一种盘爪踏频计及用于盘爪踏频计的参数优化方法与流程

1.本发明涉及传感器信号滤波技术领域，具体涉及一种盘爪踏频计及用于盘爪踏频计的参数优化方法。


背景技术：

2.随着生活质量的提升和惯性测量单元(imu)技术的发展，惯性传感设备渐渐进入了人们的日常生活，尤其是在骑行方向的应用，目前安装在车驱动盘上的盘爪功率计，即为通过其惯性测量单元(如图1所示)对骑行状态进行采集，在理想的匀转速骑行状态下惯性传感器应产生清晰的x,y加速波形曲线(如图2所示)，然而这种依靠单一加速度数据对踏频进行解算的方案由于受惯性传感器的精度限制，利用低成本的imu采集骑行状态的加速度时，数据中会带有各种噪声(高频、低频、随机、工频等噪声，如图3所示)，使得信噪比较小，单加速度计得到的特征较少，鲁棒性差。
3.目前解决加速度解算骑行状态(踏频、骑行动作等)中数据信噪比低、特征少、鲁棒性差是的通用方法是对原始数据进行滤波，但现有滤波器在设计时，由于考虑到其普适性，通常会放大过滤数据的条件，并且滤波参数通常是定常值，这使得滤波器在处理特殊状态的数据中展现的性能较差，另外，现有滤波器参数恒定不变，应对多噪声系统的性能较差。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是：克服现有滤波器由于由于参数恒定导致应对多噪声系统性能较差，以及数据过滤条件放大而导致在处理特殊状态的数据中展现的性能较差等缺陷，提供一种盘爪踏频计及用于盘爪踏频计的参数优化方法，其通过多滤波器的紧耦合，发挥中滤波的优势，有效提高数据的信噪比，并根据各个骑行习惯进行参数更新，优化系统和用户的适配性。
5.本用于盘爪踏频计的参数优化方法按照以下步骤对数据进行滤波处理，
6.s1：输入数据，利用默认频域滤波进行去噪；
7.s2：步骤s1的输出进入滑动窗口，判断数据元素个数是否满足窗口启动条件，
8.满足条件，则对数据滑动平均求最或然值；
9.不满足条件，则数据返回s1进行迭代，直到满足滑动窗口启动条件；
10.s3：步骤s2中满足条件的滑动窗口中的数据求中误差，作为量测噪声r；静息加速度计输出数据的中误差，作为系统噪声q；
11.s4：以步骤s3输出的滤波输出、量测噪声r、系统噪声q作为程序的启动参数进行迭代运算，完成数据的时域滤波，构建频率数据的系数矩阵，对输出数据做频谱分析；
12.s5：步骤s4输出的频域与步骤s1中默认频域进行相似性对比，
13.相似性η大于等于95％，则输出数据结果，
14.相似性η小于95％，则根据滤波后的频域特性重新解算参数。
15.具体的，本系统步骤s1所述的默认频域设定区间为1/3～4hz，为利用带通采样实
现的频域滤波。
16.进一步的，步骤s1所述频域滤波于频域滤波器中实现，其运算为，
[0017][0018]
式1中，x为输入数据，y为频域采样后的数据；b、a为滤波系统的系数，即h(z)系统函数分母与分子的系统数组。
[0019]
进一步的，所述频域滤波器构建流程包括以下步骤，
[0020]
s11：确定滤波器的阶数n，按下式运算，
[0021][0022]
其中，所述ωst和ωp为预畸后的值，运算所得到的结果向上取整；
[0023]
s12：确定3db频率，按下式运算，
[0024][0025][0026]
其中，当选ωc＝(ωcp ωcs)/2时通带阻带衰减皆可超过要求；
[0027]
s13：根据n的值，通过巴特沃斯分母多项式系数表得归一化低通滤波器系统函数has(s)的分母多项式系数，
[0028][0029]
d0由ω＝0时|han(j0)|＝1(增益为1)来确定，因a0＝1，d0＝a0＝1；转换成所需类型的低通滤波器系统函数ha(s)，去归一化令s＝s/ωc；根据归一化巴特沃斯分母多项式系数，按下式运算，
[0030][0031]
解算滤波器参数b和a；
[0032]
s14：将解算得到的b和a，按所述式1运算完成重构频域滤波，
[0033][0034]
具体的，本系统步骤s2所述滑动窗口长度设定为15个历元。
[0035]
具体的，本系统步骤s4所述迭代运算为，
[0036][0037]
p
k|k
‑1＝φ
k|k
‑1p
k
‑1φ
k|k
‑
1t
γ
k
‑1q
k
‑1γ
k
‑
1t
[0038]
k
k
＝p
k|k
‑1h
kt
(h
