)有考慮到系統(tǒng)復(fù)雜的人體及環(huán)境因素。在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練過(guò)程中，人體呈現(xiàn)出隨意性、多樣性、復(fù)雜性、時(shí)變性的肢體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)[1]，從機(jī)器的角度來(lái)看，人體是通過(guò)很多形態(tài)各異的子系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，這些不同的子系統(tǒng)分別具有異特的功能特點(diǎn)，而且它們之間有聯(lián)系，相互協(xié)調(diào)。運(yùn)動(dòng)員的行為具有復(fù)雜性的特征。

目前不少課題研究人體運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練模型模擬遠(yuǎn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練過(guò)程，一般情況下，運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括步數(shù)、速度、加速度、心率等[2]，這些數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)動(dòng)水平具有一定的影響，但是，很少專家及學(xué)者研究肌肉活動(dòng)在人體訓(xùn)練過(guò)程中的重要的作用，而且缺少對(duì)多種采集數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析。因此，需要通過(guò)一定的技術(shù)對(duì)多種信息進(jìn)行融合分析[3-9]。

20世紀(jì)70年代誕生了一種技術(shù)，這種技術(shù)把多種采集到數(shù)據(jù)通過(guò)融合方法進(jìn)行有效的組合，這些融合方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策論、信息論、統(tǒng)計(jì)推理、證據(jù)理論等，能夠根據(jù)一定的準(zhǔn)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得了可靠、準(zhǔn)確率更高的預(yù)測(cè)結(jié)果，這就是多源信息融合技術(shù)。

為些，提出了基于多傳感器的運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練信息融合分析技術(shù)，利用多傳感器設(shè)備對(duì)許多訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過(guò)一定的融合技術(shù)進(jìn)行有效的融合分析，并結(jié)合特定的規(guī)則來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練水平的評(píng)估，從而獲得了準(zhǔn)確率更高的評(píng)估結(jié)果。因此，針對(duì)提高運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練水平的問(wèn)題，提出的技術(shù)方案具有重要的作用。

1? ?系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

將多源信息融合技術(shù)應(yīng)用到運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練信息系統(tǒng)中，是為了獲取人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程的各方面參數(shù)，將這些參數(shù)進(jìn)行融合分析，以提供行之有效并且有助于運(yùn)動(dòng)員鍛煉的決策數(shù)據(jù)和技術(shù)指導(dǎo)。

特征層、特征融合層和決策層四層。從圖上可以看出，科學(xué)訓(xùn)練技術(shù)指導(dǎo)或者運(yùn)動(dòng)水平都是通過(guò)以運(yùn)動(dòng)員人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程的信息獲取與處理為基礎(chǔ)的進(jìn)行融合分析得到的結(jié)果。因此本文的主要研究是如何獲取運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練過(guò)程中的多目標(biāo)多參數(shù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效的融合分析。

2? ?人體運(yùn)動(dòng)信息獲取

人體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的信息本身是一個(gè)復(fù)雜的非線性過(guò)程的參數(shù)，它涉及到運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)、生理（肌電）學(xué)等等。不同的模型對(duì)應(yīng)的慣性參數(shù)不同，利用攝像機(jī)獲取人體運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，利用力測(cè)試平臺(tái)獲取外力參數(shù)。

2.1? ?運(yùn)動(dòng)學(xué)信息獲取

運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)主要通過(guò)高速攝像、三維錄像等技術(shù)獲取的[10-11]。

（1）高速攝影技術(shù)

由于拍攝方式不同，其攝像的測(cè)量范圍也因此不同。在進(jìn)行信息獲取時(shí)，拍攝方式取決于運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練項(xiàng)目。平面定機(jī)拍攝方式測(cè)量平面范圍小，適用于在一個(gè)平面上被測(cè)體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的項(xiàng)目，比如跳遠(yuǎn)、起跳等項(xiàng)目。平面跟蹤拍攝方式測(cè)量范圍小，比定機(jī)拍攝方式大，由于被測(cè)體無(wú)法一直保持勻速直線運(yùn)動(dòng)，難免出現(xiàn)與攝像機(jī)速度不同，得到有誤差的測(cè)量結(jié)果，一般適用于周期距離長(zhǎng)、測(cè)量范圍大的運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目。立體定機(jī)拍攝方式主要是從不同的角度同時(shí)來(lái)拍攝同一個(gè)被測(cè)體運(yùn)動(dòng)過(guò)程，攝像機(jī)臺(tái)數(shù)至少有兩臺(tái)才能進(jìn)行同時(shí)拍攝，對(duì)從不同角度的攝像機(jī)同時(shí)獲取的圖形進(jìn)行數(shù)字化，得到的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，可適用于鉛球等運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目。

