CN102727185A - 一种基于心率和加速度的运动能耗测量仪及测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种运动能耗测量仪，包括人体个性化参数采集单元，用于采集和存储人体个性化参数；心率传感器，用于测量心率HR；基础能耗计算单元，用于利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗；加速度传感器，用于测量运动加速度；运动做功计算单元，用于利用运动加速度和所述体重W计算对外做功；运动能耗计算单元，将基础能耗BEE和对外做功EEact相加，计算运动能耗；还提供了一种运动能耗测量方法；本发明建立基础能量消耗、心率和个性化参数的线性回归方程，利用加速度传感器测量运动加速度，进一步考虑不同方向的影响因素，结合体重在三个方向分别实施对外做功计算，将心率和运动加速度有效结合，提升了测量精度。

Description

一种基于心率和加速度的运动能耗测量仪及测量方法

技术领域

本发明涉及运动能消耗测量领域，特别涉及一种基于心率和加速度的运动能耗测量仪及测量方法。

背景技术

目前随着科学技术的发展，人们生活水平越来越高，人体运动对健康的重要性越来越大。人体运动时的运动量过少不能到达运动健身或减肥的目的，运动量过多又会让人感到疲惫而损坏人体的健康。因此为了达到科学合理的运动必须准确的测量人体运动过程中的能量消耗。

人体一天所消耗的能量大致分为三个部分，人体基础能量代谢即基础能量消耗，各种体力活动能量消耗和满足食物特殊动力作用即食物热效应。人体基础能量消耗约占人体一天总能量消耗的65%，活动能量消耗约占总能量消耗的25%，食物热效应约占总能量消耗的10%。其中活动能量消耗是最能受人体控制和改变的，运动量大则活动能量消耗大，运动量小则活动能量消耗小。人体运动过程中，由于运动会导致人体心率的增加，心率增加会导致人体的耗氧量的增加，耗氧量的增加会影响人体的基础能量消耗的增加。

通常运动能量消耗测量方法包括：直接测热法、间接测热法、双标水法、心率监测法、加速度传感器法。直接测热法、间接测热法和双标水法属于生理学范畴，上述三种方法具有较高的测量精度，因此常将这几种方法作为评价能量消耗测量方法的标准，其中双标水法被视为能量消耗测量中的黄金标准，但是其测量设备复杂，费用昂贵且测量结果不能实时的描述人体某一运动过程中的能量消耗。心率检测法和加速度传感器法测量方便，可以实时的测量运动一段时间的能量消耗，但是单独使用心率和加速度测量能量消耗，其准确度不高，且容易受到自身和外界的干扰。

发明内容

本发明所需要解决的关键问题是，提供一种结合加速度和心率的运动能量消耗模型，测量人体运动过程中所消耗能量的测量仪及测量方法。

一种运动能耗测量仪，包括：

人体个性化参数采集单元，用于采集和存储人体个性化参数，包括身高H（cm）、体重W(kg)、年龄Y(岁)、性别G和截止心率FLEX_HR(次/分)；

心率传感器，用于测量心率HR；

基础能耗计算单元，用于利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗BEE；

加速度传感器，用于测量运动加速度；

运动做功计算单元，用于利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act；

运动能耗计算单元，将基础能耗BEE和对外做功EE_act相加，计算运动能耗EE，即EE=BEE+EE_act。

所述利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗，包括：

当测量心率HR大于或等于截止心率FLEX_HR时，建立基础能耗BEE、心率HR和个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×Y+χ₁×HR+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×Y+χ₂×HR+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数，δ₁，δ₂为校验系数，α₁的取值范围为0.15-0.24，β₁的取值范围为0.2-0.3，χ₁的取值范围为0.6-0.7，δ₁的取值范围为55-60；α₂的取值范围为-0.2--0.1，β₂的取值范围为0.06-0.075，χ₂的取值范围为0.44-0.50，δ₂的取值范围为-21--19。

当测量心率HR小于截止心率FLEX_HR时，建立基础能耗BEE与人体个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×H+χ₁×Y+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×H+χ₂×Y+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数；δ₁，δ₂为校验系数；α₁的取值范围为13-14，β₁的取值范围为4.9-5.1，χ₁的取值范围为-6.7--7.0，δ₁的取值范围为60-70；α₂的取值范围为9.5-10，β₂的取值范围为1.7-2.0，χ₂的取值范围为-4.5--4.9，δ₂的取值范围为650-670。

