1智能基本作用　　

智能手环是一种穿戴式智能设备。通过该设备，用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠等实时数据，并将这些数据与手机、平板同步，起到通过数据指导健康生活的作用。另外，智能手环还具有社交功能，能够将锻炼情况和睡眠质量发送到社交网络进行分享。　一个智能手环最小系统一般包括：可充电的电源模块、控制模块存储模块和加速计模块（上面芯片）。其中加速计是为了获得佩戴者在运动或睡眠过程中的加速度数据，通过分析这些数据则能够判断佩戴者的运动情况和睡眠质量；存储模块主要负责将实时数据暂存，接着在适当的时刻借助蓝牙模块将数据同步到手机端。方便起见本次要自制的记步手环将不采用存储器暂存，而是将数据实时地传送到手机端。同时为了便于大家对记步算法的理解，客户端将采用一个折线图的形式实时展示记步手环收集的数据。

2 如何实现记步　

看了上面的分析大家可能会疑惑;仅仅用一个加速计怎么能实现记步和睡眠质量检测呢？其实确实可以！因为加速计可以实时获取自身的，三个轴向的加速度。当其静止时合加速度会在重力加速度附近波动；当佩戴者处于深度睡眠过程中时，其合加速度将呈现出长时间的稳定于重力加速度附近；当其随着运动的佩戴者手臂而做周期性摆动时，其数据也是有一定规律可循的。这样，设计时只要通过分析从加速计获的数据就能实现对运动或睡眠质量的记录。

3 预期效果构思　

上面已经提到：为了方便，我们并未采用存储器实现记步手环的离线记录，而是实时地将数据发送到客户端由一个可视化的折线图动态绘制结果。系统中记步手环部分包含单片机模块、蓝牙模块、加速计模块和电源模块，这样通过单片机的协调可以实现将加速计模块的数据通过蓝牙实时地传送给客户端程序。在客户端部分则负责将收集到的实时数据以折线图的形式动态地展示出来，此外客户端中也加入一个滑动条来控制记步阈值来真正让大家明白其设计思想（真正商业化的智能手环多数采用的是先将有效数据保存在手环的小型存储器中，上位机周期性地将数据收集并同步到服务器端）。

　
4硬件整体设计

相比于上一个无线小风扇该硬件构成反而比较简单：蓝牙模块依然采用我们比较熟悉的HC-06模块，对于加速度的测量采用四周飞行器上常采用的MPU6050模块。该模块不仅含有加速计的功能，还具有陀螺仪的功能，其在汽车防侧翻、相机云台稳定、机器人平衡、空中鼠标、姿态识别等众多领域都有应用，这里我们只是利用了它的加速计功能。此外要注意：所示的单片机模块的电源引脚被隐藏了，在真正设计连接时一定不要忽略这两个引脚！

5 MPU6050介绍　

　MPU-60X0是全球首例9轴运动处理器。它集成了3轴MEMS陀螺仪，3轴MEMS加速计，以及1个可扩展的数字运动处理器DMP(Digital Motion Processor)。轴向是相对于加速计说的，当芯片水平静止放置时x轴和y轴的加速度分量几乎为0，z轴的加速度分量约为当地的重力加速度；而旋转极性则是对陀螺仪来说的，本次先不介绍。为何上面说轴信号呢？因为可用接口连接一个第三方的数字传感器，比如磁力计。扩展之后就可以通过其接口输出一个轴的信号。也可以通过其接口连接非惯性的数字传感器，比如压力传感器。（为什么特别提磁力计和压力传感器呢？因为在飞控方面，利用陀螺仪和加速计可以计算飞行器的倾角，从而调节飞行器平衡。但是只是调节平衡对方向没有概念也不能执行复杂任务，因此需要配备磁力计（也即电子罗盘传感器）。此外，由于飞行器在不同高度作业时，其周围的重力加速度也不同，这样会影响倾角的准确性，因此通过气压计计算所处高度然后计算实时加速度达到精确控制的效果。）典型工作电路（来自MPU6050数据手册）　　MPU-60X0对陀螺仪和加速计分别用了三个16位的ADC，将其测量的模拟量转化为可输出的数字量。为了精确跟踪快速和慢速运动，传感器的测量范围是可控的，陀螺仪可测范围为陀螺仪可测范围为±250，±500，±1000，±2000°/秒(dps)，加速计可测范围为±2，±4，±8，±16g(重力加速度)

是直接从16位ADC中读出的6轴的数据（从左到右依次为加速计X轴数据、Y轴数据、Z轴数据、陀螺仪X极数据、Y极数据、Z极数据）：输出加速计和陀螺仪6轴的原始数据　　但是这里的输出值并不是真正的加速度和角速度的值，上面说过，MPU是一个16位AD量程可程控的设备，这里设置的加速度传感器的测量量程为正负2g(这里的g为重力加速度），陀螺仪的量程为正负2000°/s。所以要用下面的公式进行转化：实际值计算公式，最后给大家推荐一款比较容易买到的MPU6050，如图5_5该模块将核心芯片和外围电路集成到一个模块上并留出八个引脚，本次使用只需用到上面四个即可

6 一个简单的记步算法设计

第二小节讲到当MPU6050随着运动的佩戴者手臂而做周期性摆动时，其数据也是有一定规律可循的。简单起见我们只分析合加速度：一个摆臂周期其合加速度会在重力加速度上下波动，如图6_1只要选取合适的阈值（黑线代表阈值），每次检测出合加速度大于该阈值则认为是一次摆臂，从而可以实现记步的功能。这里要特别说明下：如果想把你的手环推向市场，就要通过大量分析摆臂数据建立一套更好的记步算法，如果偷懒只用楼主的简单算法，摆臂时合加速度变化。