（2）三維錄像技術(shù)

三維錄像技術(shù)是利用三維空間重構(gòu)原理進(jìn)行的，信息采集人員可以站在穩(wěn)定不變的位置所設(shè)置的兩臺(tái)以上攝像機(jī)來(lái)拍攝，通過(guò)直線線性變換算法獲得的三維空間坐標(biāo)，做一個(gè)至少6個(gè)已知坐標(biāo)點(diǎn)的高精度的標(biāo)定框架，攝像機(jī)角度差一般為90度。該拍攝方式測(cè)量空間大，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，適用于體操、球類、田徑等運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目。

2.2? ?動(dòng)力學(xué)信息獲取

在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，可通過(guò)傳感器獲得動(dòng)力學(xué)信息，對(duì)運(yùn)動(dòng)分析有重要的影響。動(dòng)力學(xué)參數(shù)一般包括人體位移、足底壓力、關(guān)節(jié)力、角度、加速度等，可通過(guò)力傳感器、位移傳感器、速度傳感器、加速度計(jì)、慣性式傳感器、測(cè)角儀獲取。目前研究院所開(kāi)發(fā)了的六維力測(cè)試平臺(tái)，該平臺(tái)可分成力傳感器、信號(hào)處理模塊和計(jì)算機(jī)模塊三大模塊，測(cè)量面積大，還可以同時(shí)獲取力柜數(shù)據(jù)和三維空間數(shù)據(jù)。

2.3? ?肌電信息獲取

肌電圖是神經(jīng)及肌肉在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中會(huì)釋放出微弱的電信號(hào)，經(jīng)過(guò)處理得到的圖形。通過(guò)肌電測(cè)量?jī)x器根據(jù)肌電電極來(lái)獲取人體肌肉的舒張和收縮程度等數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)處理過(guò)的肌電圖分析，對(duì)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行科學(xué)指導(dǎo)，提高訓(xùn)練水平。由于電極對(duì)象不同，可以將肌電信號(hào)分為表面肌電和針電極肌電，在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練期間，大多利用表面肌電檢測(cè)的形式，是因?yàn)檫@種方式對(duì)人體沒(méi)有產(chǎn)生的損害，僅僅測(cè)量人體肌膚表面上的肌電數(shù)據(jù)。

3? ?運(yùn)動(dòng)圖像的運(yùn)動(dòng)評(píng)估

利用混合的高斯模型對(duì)從攝像機(jī)獲取的運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行前景圖像提取處理[13-14]，消除噪聲干擾和虛假目標(biāo)，獲得的所有被測(cè)體的移動(dòng)目標(biāo)圖像。然后跟蹤、利用視頻播放出現(xiàn)的不同幀的圖像，然后提取這些圖像的特征點(diǎn)，對(duì)這些圖像特征點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別和分析。

3.1? ?前景圖像提取過(guò)程

利用一定的算法根據(jù)圖像上的每個(gè)像素計(jì)算每個(gè)高斯分布作為前景的概率大小，根據(jù)權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)每個(gè)高斯模型進(jìn)行排序，最后得到了前景圖像。

公式（1）為混合高斯模型公式，在時(shí)間 時(shí)間點(diǎn)處，能夠提取圖像中的像素，該像素可以為前景的概率大小。

在上式中，K為模型的個(gè)數(shù)，一般取為3，It（x，y）為t時(shí)刻的像素值，κ∑i，t為協(xié)方差矩陣，∑i，t = σ2I，σ2為方差，I為三維單位矩陣，μi，t為均值，ωi，t為t時(shí)刻第i個(gè)高斯的權(quán)重。

