发明内容
已经实现本发明以解决上述问题并且本发明具有的目的是提供一种活动测量***,该活动测量***能够显示与由日常生活活动引起的活动形成对比的表示积极锻炼的活动。根据本发明的活动测量***包括:活动检测装置,被配置为检测使用者的活动并且获得关于该活动的每单位时间的活动强度;第一操作装置,被配置为由活动强度获得第一指数;以及第二操作装置,被配置为由活动强度获得第二指数,该第二指数与第一指数不同。该***还包括存储使用者的身体特征的个人信息表以及显示装置。该显示装置包括表示X-Y矩阵平面的显示器并且该显示装置被配置为在由第一指数和第二指数定义的坐标系中的对应位置处示出作为第一指数和第二指数的组合的活动信息指示。第一操作装置被配置为获得第一指数,该第一指数是超过预定强度的活动强度和在预定的测量时间段内活动强度超过参考强度的时间的乘积的和。第二操作装置被配置为获得在所述测量时间段内由每单位时间的活动强度和从所述个人信息表中读取的使用者的身体特征的函数来定义的能耗的总和,被配置基于从个人信息表中读取的使用者的身体特征获得在测量时间段内所需的基础新陈代谢率并且被配置为提供第二指数,该第二指数是能耗除以所述基础新陈代谢率。因此,第一指数表示由积极锻炼引起的活动,而第二指数表示不涉及积极锻炼的由日常生活活动引起的活动。由于在矩阵平面中存在这两种活动,可以显示使用者活动的趋势。特别地,由于第二指数通过由测量时间段期间的活动所消耗的能耗除以相同测量时间段期间基础新陈代谢率的和的商来定义,因此可以显示使用者的日常生活活动。
优选地,第二操作装置被配置为仅参考低于参考强度的活动强度而获得能耗。这样,由日常生活活动引起的活动可以被指定为排除积极锻炼,从而与指明积极锻炼的第一指数形成明确的对比。
一般地,使用者的行为期望被按星期定义,测量时间段优选被设置为一周。
进一步地,参考强度优选为随着使用者的年龄和性别变化。为此目的,该***具有用于存储与使用者的年龄和性别相关联的不同参考强度的参考存储器,并且第二操作装置被配置为根据使用者的年龄和性别选择参考强度。通过这种布置,该***可以鉴于使用者的年龄和性别准确地区分日常生活活动和能量活动。
该***可以实现在由使用者携带的便携式终端中。在这种情况下,使用者携带的终端盒装配有活动检测装置、第一操作装置、第二操作装置和显示装置。
可替换地,该***可以实现为便携式终端和服务器,服务器将数据发送到便携式终端以及从便携式终端接收数据。在这种情况下,便携式终端装配有活动检测装置,同时服务器装配有第一操作装置、第二操作装置和显示装置。
进一步地,该***可以实现为由不同使用者携带的多个便携式终端和服务器。在这种情况下,服务器设置有活动数据表,该活动数据表被配置为存储由每个便携式终端获得的第一指数和第二指数,并且使用者数据表被配置为存储使用者的属性。该服务器还装配有具有包括X-Y矩阵平面的显示器的服务器侧显示装置。该服务器侧显示装置被配置为在X-Y矩阵中提供从特定的一个便携式终端发送的活动信息指示,以及提供对于分类在相同使用者组中的其他使用者给出的活动信息指示。利用该结果,使用者能够将使用者自己的活动信息与相同分类中的其他使用者进行比较,从而给出用于执行使用者自己的锻炼方案的动机。
除了活动的数量以外,本***优选为显示与第一指数和第二指数形成对照的、与活动强度相关联的特定的预定锻炼和特定的生活活动的种类。在此情况下,活动检测装置包括加速度传感器、活动强度计算装置和脚步计数器装置。加速度传感器被配置为输出根据使用者的活动生成的加速度数据。活动强度计算装置被配置为基于加速度数据确定每单位时间的活动强度。脚步计数器装置被配置为基于加速度数据计数每单位时间的脚步数。该***还包括:活动历史表,其存储与测量时间相关联的活动强度和每单位时间的脚步数的时间序列数据,活动分类表,其依据作为参数的活动强度和脚步数对活动的种类进行分类,以及活动分类装置,其在每个测量时间分析活动强度和脚步数的时间序列数据并且比较来自活动分类表的活动强度和脚步数的时间序列数据,从而确定该数据与活动分类表中的活动的种类中的一种的相似性,以便基于该相似性在每个测量时间识别该活动的种类,并且获得在测量时间段内的每个被识别的活动种类的比率。因此,所获得的活动种类的比率连同表示示出的活动种类的内容一起沿矩阵平面的坐标轴显示在显示装置的矩阵平面中。因此,测量时间段期间的活动的趋势与活动的种类相关联而呈现,由此向使用者给出对活动的更准确的分析结果。