所述利用测量的加速度和体重W计算对外做功EE_act为计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功之和，所述计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功分别为：

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{xyz}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{\mathrm{ACC}}^2\×(V_0+\mathrm{ACC}\×t)\mathrm{dndt}$

上式中，a_X为X轴测量的加速度，a_Y为Y轴测量的加速度，a_Z为Z轴测量的加速度，g为重力加速度，sym(·)表示取符号运算，V₀为初始速度。

本发明还提供一种运动能耗测量方法，包括：

采集人体个性化参数，包括身高H、体重W、年龄Y、性别G和截止心率FLEX_HR；

测量心率HR；

利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗BEE；

测量运动加速度；

利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act；

将基础能耗BEE与对外做功EE_act相加，计算运动能耗EE，即EE=BEE+EE_act。

所述利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗，包括：

当测量心率HR大于或等于截止心率FLEX HR时，建立基础能耗BEE、心率HR和个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×Y+χ₁×HR+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×Y+χ₂×HR+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数，δ₁，δ₂为校验系数，取值通过实验测得，α₁的取值范围为0.15-0.24，β₁的取值范围为0.2-0.3，χ₁的取值范围为0.6-0.7，δ₁的取值范围为55-60；α₂的取值范围为-0.2--0.1，β₂的取值范围为0.06-0.075，χ₂的取值范围为0.44-0.50，δ₂的取值范围为-21--19；

当测量心率HR小于截止心率FLEX HR时，建立基础能耗BEE与人体个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×H+χ₁×Y+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×H+χ₂×Y+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数；δ₁，δ₂为校验系数；α₁的取值范围为13-14，β₁的取值范围为4.9-5.1，χ₁的取值范围为-6.7--7.0，δ₁的取值范围为60-70；α₂的取值范围为9.5-10，β₂的取值范围为1.7-2.0，χ₂的取值范围为-4.5--4.9，δ₂的取值范围为650-670。

所述利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act为计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功之和，所述计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功分别为：

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{xyz}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{\mathrm{ACC}}^2\×(V_0+\mathrm{ACC}\×t)\mathrm{dndt}$

上式中，a_X为X轴测量的加速度，a_Y为Y轴测量的加速度，a_Z为Z轴测量的加速度，g为重力加速度，sym(·)表示取符号运算，V₀为初始速度。

与现有技术相比，本发明利用心率传感器测量心率和人体个性化参数计算基础能耗，建立基础能量消耗、心率和个性化参数的线性回归方程，利用加速度传感器测量运动加速度，进一步考虑不同方向的影响因素，结合体重W在三个方向分别实施对外做功计算，本发明将心率和运动加速度有效结合，提升了测量精度。

附图说明

图1为本发明运动能耗测量仪优选实施例结构框图；

图2为本发明计算基础能耗优选实施例流程图；

图3为本发明心率与基础能耗关系示意图；

图4为本发明计算运动所做功优选实施例流程图；

图5为本发明运动能耗测量方法优选实施例流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明做进一步详细说明。

本发明提供一种运动能耗测量仪，优选实施例，如图1所示结构框图，主要包括：

人体个性化参数采集单元，用于采集和存储人体个性化参数，包括身高H(cm）、体重W(kg)、年龄Y(岁)、性别G和截止心率FLEX_HR(次/分)；

心率传感器，用于测量心率HR；

基础能耗计算单元，用于利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗BEE；

加速度传感器，用于测量运动加速度；

运动做功计算单元，用于利用测量的加速度和所述体重W计算对外做功EE_act；

运动能耗计算单元，将基础能耗BEE和对外做功相加EE_act，计算运动能耗EE，即EE=BEE+EE_act。

作为一种可实现方式，所述人体个性化参数采集单元可为包括键盘、显示器和存储器的输入终端，通过键盘输入被试者的个性化参数（包括身高H、体重W、年龄Y、性别G和截止心率FLEX_HR），为便于参数输入，可通过显示器同步显示输入有关的提示信息，并存储在存储器中，调用存储器中的参数用于计算能量消耗。