高斯分布的概率密度公式 如式（2）所示

將模型按式（3）的值大小進(jìn)行排序，然后將排序后的每個(gè)值與式（4）進(jìn)行匹配。

假如匹配成功，那么需要更新高斯分布的參數(shù)，如式（5）為高斯分布的更新算法，α為學(xué)習(xí)率。

假如不匹配成功，那么p為0，需要按照式（6）進(jìn)行更新。

為了消除在提取結(jié)果過(guò)程中受到復(fù)雜環(huán)境引起的影響，需要對(duì)學(xué)習(xí)率進(jìn)行更新，將幀間差分法的思想應(yīng)用到學(xué)習(xí)率，并且提出了新型的學(xué)習(xí)率更新方法，這種方法能夠提高背景模型的穩(wěn)定性。并且能夠?qū)g差分法的思想運(yùn)用到學(xué)習(xí)率。

如式（7）所示，通過(guò)幀間差分方法獲得第 幀與第i - 1幀圖像之間的像素差。

將D（x，y）與像素個(gè)數(shù)S按式（8）所示進(jìn)行比較，計(jì)算相應(yīng)的學(xué)習(xí)率。

將排序前面的高斯分布為前景的公式如下：

式（9）中，T為像素概率分布中混合背景高斯成分占的最小比例的值，本文取值為0.7。

3.2? ?特征提取

在運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練過(guò)程中，將攝像機(jī)獲取的視頻進(jìn)行前景提取圖像，需要通過(guò)一定的算法對(duì)被測(cè)體的每幀圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行追蹤。本文利用Shi-tomasi算法應(yīng)用到前景圖像提取特征中，設(shè)置一個(gè)窗口，根據(jù)灰色值是否判定圖像中的角點(diǎn)是否為特征點(diǎn)。

然后構(gòu)建正方形窗口W，該窗口的長(zhǎng)度為n×n，然后假設(shè)窗口中心的點(diǎn)坐標(biāo)為（x，y），I（x，y）為（x，y）處的圖像灰度值。設(shè)窗口向左平移長(zhǎng)度為Δx，向上長(zhǎng)度為Δy個(gè)，那么灰度值計(jì)算公式如（9）所示。

經(jīng)過(guò)當(dāng)前灰色值計(jì)算后，對(duì)I（x+Δx，y+Δy）進(jìn)行矩陣形式展開(kāi)，如式（11）所示。

式中，ω（x，y）為特定的高斯濾波器，Ix ，Iy為圖像，x，y方向的偏導(dǎo)數(shù)。

在點(diǎn)（x，y）處，當(dāng)窗口的位置向每個(gè)方向位移之后，如果該窗口的灰色值變化不大，則圖像中的區(qū)域該為平攤區(qū)域。反之，該點(diǎn)（x，y）為特征點(diǎn)，則表示該點(diǎn)追蹤成功。

3.3? ?識(shí)別及評(píng)估結(jié)果

以跑步和走路為例，通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)在訓(xùn)練過(guò)程中的視頻里被測(cè)體姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別，判斷被測(cè)體是否出現(xiàn)疲勞的現(xiàn)象，最終得到人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的初步評(píng)估結(jié)果。當(dāng)被測(cè)體的跑步速度緩慢時(shí)，逐漸趨于走路狀態(tài)，說(shuō)明這個(gè)被測(cè)體處于疲勞狀態(tài)。

以走步為例，假設(shè)在時(shí)間t內(nèi)識(shí)別出被測(cè)體走路的次數(shù)，對(duì)人體的疲勞評(píng)估公式如下：

式中，n為走路姿態(tài)次數(shù)，F(xiàn)為非疲勞值得概率值，P為人體疲勞的概率值。

4? ?肌電信號(hào)評(píng)估

將信息融合技術(shù)應(yīng)用于肌電信號(hào)評(píng)估[15-16]， 利用小波變換法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)目標(biāo)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并識(shí)別。如圖2所示，將從傳感器得到數(shù)據(jù)（表面肌電信號(hào)）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，經(jīng)過(guò)算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)特征融合，最終得到的初步評(píng)估初步結(jié)果。