优选地,使用聚类分析作为一种分析方案用于识别活动的种类并且聚类分析应用上述时间序列数据中包括的平均活动强度、最大活动强度、最小活动强度、平均脚步数、最大步距和最小步距的参数。
进一步地,本发明的活动测量***优选地具有每日计划表,该每日计划表保存使用者的每日行为计划以便精确识别活动的种类。在此情况下,上述活动分类装置被配置为判断在测量时间段内针对每天获得的活动的种类是否与对应于那天的每日行为计划中期望的活动的种类相匹配,并且忽略在那天中不期望的活动的种类。因此,避免了活动种类的错误识别,例如,没有计划在工作日中的锻炼的种类可以在工作日中忽略。
本发明的活动测量***提出了一种方案,其中活动检测装置获得关于积极锻炼和日常生活活动的活动强度和因而产生的活动。该活动检测装置包括加速度传感器、活动强度计算器装置和方程式选择器装置。加速度传感器被配置为输出由使用者的活动生成的加速度数据。活动强度计算器装置被配置为利用作为加速度数据的函数的特定的方程式来获得活动强度。方程式选择器装置具有方程式表,该方程式表保存分别与不同的加速度数据相关联的多个不同的方程式,并且被配置为从方程式表中检索对应于在加速度传感器处检测到的加速度数据的方程式,并且将检索到的方程式提供给活动强度计算器装置。因此,可以根据在步行和跑步中不同的加速度应用最佳方程式以给出良好地反映活动种类的可靠的活动强度,用于获得与活动强度成比例的准确的活动。
作为上述方案的可替换的方案,可以取决于从加速度传感器的输出端得到的脚步数来选择方程式。在这种情况下,活动检测装置包括脚步计数器装置,其确定来自加速度数据的每单位时间的脚步数。方程式选择器装置具有方程式表,该方程式表保存分别与不同的脚步数相关联的多个不同的方程式,并且该方程式选择器装置被配置为从方程式表中检索对应于在脚步计数器装置处检测到的脚步数的方程式,并且将检索到的方程式提供给活动强度计算器装置。
进一步地,可以组合上述两种方案用于更精确地获得活动强度和活动。在这种情况下,方程式选择器装置被配置为具有方程式表,该方程式表保存分别与不同的脚步数相关联的多个不同的方程式,并且该方程式还与不同的加速度数据相关联,并且该方程式选择器装置被配置为从方程式表中检索对应于在脚步计数器装置处检测到的脚步数的方程式以及对应于在加速度传感器处检测到的加速度数据的方程式,并且仅当找到同时对应于脚步数和加速度数据的这样的方程式时才将检索到的方程式提供给活动强度计算器装置。
进一步地,本发明的活动测量***提出一种提高计算活动强度的处理速度的方案。活动检测装置包括模数(A/D)转换器,该A/D转换器将来自加速度传感器的输出转换为由预定的位阵列定义的数字数据。活动强度计算器装置被配置为将不同的方程式分配给不同的部分位序列,该不同的部分位序列是数字数据内彼此不同的序列,从数字数据中提取对应于在方程式选择器装置处选择的方程式的部分位序列,并且利用由部分位序列表示的数字值来计算活动强度。利用该结果,当加速度相对较大时,例如在跑步时,使得使用上部的位序列用于计算活动强度,并且当加速度相对较小时,例如在步行时,则使用下部的位序列计算活动强度,然而利用完整的位序列提供相同的计算结果,由此提高了计算速度。