作为另一种可实现方式，所述人体个性化参数采集单元可为包括一个蓝牙接收模块和存储器的无线采集器，蓝牙接收模块接收蓝牙发送端发送来的被试者的个性化参数（包括身高H、体重W、年龄Y、性别G和截止心率FLEX_HR)，并存储在存储器中，调用存储器中的参数用于计算能量消耗。

本领域技术显然清楚，所述人体个性化参数采集单元还可以采用本领域现有技术来实现，不再一一列举。

在测试之前，先测试或获得被试者的个性化参数，个性化参数（包括身高H、体重W、年龄Y、性别G和截止心率FLEX_HR)，所述截止心率FLEX_HR是人体休息时每分钟的最高心率。

所述心率传感器，采集人体运动每分钟心率，典型的，可采用合肥华科电子研究所生产的心率传感器HK-08A。

所述心率传感器可为一分钟只测量一次被试者的心率，作为测量心率HR；

所述心率传感器可为一分钟测量4次被试者的心率，计算平均值，作为测量心率HR。

所述加速度传感器实时采集人体在运动过程中三个方向的实时加速度值，典型的，可采用飞思卡尔公司生产的电容式加速度传感器MMA7260。三个方向为X轴、Y轴和Z轴，典型的，所述X轴为运动方向，Y轴为运动方向左侧方向，Z轴运动方向垂直向上方向，本领域技术显然清楚，对于方向的定义具有相对性，也可以采取其他参照方位来定义，采取其他参照方位来定义不影响本发明的实现，也应当属于本发明保护范围。

所述基础能耗计算单元计算基础能耗BEE，利用心率传感器采集的心率和人体个性化参数输入单元的数据来计算，如图2所示，为人体运动过程中基础能量消耗测量的流程图，分为与心率相关部分和与心率不相关两部分。

作为一种可实施方式，当测量的心率HR大于或等于截止心率FLEX_HR时，此时的基础能量消耗与心率成线性关系，如图3所示，运动开始时心率与能耗没有线性关系，当心率增大到一定值时呈现出线性关系，建立基础能量消耗，心率和个性化参数的线性回归方程

BEE=G.(α₁.W+β₁.Y+χ₁.HR+δ₁)+(1-G)(α₂.W+β₂.Y+χ₂.HR+δ₂)

其中，男性时G为1，女性时G为0；W为被试者的体重；Y为被试者的年龄；HR为被试者的心率；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为BEE与被试者身高、体重、年龄和心率的相关系数，δ₁，δ₂为测试的校验系数，取值通过实验测得，其中α₁的取值范围为0.15-0.24，β₁的取值范围为0.2-0.3，χ₁的取值范围为0.6-0.7，δ₁的取值范围为55-60；其中α₂的取值范围为-0.2--0.1，β₂的取值范围为0.06-0.075，χ₂的取值范围为0.44-0.50，δ₂的取值范围为-21--19。

作为另一种可实施方式，当测量的心率HR小于截止心率FLEX HR时，此时的基础能量消耗与被试者的心率没有明显的线性关系，此时被试者的基础能量消耗为人体休息时的基础能量消耗，可以用人体的静息能量消耗SMR来代替，SMR为人体睡眠时的基础能量消耗，只与人体的个性化参数相关，与心率没有线性关系，建立基础能量消耗与人体个性化参数的线性回归方程

BEE=G.(α₁.W+β₁.H+χ₁.Y+δ₁)+(1-G).(α₂.W+β₂.H+χ₂.Y+δ₂)

其中，男性时G为1，女性时G为0；式中W为被试者质量；H为被试者身高；Y为被试者的年龄；其中的α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂分别为BEE与体重、身高和年龄的相关系数；δ₁，δ₂分别为BEE与测试的校验系数，通过与间接热测量法计算出其中的相关系数和校验系数。其中α₁的取值范围为13-14，β₁的取值范围为4.9-5.1，χ₁的取值范围为-6.7--7.0，δ₁的取值范围为60-70；其中α₂的取值范围为9.5-10，β₂的取值范围为1.7-2.0，χ₂的取值范围为-4.5--4.9，δ₂的取值范围为650-670。

作为另一种可实施方式，所述基础能耗BEE还可以根据人体运动过程中的耗氧量来计算，即通过采集运动过程中的耗氧量来计算基础能量消耗，建立基础能量消耗与耗氧量线性关系：