評(píng)估步驟如下：

（1）利用傳感器感測(cè)人體表面肌電信號(hào)，并將得到的信號(hào)分段處理，得出樣本數(shù)據(jù)。

（2）得到樣本數(shù)據(jù)后，經(jīng)過(guò)濾波降噪處理。

（3）利用小波變換原理對(duì)得到的表面肌電信號(hào)進(jìn)行處理，在利用小波變換原理時(shí)，可采用適合的小波基實(shí)施小波變換，進(jìn)而輸出表面肌電信號(hào)的計(jì)算結(jié)果。

（4）對(duì)處理結(jié)果進(jìn)行能量篩選，對(duì)信號(hào)進(jìn)行提取小波系數(shù)，轉(zhuǎn)換成特征向量。

（5）人工神經(jīng)網(wǎng)路法對(duì)多組特征向量進(jìn)行分析并處理，得到了初步評(píng)估結(jié)果。

4.1? ?基于小波變換的特征提取

本研究借助于小波變換原理處理人體運(yùn)動(dòng)中的表面肌電信號(hào)，小波信號(hào)處理結(jié)束后，又利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)人體運(yùn)動(dòng)中的表面肌電信號(hào)進(jìn)行再次評(píng)價(jià)。

在采集運(yùn)動(dòng)過(guò)程期間表面肌電信號(hào)時(shí)，在人體肌肉疲勞之后，有必要記錄肌電數(shù)據(jù)，當(dāng)肌肉出現(xiàn)疲勞之前，也需要記錄肌電數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)變化。以單位長(zhǎng)度為1 min對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，接著再分成60個(gè)1 s的數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)組。

怎樣篩選恰當(dāng)?shù)男〔ɑ鶎⒈砻婕‰娦盘?hào)實(shí)施小波變換也是比較重要的[17-19]，小波變換公式的使用過(guò)程如下：

（1）設(shè)?（t）基小波，時(shí)域積分為0，如（13）公式所示。

（2）將?（t）基小波經(jīng)過(guò)平移和放縮處理后得到的Φ（a，τ）。

（3）將小波基替換傅里葉變換公式的基函數(shù)后，得到的公式如下：

目前有幾種小波基[20]，比如Symlets、Meyer、Dauechies、Haar、Morlet等小波，經(jīng)過(guò)基函數(shù)特征分析，小波變換的基函數(shù)選取為Dauechies小波。

在運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練運(yùn)功期間，需要識(shí)別運(yùn)動(dòng)員的表面肌電信號(hào)，然后對(duì)該信息進(jìn)行特征信息提取，從特征信息中提出特征向量，將這些特征向量輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠生成識(shí)別出的信號(hào)。

對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解，每個(gè)尺度分解的級(jí)別有高低，表面肌電信號(hào)能量越強(qiáng)，小波分解系數(shù)的絕對(duì)值越大，影響信號(hào)重構(gòu)的程度越高。以每級(jí)小波系數(shù)的絕對(duì)值的最大值作為特征參數(shù)，最終形成特征向量。

設(shè)E為表面肌電信號(hào)的能量值，在1 s內(nèi)，對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行截取，在t0時(shí)刻t秒內(nèi)，能量變化公式如下：

4.2? ?基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疲勞評(píng)估

如圖3所示，本文研究的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[21]分三個(gè)層級(jí)，即輸入層與輸出層中間加一個(gè)隱含層。

將前文所述的特征向量（該向量通過(guò)小波變換法獲?。┳鳛樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行輸入。輸出層僅僅需要一個(gè)可輸出兩種工作狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)，分別是疲勞狀態(tài)和非疲勞狀態(tài)。在上述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程中，需要用到不同的神經(jīng)網(wǎng)路傳遞函數(shù)，比如tan-sigmod型和log-sigmoid型等，在本研究中，該神經(jīng)網(wǎng)路傳遞函數(shù)為tan-sigmod型，tan-sigmod型函數(shù)輸出兩種不同的狀態(tài)，即 0和1。

確定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵，對(duì)識(shí)別評(píng)估有重要的作用，可按式（15）公式確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

式中，n為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，m為自定義變量，n1，n2分別為輸入層、輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