进一步地,本发明的活动测量***优选地具有依据在预定的测量时间段内时间的比率显示较少的活动的附加功能。为此,活动检测装置包括加速度传感器、活动强度计算器装置和脚步计数器装置。加速度传感器被配置为输出由使用者的活动生成的加速度数据的时间序列。活动强度计算器装置被配置为利用特定的方程式、以预定的间隔从时间序列加速度数据获得活动强度。脚步计数器装置被配置为从加速度数据的时间序列确定每个预定的单位时间内的脚步数。此外,该***包括低强度比率计算器装置,该低强度比率计算器装置被配置为在预定的测量时间段内获得较少的锻炼时间段,其中脚步数低于预定的参考并且同时活动强度在预定的参考范围内,并且该低强度比率计算器装置被配置为提供较少的锻炼时间段与测量时间段的比率,允许所述显示装置显示所述比率。通过较少的锻炼时间段的比率的指示,可以通知使用者需要进行锻炼。
此外,本发明的活动测量***优选地增加一种功能,该功能基于测量的活动和使用者固有的基础新陈代谢率,结合在预定判断时间段中发生的基础新陈代谢率的变化显示热量消耗的变化。在此情况下,活动检测装置包括加速度传感器和活动强度计算器装置。加速度传感器被配置为输出由使用者的活动生成的加速度数据的时间序列。活动强度计算器装置被配置为利用特定的方程式、以预定间隔从时间序列加速度数据中获得活动强度。该***还包括使用者表、热量消耗计算器装置和热量平衡判断装置。使用者表保持包括使用者特有的年龄、身体特征和脂肪判断数据的个人信息的记录。热量消耗计算器装置被配置为基于年龄和身体特征获得基础新陈代谢率并且基于这样获得的基础新陈代谢率和在预定的判断时间段内的活动强度计算热量消耗。热量平衡判断装置被配置为在判断时间段内获得热量消耗的变化以及脂肪判断数据的变化,使得依据变化的组合而给出判断结果,该结果显示在显示装置上。因此,本***呈现判断结果用于在每个判断时间段有规律地向使用者通知体脂肪并且提示改进饮食。
附图说明
图1是示出了根据本发明的实施例的活动测量***的示意性的透视图;
图2是示出了该***的内部配置的框图;
图3是示出了在该***中用于基于加速度获得活动强度的方法的框图;
图4是示出了在该***中使用的活动数据表的说明性的图;
图5是示出了在该***中使用的个人信息表的说明性的图;
图6是示出了在该***中使用的矩阵平面中的显示内容的说明性的图;
图7是示出了矩阵平面的配置的说明性的图;
图8是示出了在该***中使用的活动指数历史表的说明性的图;
图9是示出了在该***中使用的活动历史表的说明性的图;
图10是示出了在该***中的服务器显示装置的矩阵平面中显示的内容的说明性的图;
图11是示出了用于决定要在服务器显示装置上显示的各种建议内容的方法的流程图;
图12是示出了服务器显示装置上的其他显示内容的说明性的图;
图13是示出了在该***中使用的活动分类表的说明性的图;
图14是示出了在该***中使用的个人每日计划的输入屏幕的说明性的图;
图15是示出了在该***中使用的体重减轻模拟的流程图;
图16是示出了在该***中的活动强度计算过程的说明性的图;以及
图17是示出了在该***中使用的个人详细数据的输入屏幕的说明性的图。
具体实施方式
如图1所示,根据本发明的实施例的活动测量***包括用于测量使用者的活动的便携式终端10和服务器100,便携式终端10被设计为连续测量从使用者的日常活动和锻炼中得到的活动强度、分析在预定的测量时段(例如1周)上的活动趋势,并且显示该趋势;所述服务器100用于处理由便携式终端10获得的数据。便携式终端10和服务器100被配置以在经由USB线缆连接时交换数据。便携式终端10具有设置有显示装置60的盒。该盒容纳构成活动检测装置的电子组件。服务器100包括设置有输入装置、存储器装置和显示器装置的个人计算机。服务器100通过执行专用应用程序执行以下将说明的各种数据分析。
图2示出了便携式终端10和服务器100的各种功能。除了输入装置30以外,便携式终端10包括活动检测装置20、存储器装置40、操作装置50、显示装置60和输入装置30。除了输入装置130以外,服务器100包括存储器装置70、分析装置80和服务器显示装置90。