k
p
k|k
‑1h
kt
r
k
)
‑1[0039][0040]
p
k
＝(i
‑
k
k
h
k
)p
k|k
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式2；
[0041]
式2中，输入的值为量测更新值为z
k
，φ为系统模型经过线性化(一阶泰勒级数展开)后的近似系数，г为系统噪声模型线性化后的近似系数，k为迭代产生的增益矩阵，p为预测协方差。
[0042]
具体的，本系统步骤s4所述频谱分析运算为，
[0043][0044][0045]
式3中得到复数形式(a bi)的数据，把幅值大于0.002a(安培)的频段记录，以0.1hz进行分割系数处理，以每0.1hz内的幅值va积分定权，分配每个矩阵元素的权重pi；
[0046]
式4中pa和st分别为通带截止频率和阻带截止频率。
[0047]
具体的，本系统步骤s5所述相似性对比运算为，
[0048][0049]
本盘爪踏频计上设有惯性传感器，盘爪踏频计按上述的盘爪踏频计的参数优化方法对惯性传感器采集到的数据进行滤波处理。
[0050]
本发明一种用于盘爪踏频计的参数优化方法，克服了现有滤波器由于由于参数恒定导致应对多噪声系统性能较差，以及数据过滤条件放大而导致在处理特殊状态的数据中展现的性能较差等缺陷，其通过多滤波器的紧耦合，发挥中滤波的优势，经过相应的解算，有效提高数据的信噪比，同时本系统能够根据各个用户骑行习惯进行参数更新，使得各个体用户踏频区是默认设定的区间的子集，进而令系统和用户的适配性更佳，有效的解决了
用户的骑行习惯个体差异大的问题。
附图说明
[0051]
下面结合附图对本发明一种盘爪踏频计及用于盘爪踏频计的参数优化方法作进一步说明：
[0052]
图1是惯性传感器在爪盘功率计上的结构设置及三轴指向图；
[0053]
图2是理想的匀转速骑行状态下惯性测量单元采集的x,y加速度时序波形图；
[0054]
图3是现有惯性传感器在噪声影响下采集的x,y加速度时序波形图；
[0055]
图4是本用于盘爪踏频计的参数优化方法滤波组合结构及数据滤波流程图。
[0056]
图5是本用于盘爪踏频计的参数优化方法所述巴特沃斯分母多项式系数表
[0057]
图6是本用于盘爪踏频计的参数优化方法实施方式所生成的x,y加速度时序波形图。
具体实施方式
[0058]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0059]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系均为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0060]
以下用具体实施例对本发明技术方案做进一步描述，但本发明的保护范围不限制于下列实施例。
[0061]
实施方式：如图4所示，本用于盘爪踏频计的参数优化方法按照以下步骤对数据进行滤波处理，
[0062]
s1：输入数据，利用默认频域滤波进行去噪；所述的默认频域设定区间为 1/3～4hz，为利用带通采样实现的频域滤波；
[0063]
所述频域滤波于频域滤波器中实现，其运算为，
[0064][0065]
式1中，x为输入数据，y为频域采样后的数据；b、a为滤波系统的系数，即h(z)系统函数分母与分子的系统数组；
[0066]
所述频域滤波器构建流程包括以下步骤，
[0067]
s11：确定滤波器的阶数n，按下式运算，
[0068][0069]
其中，所述ωst和ωp为预畸后的值，运算所得到的结果向上取整；
[0070]
s12：确定3db频率，按下式运算，
[0071][0072][0073]
其中，当选ωc＝(ωcp ωcs)/2时通带阻带衰减皆可超过要求；
[0074]
s13：根据n的值，通过巴特沃斯分母多项式系数表(如图5所示)得归一化低通滤波器系统函数has(s)的分母多项式系数，
[0075][0076]
d0由ω＝0时|han(j0)|＝1(增益为1)来确定，因a0＝1，d0＝a0＝1；转换成所需类型的低通滤波器系统函数ha(s)，去归一化令s＝s/ωc；根据归一化巴特沃斯分母多项式系数，按下式运算，
[0077][0078]
解算滤波器参数b和a；
[0079]
