[发明专利]基于大数据的体能信息采集分析系统及方法

权利要求书

1.基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，包括数据采集模块，用于采集用户的体能信息并发送至数据处理模块，所述体能信息包括第一采集周期内重心总位移和平均心率，第二采集周期内重心总位移和平均心率，短跑数据，长跑数据以及测试人员的体重和年龄；体能信息的采集过程包括：

设置第一采集周期和第二采集周期，时间均为T，在第一采集周期和第二采集周期内人员按照节拍器指导进行原地起跳动作，当人员起跳高度低于设定起点高度或跳起的终点小于设定高度时，微处理器发送提醒信息至显示单元，重心测量单元测量每次跳起时从重心最低处到重心最高处的位移，然后统计第一采集周期内被采集人员跳起的次数以及每次重心的位移；第一采集周期结束后，人员休息，直到人员的心率降到设定心率，然后开始第二采集周期的数据采集，第二采集周期中人员的数据采集方式与第一次的数据采集方式相同；

待人员的心率降到静息心率后，人员进行短跑数据采集和长跑数据采集；

数据处理模块，用于处理体能信息获取最大耗氧量和劳动功率，并结合短跑和长跑数据生成体能数据发送至数据分析模块；

数据分析模块，对体能数据进行分析，输出体能等级；

存储模块，用于存储比对数据；

所述最大耗氧量的计算公式为：

V＝10 (α+β*XL+γ*TZ) ；

其中V为每分钟耗氧量；α、β以及γ均为修正系数；XL为心率；TZ为体重；

所述劳动功率的计算公式为：

P＝W1+(W2-W1)[(BZXL-XL1)/(XL2-XL1)]；

W1＝(TZ*H)/T1；

W2＝(TZ*H)/T2；

其中P为劳动功率；W1为第一测试周期的平均功率；W2为第二测试周期的平均功率；XL1为第一测试周期人员的平均心率；XL2为第二测试周期的人员的平均心率；TZ为人员的体重；BZXL为标准心率；

所述对体能数据的分析过程包括：

首先对体能信息进行无量纲化处理，生成体能数据矩阵E＝[u，v，w，z]；然后在存储模块中调取与用户年龄相符合的所有用户的体能数据矩阵；获取标准体能数据矩阵EB＝[u’，v’，w’，z’]，然后获取关联矩阵，获取关联矩阵中最小值Xmin和最大值Xmax，计算关联矩阵中每个元素的关联系数，生成关联系数矩阵，然后将关联系数矩阵乘以比例系数矩阵获得判断值矩阵；然后对判断值矩阵进行排序；获取被测用户的体能等级。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，所述短跑数据为100米跑成绩，长跑数据为1000米跑成绩。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，所述标准体能数据矩阵的获取过程包括：

按照体现用户体能强弱对其中的对应元素进行由高到低的排序，获取对应元素排名在前百分之二十处的数值，生成标准体能数据矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的体能信息采集分析系统，其特征在于，所述关联矩阵的获取过程包括：

计算比对矩阵与标准体能数据矩阵EB中每个对应元素的差值的绝对值。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于大数据的体能信息采集分析系统的分析方法，其特征在于，包括：

步骤一：首先利用数据采集模块采集体能信息；

步骤二：数据处理模块对体能信息进行处理生成体能数据；

步骤三：数据分析模块对体能数据进行分析，生成体能等级。