将首先说明便携式终端10。活动检测装置20包括加速度传感器21,其检测从使用者活动得到的加速度,A/D转换器23,其将加速度传感器21的模拟输出转换为数字信号,和方程式选择器装置24。加速度传感器21被配置以沿着三个轴x、y和z检测加速度。方程式选择器装置24在三个轴中以10Hz或更高的采样频率提取加速度,并且获得每个轴上的加速度的合成加速度。方程式选择器装置24在预定的单位时间上获得合成加速度的移动平均(V),例如预定的单位时间为10秒,并且使用根据移动平均(V)的值的不同方程式获得活动强度(I=MET强度)。两个阈值被用于方程式选择。为了确定准确反映实际活动的活动强度,第一阈值在步行和日常生活活动之间进行区别并且第二阈值在步行和跑步之间进行区别。保存在方程式表25中的以下三个方程式被用作不同的方程式。
[方程式1]
I=α·V+1
[方程式2]
I=c·V2+d·V+e
[方程式3]
I=b·V+1
在方程式中,a、b、c、d和e是系数,其中a<b;并且c、d和e被设置的值使得在方程式2和方程式3之间具有连续性。
具体地,方程式1在当10秒移动平均(V)等于或低于第一阈值时使用,方程式2在当移动平均(V)位于第一阈值和第二阈值之间时使用,并且方程式3在当移动平均(V)超过第二阈值时使用。第一阈值和第二阈值被设置为例如0.3和0.6,如图3所示,并且移动平均(V)和活动强度(I)之间的关系由图中的实线给出。
活动检测装置20还包括活动强度计算器装置26和脚步计数器装置28。活动强度测量装置26基于所选择的方程式每10秒计算一次活动强度(MET),并且输出一分钟平均值。脚步计数器装置28基于合成加速度计算并且输出每分钟的脚步数。每分钟的活动强度和脚步数被存储在活动数据表42中,活动数据表42具有图4中所示的、在存储器装置40中形成的数据结构。
便携式终端10的操作装置50包括第一操作装置51和第二操作装置52,第一操作装置51和第二操作装置52基于从活动数据表42读取的脚步数和活动强度并且还基于存储在个人信息表44中的个人身体特征和保存在存储器装置40中的参考存储器46中的活动强度参考,计算在预定的测量时间段内表示积极锻炼的锻炼指数(EX)和表示日常生活活动的日常活动指数(DA),预定的测量时间段例如为一周。计算结果显示在显示装置60中的矩阵平面62上。
个人信息表44存储通过便携式终端的输入装置30输入的使用者的身体特征(性别、年龄、身高、体重)。当便携式终端10连接到服务器100时,个人信息表44的数据被发送到使用者数据表74以便更新使用者数据表74中的数据,使用者数据表74具有图5所示并且在服务器的存储器装置70中提供的数据结构。使用者数据表74记录例如关于家庭中的多个使用者的身体特征和其他属性(职业、工作说明)。使用者数据表74积累使用多个便携式终端的使用者的数据,所述数据用于下述目的。
如表1所示,参考存储器46根据使用者性别和年龄保存上述活动强度参考。第一操作装置51和第二操作装置52从参考存储器46获得对应于使用者性别、年龄和下述个人活动等级的活动强度参考。
[表1]
第一操作装置51针对关于在活动数据表42中积累的每单位时间(1分钟)的活动强度的数据获得等于或大于活动强度参考的活动强度(MH),获得在一个星期的测量时间段内的活动强度(MH)的总和,并且获得作为该总和的锻炼指数(EX)。
第二操作装置52基于在紧邻的前一周内积累在活动数据表42中的活动强度数据,获得对应于具有低于活动强度参考的活动强度的活动的每周能耗(EG),以及在该时段期间必需的基础新陈代谢速度(BM)。第二操作装置52将日常活动指数(DA)定义为能耗(EG)除以基础新陈代谢率(BM)的商。能耗(EG)被确定为一周中每分钟热量消耗(Km)的总和(∑Km),该热量消耗(Km)从以下方程式获得,作为每分钟的基础新陈代谢率(Bm)和小于活动强度参考的每单位时间(1分钟)的活动强度(ML)的函数。
[方程式4]
Km=1.2·ML·Bm
每分钟的基础新陈代谢率(Bm)被确定为每小时的基础新陈代谢参考BMref(Kcal/m2/hour)和使用者的身体表面面积A(m2)的乘积(Bm=Bmref x A/60),根据使用者的性别和年龄预先确定,在如下面的表中所示的存储于参考存储器46中的表中。
[表2]
年龄 |
17 |
18 |
19 |