BEE=α×OC+β

其中，OC为运动时的耗氧量（升/分），α为基础能量消耗与耗氧量之间的拟合系数，取值范围为2.4–2.7，β为校验系数，取值范围为0.30-0.5。

所述运动对外做功EE_act计算单元计算运动对外所做的功，利用人体个性化参数的体重W和加速度传感器采集的加速度来计算。加速度传感器采集运动三个方向（表示为X轴、Y轴和Z轴）上的加速度，通过传感器测得X,Y轴加速度值就为人体运动过程中这个方向上的加速度，Z轴测得加速度要受到重力加速度g的影响，因此在计算的时候必须要消除g的作用。

优选的，本发明采用运动学中计算功的方法为力与位移的乘积，即

EE_act=F×S×cos(θ)

式中EE_act为力所做的功，F为力的大小，S为力方向上的位移，θ为力与位移的夹角。由于力与位移的方向一致，因此在计算力所做的功时分别用

EE_act=F×S

式中的S为变化的，在计算功时必须要先计算出力所在方向上的位移。运动时的S可以表示为

$S={\∫}_0^T{\∫}_0^t\mathrm{adndt}+V_0\×T$

式中的S为运动力方向上的位移，T为运动总时间，t为运动的积分周期，a为加速度传感器采集的实时加速度值，n为积分变量，V₀为运动时的初始速度，优选初速度为0。

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{act}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×a^2\×(V_0+a\×t)\mathrm{dndt}$

式中EE_act为运动所做的功，T为运动总时间，t为运动的积分周期，W为被试者的体重，t为运动的积分周期，a为加速度传感器采集的实时加速度值，n为积分变量，V₀为运动时的初始速度，优选初始速度为0。

人体运动过程中的加速度为以步频为基波，含多次谐波的准周期函数，用这样的函数来计算积分的时候必须要取绝对值，否则正负加速度对时间积分会相互抵消

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{act}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×a^2\×(V_0+|a|\×t)\mathrm{dndt}$

式中EE_act为运动所做的功，T为运动总时间，t为运动的积分周期，W为被试者的体重，t为运动的积分周期，a为加速度传感器采集的实时加速度值，n为积分变量，V₀为初始速度，优选初始速度为0。

由于Z轴方向上的加速度不仅与Z轴方向上测得实时的加速度相关，还与人体的重力加速度g相关，因此在计算的时候要消除重力加速度g作用影响。若测得Z轴实时的加速度大于0，表明此时人体重心是向上运动，那么在Z轴方向上总的加速度为a_Z-g，这时Z轴方向上所做功如下式

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{act}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{(a_z-g)}^2\×(V_0+|a_z-g|\×t)\mathrm{dndt}$

式中的g为重力加速度。

若测得Z轴实时加速度小于0，表明此时人体的重心是向下，那么在Z轴方向上总的加速度为a_Z+g，这时Z轴方向上所做的功如下

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{act}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{(a_z+g)}^2\×(V_0+|a_z+g|\×t)\mathrm{dndt}$

综上所述，利用测量的加速度和体重W计算对外做功EE_act为计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功之和，所述计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功分别为：

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{xyz}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{\mathrm{ACC}}^2\×(V_0+\mathrm{ACC}\×t)\mathrm{dndt}$

其中，a_X为X轴测量的加速度，a_Y为Y轴测量的加速度，a_Z为Z轴测量的加速度，g为重力加速度，sym(·)表示取符号运算，当计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功时，分别采用上式进行，当计算对外做功EE_act时，将X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功相加即得。例如图4所示，为计算运动时对外所做功的优选实施例流程图，先通过上式，利用人体体重和测量的加速度，计算X轴和Y轴上对外做功，在计算Z轴做时，做判断Z轴测量加速度是否大于0，据此对测量的加速度进行修正，然后再计算Z轴对外做功，将三个方向做功相加，即获得对外做功EE_act。在计算积分的时候，由于人体运动的通常频率为20HZ，采集频率应该大于40HZ，本发明的采集频率为50HZ，采集运动时加速度的时间周期为0.02s，故将测量时的Δt取为0.02s。

考虑人体做功的生理效果，即人在行走或跑步一段时间后会感到疲劳，但如果在踏板上用相同的时间和相同的步幅来重复以上动作会感到同样的疲劳。力学上对踏板台运动所产生的生理效果可用力对时间的积分来表示，即

