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申请/专利权人：杭州赣鑫电子有限公司

摘要：本发明涉及健身体育力量测量的技术领域，具体为一种力量测量方法及装置，其中测量方法包括，利用智能传感器融合技术收集力量数据；基于无线传输技术将收集的力量数据传输至终端设备，并利用端到端加密技术对传输的数据进行数据加密；利用人工智能技术对实时传输的力量数据进行深度分析，识别用户的力量特征和训练模式，并制定个性化训练计划；本发明通过动态无迹卡尔滤波器进行数据融合，能够实时修正和更新力量数据，确保数据的实时性和准确性；利用人工智能技术对力量数据进行深度分析，识别用户的力量特征和训练模式，生成个性化训练计划，提供精确的指导和个性化的训练指标。

主权项：1.一种力量测量方法，其特征在于：包括以下步骤，利用智能传感器融合技术收集力量数据，包括，通过应变片传感器以及负载传感器对形变器材和非形变器材进行力量数据收集，基于环境因素以通过温度补偿系数以及滤波控制系数对收集的力量数据进行动态修正，其中：所述应变片传感器具体实现如下：对于应变片传感器，当器材发生形变时，能够引起传感器的电阻值发生变化，进而完成受力的采集，具体采集公式如下： 其中，表示器材的弹性模量，表示当前传感器与器材的接触面积，表示采集到的形变量，表示传感器的初始电阻，表示电阻的变化量，表示温度补偿系数，表示当前环境温度，表示环境参考温度，表示应变片传感器的灵敏度系数，表示从形变器材收集到的力量数据；对于温度补偿系数，是用于修正由于环境温度因素的变化，对传感器电阻产生的影响，具体修正如下： 其中，表示初始温度补偿系数，取值于参考温度时的补偿系数，表示温度变化系数，由应变片材料特性决定；所述负载传感器具体实现如下： 其中，表示因受力引起的电信号输出量，表示激励电压，为负载传感器工作时的标准电压，表示负载传感器的灵敏度系数，由传感器的材料决定，表示滤波窗口大小，为滤波控制系数，表示第次收集的输出电压，表示从非形变器材收集到的力量数据；对于滤波控制系数，是用于修正由于环境噪声因素的变化，对传感器收集的数据的影响，具体修正如下：收集当前环境的噪声数据，并计算出噪声数据的方差；根据公式中噪声数据的方差调整滤波控制系数的大小；力量数据动态修正后，对力量数据进行数据融合，具体为：对修正后的力量数据完成状态向量和协方差矩阵的初始化；利用动态状态转移矩阵以及自适应过程噪声协方差矩阵对下一时刻的状态向量以及协方差矩阵进行预测；所述动态状态转移矩阵是根据实时数据动态调整状态转移矩阵，所述自适应过程噪声协方差矩阵是根据历史参考数据以及传感器实时收集的数据，调整过程噪声协方差矩阵，具体如下：动态状态转移矩阵，，自适应过程噪声矩阵，其中，表示动态状态转移矩阵，表示自适应过程噪声矩阵，表示动态调整系数，用于根据前一时刻传感器数据的实际变化，动态调整状态转移矩阵，分别表示应变片传感器在第时刻以及第时刻收集的数据，分别表示负载传感器在第时刻以及第时刻收集的数据，分别表示传感器在第时刻数据收集过程中噪声的方差，表示应变片传感器与负载传感器的过程噪声的相关性，若两个传感器之间的过程噪声无相关性，则，表示两个传感器在第时刻的过程噪声的相关性，表示两个传感器收集到的数据的预测值，则表示平滑因子，是根据应用场景以及数据特性进行设定的，具体为，当收集的数据的更新频率为日更时，通过减小平滑因子，以确保有足够的频次的数据反映噪声的变化；当收集的数据处于动荡的环境，通过增大平滑因子，以减小噪声对于预测值的影响；利用构建的动态状态转移矩阵以及自适应过程噪声矩阵对下一时刻的状态向量以及协方差矩阵进行预测，具体如下： 其中，表示第时刻的状态向量预测值，表示第时刻的状态向量，表示动态状态转移矩阵，表示自适应过程噪声矩阵，表示第时刻的协方差矩阵预测值，表示第时刻的协方差矩阵，表示动态状态转移矩阵的转置，将动态状态转移矩阵的行和列互换后得到的新的矩阵；通过无迹卡尔滤波器对预测的状态向量以及协方差矩阵进行融合更新；基于无线传输技术将收集的力量数据传输至终端设备，并利用端到端加密技术对传输的数据进行数据加密；利用人工智能技术对实时传输的力量数据进行深度分析，识别用户的力量特征和训练模式，并制定个性化训练计划。

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