20-29 |
30-39 |
40-49 |
50-59 |
60-64 |
65-69 |
70-74 |
75-79 |
80- |
男性 |
40.3 |
39.6 |
38.8 |
37.5 |
36.5 |
35.6 |
34.8 |
34.0 |
33.3 |
32.6 |
31.9 |
30.7 |
女性 |
36.0 |
35.6 |
35.1 |
34.3 |
33.2 |
32.5 |
32.0 |
31.6 |
31.4 |
31.1 |
30.9 |
30.0 |
身体表面面积A(m2)使用例如以下的方程式、作为体重和身高的函数而获得。
[方程式5]
A=0.008883·W0.444·H0.663
如上所述获得的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)被存储在存储器装置40的缓冲器48中并且在显示器中的X-Y矩阵平面62上显示,如图6所示。锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)中的每个被划分为四个范围(0-3),如图7所示。在4×4的矩阵内,作为锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)的组合的活动元素的位置[A(x,y)]由星形标志表示(如图6所示)。作为结果,使用者的活动趋势可以通过这样显示从积极锻炼得到的锻炼量和从日常生活活动得到的锻炼量而被一眼看出。
如表1所示,由第一操作装置51和第二操作装置52使用的活动强度参考具有三个预先建立的活动等级。每个等级被设置为对应于如上所述获得的日常活动指数(DA),使得每个等级取决于针对例如一周或者一个月获得的平均日常活动指数(DA)而被自动选择。因此,第一操作装置51和第二操作装置52被配置为使得当选择活动强度参考时,读取存储在缓冲器48中的、在紧邻的前一预定时段内的日常活动指数(DA)并且从参考存储器46中的表选择适于使用者的活动的活动强度参考。可以获得最佳地反映使用者的活动等级的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)作为结果。活动强度参考被设置为假设使用者的活动等级,即日常活动指数(DA),从等级1经等级2增大到等级3。
优选地,对应于由第一操作装置51和第二选择装置52选择的活动强度参考的等级也显示在显示装置60上。在此情况下,各等级的数据被记录在缓冲器48中并且被提供给显示装置60。
便携式终端10的显示装置60被配置为使得除了在上述矩阵平面62上显示活动趋势的分析模式以外,还具有用于显示每单位时间(1分钟)计算的活动强度(MET)的强度显示模式。还设置了短时分析模式用于在矩阵平面上提供每日活动趋势,其中测量时间段是一天。提供在便携式终端10的输入装置30中的模式选择按钮允许在这些显示模式之间进行切换。
当便携式终端10被连接到服务器100时,存储在缓冲器48中的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)以及活动数据表42中的数据被发送并存储到服务器100的活动指数历史表76和活动历史表72。活动指数历史表76具有例如在图8中显示的数据结构,并且活动历史表具有图9中所示的数据结构。每个表都总地存储关于不同使用者的数据,这些数据然后用于对各自不同的使用者的详细的分析。