5? ?決策級(jí)的運(yùn)動(dòng)評(píng)估

利用信息融合技術(shù)將多個(gè)傳感器獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析。如圖4所示，首先對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并提取特征，得到初步評(píng)估結(jié)果，將多個(gè)初步結(jié)果進(jìn)行決策級(jí)融合處理，最終得到了決策級(jí)運(yùn)動(dòng)評(píng)估結(jié)果。

將運(yùn)動(dòng)圖像評(píng)估結(jié)果與基于傳感器的初步評(píng)估結(jié)果通過(guò)信息融合技術(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，最終得到的人體運(yùn)動(dòng)疲勞的決策級(jí)評(píng)估結(jié)果。信息融合方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策論、信息論、統(tǒng)計(jì)推理、證據(jù)理論等。證據(jù)理論比較適用于事件出現(xiàn)的不確定性概率場(chǎng)合[22]，具有靈活性。

假設(shè)證據(jù)的基本概率賦值為運(yùn)動(dòng)圖像疲勞評(píng)估值和肌電信號(hào)疲勞評(píng)估值，組成概率分布，輸入狀態(tài)有4種，非疲勞（A）、疲勞（B）、非疲勞或疲勞（C）、空（O）。

設(shè)閾值符號(hào)為a，當(dāng)決策結(jié)果大于a，則處于初步評(píng)估結(jié)果狀態(tài)，當(dāng)決策結(jié)果小于a，則說(shuō)明初步評(píng)估結(jié)果不正確。m為證據(jù)理論的基本概率賦值，m1為運(yùn)動(dòng)圖像的疲勞評(píng)估賦值，m2為表面肌電信號(hào)的疲勞評(píng)估賦值，決策結(jié)果只有非疲勞和疲勞兩種，決策結(jié)果計(jì)算公式如下：

6? ?檢測(cè)試驗(yàn)及分析

選身體健康的人員作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分別對(duì)被測(cè)體運(yùn)動(dòng)之前、運(yùn)動(dòng)過(guò)程中未出現(xiàn)疲勞之前、運(yùn)動(dòng)過(guò)程中出現(xiàn)疲勞后以及運(yùn)動(dòng)結(jié)束后進(jìn)行記錄圖像視頻和傳感器數(shù)據(jù)。

對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中實(shí)驗(yàn)對(duì)象的1分鐘視頻進(jìn)行姿態(tài)識(shí)別，獲得了801次走路姿態(tài)，經(jīng)過(guò)計(jì)算，運(yùn)動(dòng)圖像的非疲勞率為0.2，疲勞率為0.8。

選美國(guó)的delsys設(shè)備作為采集設(shè)備，電池工作時(shí)間可持續(xù)40小時(shí)數(shù)，4通道，采樣頻率512 Hz，分辨率為12 bit，這種設(shè)備能夠進(jìn)行遠(yuǎn)距離無(wú)線傳輸。

本研究選取了不同的測(cè)試點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)，測(cè)試點(diǎn)為四塊肌肉，更具體為分別為大腿背面股二投肌、股直肌、股內(nèi)側(cè)肌、股外側(cè)肌。波形圖如圖5所示，該波形圖為截取1秒內(nèi)采集的四通道數(shù)據(jù)：

對(duì)四通道原始數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變化，得到處理過(guò)的波形圖如圖6所示：

當(dāng)小波變換后的四通道數(shù)據(jù)輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別，非疲勞率為0.06，疲勞率為0.94。

如表1所示，實(shí)驗(yàn)的決策次評(píng)估結(jié)果為疲勞。

在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象的心率數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)、表面肌電信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，本研究的系統(tǒng)所得出了評(píng)估結(jié)果更為準(zhǔn)確，更加科學(xué)。

7? ?結(jié)? ?論

基于多傳感器的思想提出了運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練信息融合分析系統(tǒng)技術(shù)，并在傳感器采集的基礎(chǔ)上結(jié)合小波變換法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和證據(jù)理論，提高信息融合后得出的人體評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確率，克服了傳統(tǒng)采集準(zhǔn)確率低的技術(shù)問(wèn)題，經(jīng)過(guò)科學(xué)指導(dǎo)，提高了運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練水平。

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