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{act}}={\∫}_0^T\left|a\right|d\left(t\right)$

其中EE_act为运动所做的功；T为运动总的时间；a为采集到的运动加速度；t为积分变量。用力积的方式来计算运动对外所做功比上述方法计算简单，但其计算的精度却比上述方法要低。

所述运动能耗计算单元在单位时间内将以上基础能耗计算单元和运动做功计算单元的结果相加，即可得到运动过程中总的能耗。

一种运动能耗测量方法，如图5所示，流程包括：

采集人体个性化参数，包括身高H、体重W、年龄Y、性别G和截止心率FLEX HR，详细描述参见人体个性化参数采集单元记载的实施例，不再详述。

测量心率HR；

利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗BEE；

测量运动加速度；

利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act；

将基础能耗BEE与对外做功EE_act相加，计算运动能耗EE，即EE=BEE+EE_act。

所述利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗，包括：

当测量心率HR大于或等于截止心率FLEX_HR时，建立基础能耗BEE、心率HR和个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×Y+χ₁×HR+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×Y+χ₂×HR+δ₂)

其中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数，δ₁，δ₂为校验系数，取值通过实验测得，α₁的取值范围为0.15-0.24，β₁的取值范围为0.2-0.3，χ₁的取值范围为0.6-0.7，δ₁的取值范围为55-60；α₂的取值范围为-0.2--0.1，β₂的取值范围为0.06-0.075，χ₂的取值范围为0.44-0.50，δ₂的取值范围为-21--19；

当测量心率HR小于截止心率FLEX HR时，建立基础能耗BEE与人体个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×H+χ₁×Y+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×H+χ₂×Y+δ₂)

其中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数；δ₁，δ₂为校验系数；α₁的取值范围为13-14，β₁的取值范围为4.9-5.1，χ₁的取值范围为-6.7--7.0，δ₁的取值范围为60-70；α₂的取值范围为9.5-10，β₂的取值范围为1.7-2.0，χ₂的取值范围为-4.5--4.9，δ₂的取值范围为650-670。

详细描述参见基础能耗计算单元记载的实施例，不再详述。

所述利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act为计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功之和，所述计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功分别为：

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{xyz}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{\mathrm{ACC}}^2\×(V_0+\mathrm{ACC}\×t)\mathrm{dndt}$

其中，a_X为X轴测量的加速度，a_Y为Y轴测量的加速度，a_Z为Z轴测量的加速度，g为重力加速度，sym(·)表示取符号运算，V₀为初始速度。

详细描述参见运动做功计算单元记载的实施例，不再详述。

与现有技术相比，本发明利用心率传感器测量心率和人体个性化参数计算基础能耗，建立基础能量消耗、心率和个性化参数的线性回归方程，利用加速度传感器测量运动加速度，进一步考虑不同方向的影响因素，结合体重W在三个方向分别实施对外做功计算，本发明将心率和运动加速度有效结合，提升了测量精度。

本发明所举实施方式或者实施例对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所举实施方式或者实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种运动能耗测量仪，其特征在于，包括：

人体个性化参数采集单元，用于采集和存储人体个性化参数，包括身高H、体重W、年龄Y、性别G和截止心率FLEX_HR；

心率传感器，用于测量心率HR；

基础能耗计算单元，用于利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗BEE；

加速度传感器，用于测量运动加速度；

运动做功计算单元，用于利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act；

运动能耗计算单元，将基础能耗BEE和对外做功EE_act相加，计算运动能耗EE，即EE=BEE+EE_act。

2.如权利要求1所述的运动能耗测量仪，其特征在于，所述人体个性化参数采集单元为包括键盘、显示器和存储器的输入终端，通过键盘输入人体个性化参数，显示器同步显示输入有关的提示信息，将输入的参数存储在存储器中。

3.如权利要求1所述的运动能耗测量仪，其特征在于，所述人体个性化参数采集单元为包括蓝牙接收模块和存储器的无线采集器，蓝牙接收模块接收蓝牙发送端发送来的人体个性化参数，将接收的参数存储在存储器中。

4.如权利要求1所述的运动能耗测量仪，其特征在于，所述心率传感器一分钟测量4次人体的心率，计算平均值，作为测量心率HR。

5.如权利要求1所述的运动能耗测量仪，其特征在于，所述利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗，包括：