服务器100设置有分析装置80,如图2所示,该分析装置80包括建议装置82以及下述的活动分类装置84、热量平衡判断装置86、热量消耗计算器装置88和低强度比率计算器装置85。建议装置82被提供以给予使用者对未来锻炼的建议。建议装置82从活动指数历史表76和使用者数据表74提取针对特定使用者的最近的数据并且在服务器显示装置90中设置的窗口表格94内,在与以上所述相同的矩阵平面92中,在文本框95、96中显示建议内容,如图10所示。建议内容是事先存储在建议装置82中的锻炼的具体数值和类型的组合。建议内容基于图11中的流程图所示的方案来确定。在该方案中,首先判断从活动指数历史表76获得的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)的活动元素A(x,y)是否等于或大于最大值(A(3,3))(步骤S1)。如果满足该条件,则判断年龄是否小于65岁(步骤S2)。如果年龄不小于65岁,则建议内容被设置为“不变”。如果在步骤S3中判断出具有循环***病史,或者在步骤S3中判断出没有循环***疾病而如果在步骤S4中判断出BMI(体重/身高2)不大于等于标准值,则建议内容同样被设置为“不变”。当在步骤S4中判断出BMI大于或等于标准值时,建议内容被确定为加强有氧锻炼,例如骑自行车或慢跑。当在步骤S1中判断出活动元素A(x,y)小于A(3,3)时,处理进行到步骤S5,在步骤S5中判断活动元素A(x,y)是否与A(3,0)、A(3,1)或A(3,2)一致。如果不满足该条件,则建议内容被设置为“将等级提升到下一个生活活动等级”。当满足步骤S5的条件时,在步骤S6中判断是否具有循环***病史。如果没有循环***疾病,则建议内容被设置为“增大锻炼强度”。否则,建议内容被设置为“将锻炼强度降低为下一更低的强度”。
建议装置82基于如上所述确定的建议内容决定最优活动元素A(x,y),并且在矩阵平面92上的对应的坐标位置处显示目标标记(),连同表示到达目标活动元素的最优路线的箭头,如图10所示。建议装置82还可以被配置为进一步以图10中所示的表格显示活动等级,该活动等级被判断为对应于在如上所述的预定时间段上测量的个人日常活动指数(DA)的活动等级(在表1中给出)。特别地,对应于确定的活动等级的锻炼强度值可以被添加到建议内容中。
基于活动历史表72中积累的数据,分析装置80的活动分类判断装置84确定作为预定的测量时间段的最近一周时段的锻炼类型和生活活动类型,并且使得锻炼类型和生活活动类型以及这两种类型的比率被显示为其中锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)进行对比的窗口表格中的条形图97、98,锻炼如图12所示。锻炼的类型和日常生活活动的类型被定义为映射到在具有图13所示的数据结构并且设置在存储器装置70中的活动分类表75中的参数,所述参数包括平均脚步数、最小/最大步距、平均活动强度和最小/最大活动强度。活动分类判断装置84每5分钟从记录在图9所示的活动历史表72中的时间序列数据中提取相同的参数,并且每5分钟通过聚类分析指定这些参数所类似于的活动类型。当指定的活动类型在预定的判断时间上连续展示出预定模式时,预定的判断时间例如为25分钟,则活动类型在被判断为该预定的判断时间内的活动类型。例如,当表示锻炼类型(“慢步走”)的活动ID(a)和表示“烹饪/打扫”的活动ID(b)以“a,b,a,a,b,a”在25分钟上彼此交替时,模式“a,b,a”被判断为“a,a,a”。这个判断时间段内的锻炼被判断为“慢步走”。因此,在25分钟单元中的活动类型被编制在一周的测量时间段内,以确定活动的类型和这些类型的比率。
此处,基于表示日常生活活动的活动强度,即小于使用者指定的活动参考的活动强度,而获得的活动的类型(慢步走、烹饪/打扫、清洁等)以及这些类型的比率被显示为沿着图12中所示的窗口表格94内的矩阵平面92的X轴上的日常活动指数(DA)的条形图97。同时,基于表示积极锻炼的活动强度而确定的活动类型(步行、慢跑、网球运动、骑自行车)和活动类型比率被显示为沿Y轴上的锻炼指数(EX)的条形图98。
活动分类装置84查找设置在存储器装置70中的每日计划表78,使得如果在测量时间段内的每天判断的活动类型不是针对那天计划的活动类型,则忽视该活动类型。例如,如果在工作日的工作时间期间,活动类型被判断为网球运动或慢跑,则该活动类型被忽视,并且使用被判断为下一最佳的活动类型的活动类型。每日计划表78通过填写休息日设置表格而产生,如图14所示,该表被显示在显示装置90上。活动分类表75具有确定活动是否为针对休息日而计划的锻炼的字段。休息日和活动类型之间的关系基于使用者输入而建立。
