测力台数据的采集分析与系统实现

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1、堡主丝苎塑查鱼墼塑塑墨叁坌塑兰墨堡墨翌一1．2本文研究的实际意义测力台数据是我们进行生物力学研究的基础，但不幸的是，测力台是高灵敏度的设备，由于受到传感器老化和工作环境不稳定(如电压)的影响，采集的数据常常伴有噪声、受到污染，有时候甚至是非常严重的污染(如图1．2一是正常采集的CMJ测试信号，图1．3是受到噪声污染的信号)。这些噪声不但影响我们直观的观测，也对我们后续的数据处理和分析带来障碍，因此必须被有效的去除。本文研究的重要方面，就是讨论采集信号的去噪这一基础性的问题，只有把去噪问题解决好了，才能将噪声对我们的影响降到最低限度，从而真实反映受试者

2、的受力情况。同时，实验噪声是一个具有普遍意义的工程实际问题，探讨这一课题，同样对其他领域有着借鉴的价值。另外，信号去噪这一命题有着复杂的理论背景，本文研究的实践过程，无疑将丰富我们的理论知识，特别是有关数字信号处理部分的内容。这都会使我们受益终身。图1．2无噪声的测力台信号图1．3带噪声的测力台信号运动生物力学研究的主要内容之一，就是通过对各项运动技术的生物力学研究，提出必要的参数将各种各样完成动作的实践上升为理论，塑造出标准运动技术的模式。由此可见，提出各种反应运动特征和机理的生物力学参数是非常重要的。基于测力台的采集数据和不同类型的生物力学实验，

3、本文在这方面也作了一些研究工作。1．3本文研究的主要内容本文主要基于三维测力台的采集信号，在运动生物力学信号的处理和分析方面作以下的一些工作：(1)作为信号去噪分析和参数提取的基础，本文在VC平台下，结合Matlab工具和测力台、放大器和A／D卡等硬件设备，开发了“三维测力台数据采集分析”软件2堡主笙苎塑垄鱼塑塑堕墨叁坌堑兰墨竺壅翌系统，该系统具备多个功能模块，能高精度、高频率的完成各种实验信号的采集任务。本系统目前服务于江苏省体育科研所，参与过多次实际科研活动。(2)针对测力台等硬件设备的实际情况和以往的经验，本文建立了测力台信号的三种噪声模型，分

4、别为常值漂移噪声、斜坡分量漂移噪声和随机游走噪声。(3)本文重点讨论了随机游走噪声的信号去噪问题。分别运用数字滤波器法、卡尔曼滤波方法、小波阈值去噪方法和神经网络自适应噪声相消原理，对采集的生物力学信号进行了去噪分析。(4)提出了一种神经网络小波联合去嗓方法，这一方法的去噪阈值能根据训练信号进行学习，有利于针对实际系统寻找较优的去噪阈值，在实践中取得了更好的效果。(5)针对常用的CMJ和SJ生物力学测试，提出一系列量化运动员力学特征的参数，这些参数根据采集信号计算，有利于对运动员进行评测，也有利于科学的指导训练。结合～个实际实验，我们还对运动员纵跳的

5、发力机制进行了深入分析。硕士论文测力台数据的采集分析与系统实现第二章信号的去噪分析2．1噪声的来源三维测力台测量过程之所以引入噪声，是由于以下原因：1在测试信号的过程中，由于电源电压的波动、接地不良、静电于扰等等，会对测试信号造成干扰。2由于周围环境改变、传感器自身老化等原因，使传感器的精度与性能大大下降，这也是一种噪声来源。在测量端，测力台噪声常常表现为三种形式：常值漂移、斜坡分量漂移和随机游走，统称为零漂噪声，下面分别予以介绍。2．1．1常值漂移放大器清零后，采集电压应该为零而事实上却是某一非零常数值的现象(这种情况下，根据大量观察，在量程200

6、0牛顿，伏特下时，电压震荡幅度一般非常小，相对于电压范围【-10，10】，可以忽略不计，因此可以视为常数)。如图2．i的CMJ信号带有常值漂移噪声(z方向的力值)。2．1．2斜坡分量漂移放大器清零后，采集电压应该为零而事实上却近似按照某一斜率飘移的现象f图图2·l信号初始阶段本应为零图2．2信号初始阶段本应为零4堡主兰苎型垄鱼墼堡塑墨叁坌堑量墨竺塞墨一——2．1．3随机游走放大器清零后，采集ggE,,FA该为零而事实上却在零值附近随机振荡的现象。随机游走噪声本质上是一种白噪声，如图2．3的清零信号a这时候的噪声模型如下：s(疗)=厂(n)+P(，1)

7、(2．1)其中：口(n)是高斯自噪声，服从N(O，盯)，仃是噪声水平。去噪的目标就是最大限度的抑制e(n)而恢复原信号f(n)。图2．3随机游走噪声这些噪声必须被有效的去除，以利于下一阶段的信号分析。如果不去除，噪声将会参与后续的一重和二重积分或者其他运算，误差会被持续放大，从而给结果带来很大影响(例如：在CMJ测试中，起跳时刻是脚尖支撑身体而离开台面，因此向心收缩幅度会比离心收缩幅度大，但如果不去除零漂影响，会出现向心收缩幅度会比离心收缩幅度小的异常)。一般说来，前两种噪声可以通过提前预热放大器的方法来解决，但随机游走噪声成因复杂，难以通过简单方法

8、有效解决，器要我们用去噪的数学理论予以处理。对于常值漂移噪声，去除相对简单，只需要在时域中进行处理即可。2．