s14：将解算得到的b和a，按所述式1运算完成重构频域滤波，
[0080][0081]
s2：步骤s1的输出进入滑动窗口，判断数据元素个数是否满足窗口启动条件，所述滑动窗口长度设定为15个历元，
[0082]
满足条件，则对数据滑动平均求最或然值；
[0083]
不满足条件，则数据返回s1进行迭代，直到满足滑动窗口启动条件；
[0084]
s3：步骤s2中满足条件的滑动窗口中的数据求中误差，作为量测噪声r；静息加速度计输出数据的中误差，作为系统噪声q；
[0085]
s4：以步骤s3输出的滤波输出、量测噪声r、系统噪声q作为程序的启动参数进行迭
代运算，完成数据的时域滤波，构建频率数据的系数矩阵，对输出数据做频谱分析；
[0086]
所述迭代运算为，
[0087][0088]
p
k|k
‑1＝φ
k|k
‑1p
k
‑1φ
k|k
‑
1t
γ
k
‑1q
k
‑1γ
k
‑
1t
[0089]
k
k
＝p
k|k
‑1h
kt
(h
k
p
k|k
‑1h
kt
r
k
)
‑1[0090][0091]
p
k
＝(i
‑
k
k
h
k
)p
k|k
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
式2；
[0092]
式2中，输入的值为量测更新值为z
k
，φ为系统模型经过线性化(一阶泰勒级数展开)后的近似系数，г为系统噪声模型线性化后的近似系数，k为迭代产生的增益矩阵，p为预测协方差；
[0093]
所述频谱分析运算为，
[0094][0095][0096]
式3中得到复数形式(a bi)的数据，把幅值大于0.002a(安培)的频段记录，以0.1hz进行分割系数处理，以每0.1hz内的幅值va积分定权，分配每个矩阵元素的权重pi；
[0097]
式4中pa和st分别为通带截止频率和阻带截止频率。
[0098]
s5：步骤s4输出的频域与步骤s1中默认频域进行相似性对比，
[0099]
相似性η大于等于95％，则输出数据结果，
[0100]
相似性η小于95％，则根据滤波后的频域特性重新解算参数。
[0101]
具体的，本系统步骤s5所述相似性对比运算为，
[0102][0103]
经上述步骤，即生成的x,y加速度时序波形图，如图6所示。
[0104]
通过将图3与图6进行对比可以看出，图3中现有滤波系统所采集到的加速度数据会带有大量的噪声，加速度数据的时间序列只能呈现出大致的周期特征，信噪比较低，而本系统通过多滤波紧耦合，可发挥中滤波的优势，经过相应的解算，能够有效的提高数据的信噪比。另外正常情况下，用户的踏频区间在1/3～4hz，现有踏频解算系统的频域采样参数是根据此区间设定的，本系统能够根据用户的骑行习惯，对参数进行更新，使得各个体踏频区是默认设定的区间的子集，进而令系统和用户的适配性更佳，有效的解决了用户的骑行习惯个体差异大的问题。
[0105]
实施例：本盘爪踏频计上设有惯性传感器，盘爪踏频计按本实施方式的盘爪踏频
计的参数优化方法对惯性传感器采集到的数据进行滤波处理。
[0106]
故本用于盘爪踏频计的参数优化方法克服了现有滤波器由于由于参数恒定导致应对多噪声系统性能较差，以及数据过滤条件放大而导致在处理特殊状态的数据中展现的性能较差等缺陷，其通过多滤波器的紧耦合，发挥中滤波的优势，经过相应的解算，有效提高数据的信噪比，同时本系统能够根据各个用户骑行习惯进行参数更新，使得各个体用户踏频区是默认设定的区间的子集，进而令系统和用户的适配性更佳，有效的解决了用户的骑行习惯个体差异大的问题。
[0107]
以上描述显示了本发明的主要特征、基本原理，以及本发明的优点。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施方式或者实施例的细节，且在不背离本发明的精神或者基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此应将上述实施方式或者实施例看作示范性的，且非限制性的。本发明的范围由所附权利要求而非上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0108]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。