低强度比率计算器装置85被设置在分析装置80中以便显示在一天的测量时间段内执行低强度活动的时间的比率。低强度比率计算器装置85从活动历史表72获取每分钟的脚步数和活动强度,获得每分钟的脚步数等于或低于80并且活动强度小于上述活动参考的时间在24小时内的时间比例,并且在显示装置90上显示所获得的比例。以上的测量时间段不仅仅被设置为一天,而且可以被设置为一周或一个月。在本实施例中,分析装置80被设置在服务器100中。然而,分析装置80还可以被设置在便携式终端10中,使得在便携式终端10的显示装置60上显示低活动时间比率。
提供分析装置80中的热量平衡判断装置86以便获得在预定的时间段上,例如一个月上,每日使用者体脂肪的改变和热量消耗的变化,并且在显示装置90上显示该变化的图表。通过热量消耗计算器装置88计算的每日的热量消耗从每分钟的热量消耗获得,该每分钟的热量消耗基于基础新陈代谢率和使用者特定的活动强度、使用方程式4计算得出,如上述第二操作装置52中的情况。体脂肪的改变基于构成体脂肪确定数据的年龄、性别、身高和体重而确定,如存储在使用者数据表74中的。
热量消耗和体脂肪的变化基于在下表中给定的标准针对每天而获得。通过组合以上变化同时确定饮食量。在显示装置90上显示的图表中,还可以使用实际的热量消耗值和体重值,取代(+)(-)的显示。
[表3]
具体地,热量消耗和体脂肪与之前日期的热量消耗和体脂肪相比较,并且当增大或减小超过预定值的增量或减量(ΔE,ΔW)时,热量平衡判断装置86执行相应的(+)(-)判断并且通过组合针对给定时间的增量/减量来估计此时的饮食摄入。饮食摄入判断的结果也作为图表显示在显示装置90上。这允许将使用者的注意力吸引到饮食摄入。
热量平衡判断装置86具有附加的体重减轻模拟功能,用于给予使用者关于适当的节食和治疗性锻炼的建议。基于由显示装置90提示输入的输入项目“目标时段”、“目标体重”、“锻炼/饮食比率”和“通过饮食限制的体重减轻能量”,通过执行图15的流程图中所示的程序来执行体重减轻模拟。首先,在步骤S1和S2中输入目标时段和目标体重。目标时段缺省值被设置为3个月。缺省的目标体重被设置为当前的体重。使用者可以任意地修改这些目标值。在步骤S3中,基于目标时段和目标体重计算每月的体重减轻速度。当体重减轻速度超过预定值(例如2kg/月)时,显示警告,并且处理返回到S1。在步骤S4中,提示输入通过锻炼和饮食引起的热量降低的比率。锻炼/饮食的比率是在锻炼和饮食之间分配用于使当前体重(Wb)下降至目标体重(Wa)所必须的每日热量消耗的比率。将热量消耗的30%分配到饮食的值被设置为缺省值,该值可以在10%至90%的范围内选择。基于在S4中输入的比率,在S5中计算和显示通过饮食降低的每日热量。在S6中,锻炼/饮食的比率可以根据S5中计算的热量进行修改。如果不需要修改,则程序返回到S5。在S7中,根据如在S5中显示的要通过饮食减少的每日热量,提示输入通过由使用者的实际饮食减少引起的热量体重减轻。在S8中,计算通过锻炼的热量体重减轻,该热量体重减轻抵销(offset)在S7中输入的热量体重减轻。接下来,在S9中,计算和显示要被执行的每日锻炼量,锻炼以便获得在S8中计算的通过锻炼引起的热量体重减轻。作为锻炼量,计算针对例如活动强度被表示为3MET的“正常步行”、活动强度被表示为4MET的“快步走”和活动强度被表示为3MET的“骑自行车”所需要的活动时间。锻炼的类型被显示在各个活动时间的旁边。接下来,在S10中,允许使用者通过参考S9的显示,修改通过实际饮食减少的每日热量。当存在修改的输入时,处理返回S7。如果未作修改,则处理进行到步骤S11,其中目标体重可以被修改。如果未作修改,则处理结束,或者如果存在修改,则返回到S1。除了体重,内脏脂肪量、腹围或BMI(体重/高度2)或前述这些指标的组合同样可以被用作体脂肪判断数据。