当测量心率HR大于或等于截止心率FLEX_HR时，建立基础能耗BEE、心率HR和个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×Y+χ₁×HR+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×Y+χ₂×HR+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数，δ₁，δ₂为校验系数，α₁的取值范围为0.15-0.24，β₁的取值范围为0.2-0.3，χ₁的取值范围为0.6-0.7，δ₁的取值范围为55-60；α₂的取值范围为-0.2--0.1，β₂的取值范围为0.06-0.075，χ₂的取值范围为0.44-0.50，δ₂的取值范围为-21--19。

6.如权利要求1所述的运动能耗测量仪，其特征在于，所述利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗，包括：

当测量心率HR小于截止心率FLEX_HR时，建立基础能耗BEE与人体个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×H+χ₁×Y+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×H+χ₂×Y+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数，δ₁，δ₂为校验系数；α₁的取值范围为13-14，β₁的取值范围为4.9-5.1，χ₁的取值范围为-6.7--7.0，δ₁的取值范围为60-70；α₂的取值范围为9.5-10，β₂的取值范围为1.7-2.0，χ₂的取值范围为-4.5--4.9，δ₂的取值范围为650-670。

7.如权利要求1所述的运动能耗测量仪，其特征在于，所述利用测量的加速度和体重W计算对外做功EE_act为计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功之和，所述计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功分别为：

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{xyz}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{\mathrm{ACC}}^2\×(V_0+\mathrm{ACC}\×t)\mathrm{dndt}$

上式中，a_X为X轴测量的加速度，a_Y为Y轴测量的加速度，a_Z为Z轴测量的加速度，g为重力加速度，sym(·)表示取符号运算，V₀为初始速度。

8.一种运动能耗测量方法，其特征在于，包括：

采集人体个性化参数，包括身高H、体重W、年龄Y、性别G和截止心率FLEX_HR；

测量心率HR；

利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗BEE；

测量运动加速度；

利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act；

将基础能耗BEE与对外做功EE_act相加，计算运动能耗EE，即EE=BEE+EE_act。

9.如权利要求8所述运动能耗测量方法，其特征在于，所述利用测量心率HR和所述人体个性化参数计算基础能耗，包括：

当测量心率HR大于或等于截止心率FLEX_HR时，建立基础能耗BEE、心率HR和个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×Y+χ₁×HR+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×Y+χ₂×HR+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数，δ₁，δ₂为校验系数，取值通过实验测得，α₁的取值范围为0.15-0.24，β₁的取值范围为0.2-0.3，χ₁的取值范围为0.6-0.7，δ₁的取值范围为55-60；α₂的取值范围为-0.2--0.1，β₂的取值范围为0.06-0.075，χ₂的取值范围为0.44-0.50，δ₂的取值范围为-21--19；

当测量心率HR小于截止心率FLEX_HR时，建立基础能耗BEE与人体个性化参数的线性回归方程：

BEE=G×(α₁×W+β₁×H+χ₁×Y+δ₁)+(1-G)×(α₂×W+β₂×H+χ₂×Y+δ₂)

上式中，男性时G为1，女性时G为0；α₁，β₁，χ₁，α₂，β₂，χ₂为相关系数；δ₁，δ₂为校验系数；α₁的取值范围为13-14，β₁的取值范围为4.9-5.1，χ₁的取值范围为-6.7--7.0，δ₁的取值范围为60-70；α₂的取值范围为9.5-10，β₂的取值范围为1.7-2.0，χ₂的取值范围为-4.5--4.9，δ₂的取值范围为650-670。

10.如权利要求8所述运动能耗测量方法，其特征在于，所述利用运动加速度和所述体重W计算对外做功EE_act为计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功之和，所述计算X轴、Y轴和Z轴三个方向上所做功分别为：

${\mathrm{EE}}_{\mathrm{xyz}}={\∫}_0^T{\∫}_0^{t}W\×{\mathrm{ACC}}^2\×(V_0+\mathrm{ACC}\×t)\mathrm{dndt}$

上式中，a_X为X轴测量的加速度，a_Y为Y轴测量的加速度，a_Z为Z轴测量的加速度，g为重力加速度，sym(·)表示取符号运算，V₀为初始速度。

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