Le logiciel du système de fréquence de pas utilise des algorithmes automatiques de détection de pics pour traduire la pression physique en métriques numériques. En surveillant la résistance des capteurs au fil du temps, le logiciel identifie des fluctuations spécifiques causées par le stress de la marche, convertissant ces pics de signal distincts en un nombre de pas précis.
Le cœur de cette technologie réside dans la corrélation des phases de stress mécanique avec la résistance électrique. Le logiciel automatise la reconnaissance des "courbes caractéristiques", garantissant que chaque pas physique est capturé comme un point de données quantifiable sans intervention manuelle.
Traduire le mouvement en métriques
Pour comprendre comment le logiciel atteint sa précision, nous devons examiner comment la biomécanique physique est convertie en données brutes.
La physique du cycle de pas
Lorsqu'un utilisateur marche, sa démarche est divisée en deux événements principaux : la phase d'appui et la phase oscillante.
Pendant la phase d'appui, le pied supporte le poids, appliquant un stress important aux capteurs.
Inversement, la phase oscillante relâche cette pression pendant que le pied se déplace dans l'air.
La résistance comme indicateur du stress
Ces changements physiques de pression ont un impact direct sur les capteurs intégrés dans les chaussures.
Le stress appliqué pendant la phase d'appui provoque un changement mesurable dans les données de résistance du capteur.
Cela crée un signal dynamique et oscillant qui reflète le mouvement physique de l'utilisateur en temps réel.
Le processus algorithmique
Les données brutes seules ne sont que du bruit ; le rôle du logiciel est d'interpréter ces signaux à l'aide d'une logique précise.
Identification des courbes caractéristiques
Le logiciel analyse le flux de données de résistance pour trouver des courbes caractéristiques.
Ce sont des motifs répétitifs dans la ligne de données qui représentent un cycle complet de mouvement.
En isolant ces courbes, le système distingue les pas intentionnels du bruit aléatoire des capteurs.
Détection automatique de pics
Dans chaque courbe caractéristique, le logiciel recherche des pics de résistance spécifiques.
Ces pics représentent le moment de la fluctuation de stress maximale pendant le cycle de pas.
Les algorithmes automatiques de détection de pics identifient ces points hauts et les enregistrent comme des événements valides.
Comptage et fréquence automatisés
Une fois qu'une fluctuation de résistance spécifique est vérifiée comme un pic, elle est convertie en un compte de pas individuel.
Le système agrège ces comptes au fil du temps pour calculer la fréquence de pas de l'utilisateur.
Cette automatisation garantit une mesure et un enregistrement distincts et répétables des données de démarche.
Comprendre les limites techniques
Bien que cette méthode soit très efficace, elle repose sur la clarté du signal d'entrée.
Clarté du signal
La précision du système dépend de la génération de pics de résistance clairs et identifiables.
Si un utilisateur traîne les pieds ou bouge de manière irrégulière, les changements de stress peuvent être trop subtils pour créer un pic net.
Cela peut entraîner des courbes caractéristiques plus "plates" qu'il est plus difficile pour l'algorithme de détecter.
Sensibilité algorithmique
L'algorithme de détection de pics suppose une corrélation standard entre le stress et la résistance.
Des changements drastiques dans les surfaces de marche ou la dégradation des capteurs pourraient potentiellement modifier les valeurs de résistance.
Cela pourrait nécessiter que le logiciel ajuste dynamiquement ses seuils de détection pour maintenir la précision.
Optimisation pour la précision
Pour tirer le meilleur parti du logiciel de fréquence de pas, vous devez aligner la technologie avec le cas d'utilisation spécifique.
- Si votre objectif principal est l'analyse de la démarche standard : Assurez-vous que l'utilisateur maintient un rythme de marche constant pour générer des pics de résistance nets et détectables.
- Si votre objectif principal est le suivi de rééducation : Sachez que les utilisateurs ayant des démarches irrégulières peuvent produire des courbes caractéristiques atypiques qui nécessitent une interprétation attentive.
En convertissant systématiquement les fluctuations de stress en données, ce logiciel fournit une base solide pour le suivi biomécanique automatisé.
Tableau récapitulatif :
| Composant du processus | Description | Rôle dans la précision |
|---|---|---|
| Phase d'appui | Phase de port de poids appliquant un stress aux capteurs. | Génère les pics de signal bruts. |
| Données de résistance | Données électriques en temps réel reflétant la pression physique. | Sert d'indicateur du mouvement. |
| Courbes caractéristiques | Motifs répétitifs identifiés dans le flux de données. | Filtre les pas du bruit aléatoire. |
| Détection de pics | Identification des fluctuations maximales de résistance. | Enregistre le moment exact d'un pas. |
| Fréquence de pas | Comptes agrégés sur un intervalle de temps spécifique. | Calcule le rythme et la cadence de la démarche. |
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Références
- HAN JIANLIN, Weijun Wang. A knitted smart sneaker system based on piezoresistive strain sensingfor stride counting. DOI: 10.35530/it.075.01.20232
Cet article est également basé sur des informations techniques de 3515 Base de Connaissances .
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