在以上实施例中,便携式终端10设置有方程式选择器装置24,该方程式选择器装置24选择性地使用不同的方程式以便根据使用者的特征获得活动。在以上的说明中,根据在便携式终端处测量的加速度从多个方程式中选择方程式,如图3所示。然而,本发明不限于此,并且还可以基于由便携式终端10的脚步计数器装置28检测到的脚步数或基于脚步数和加速度的组合来选择方程式。例如,当使用60作为第一阈值、使用120作为第二阈值并且每分钟的脚步数小于60时,方程式选择器装置24选择由以上的方程式1所表示的方程式,检测到的活动被假定为从生活活动中得到。当每分钟的脚步数在从60至小于120的范围内时,检测到的活动被假定为从步行中得到并且使用方程式2。当每分钟的脚步数为120或更大时,检测到的活动被假定为从跑步中得到并且使用方程式3。
当使用脚步数和加速度进行方程式选择时,方程式选择器装置24从方程式表25中获得对应于加速度的方程式和对应于由脚步计数器装置28获得的脚步数的方程式。当这两个方程式相同时,使用该相同的方程式。当方程式不一致时,禁止使用方程式,并且活动强度被认为不可计算。当方程式不一致时,通过认为在通过外力对未附接到身体的便携式终端进行作用的情况下不能实行活动强度的计算而增强使用者活动的检测精度,所述外力例如当用手移动时。
活动强度计算器装置26被配置为使得基于由A/D转换器输出的16位加速度,通过使用以上方程式计算每单位时间(10秒)的活动强度。根据加速度的大小和/或脚步数选择性地使用来自图16中所示的16位序列之中的三个部分位序列(8位长)其中之一,以便增大计算处理的速度。具体地,当加速度和脚步数小于第一阈值时,使用低位序列BL(b1-b8)。当加速度和脚步数在第一阈值和第二阈值之间时,使用中间位序列BC(b5-b12)。当加速度和脚步数等于或大于第二阈值时,使用高位序列BH(b9-b16)。
上述实施例通过示例加以说明,其中计算日常活动指数(DA)和锻炼指数(EX)的第一操作装置51和第二操作装置52被设置在便携式终端10中。然而,本发明不必限于此实施例。第一操作装置、第二操作装置和存储用于获得取决于使用者的活动强度的不同方程式的参考存储器46也可以设置在服务器100的分析装置控制器80中。当便携式终端10被连接到服务器100时,由服务器获得的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)在此情况下被发送到便携式终端10,并且结果被显示在显示装置60的矩阵平面62中。
可替换地,服务器100的存储器装置70和分析装置80可以被设置在便携式终端10中。这允许配置具有本发明的***的全部功能的自包含便携式终端。
此外,上述服务器100可以被设置为能够与网络中的其他数据服务器(未示出)通信。在此情况下,数据服务器被配置为编制属于每个使用者的服务器100的活动历史表72的记录、活动指数历史表76的记录和使用者数据表74的记录。数据服务器被设置为响应于来自相应服务器100的请求而发送关于其他人的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)。每个服务器100的建议装置82可以附带有参考功能,用于参考与服务器100的主人属于相同使用者类别的其他人的活动趋势。当选择这种参考功能时,带有指定使用者的代码的参考请求被传送到数据服务器。当接收到参考请求时,数据服务器执行聚类分析以指定与发送源的使用者属于相同使用者类别并且具有类似的性别、年龄、身高、体重、职业、工作说明、病史和其他详细参数的使用者。数据服务器之后将指定的类似使用者的编制的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)发送到发送源服务器100。结果,另一个人的锻炼指数(EX)和日常活动指数(DA)同样作为参考显示在发送源服务器100的显示装置的矩阵平面上。使用者的个人数据的详情使用由每个服务器100的服务器显示装置90提供的输入表格输入,例如如图17所示的输入表格。这些详情积累在数据服务器中以用于使用者分类。