时间:2024-05-04
刘宗梅++李克蕾
摘 要: 为了提高体育运动训练信息化的管理效能,进行运动训练信息管理系统的优化开发设计,提出基于物联网技术和嵌入式系统设计的运动训练信息管理系统开发设计方法。首先进行信息管理系统的总体设计描述,构建系统的开发环境和软件平台,系统设计包括信息统计模块、信息处理模块、数据存储模块和信息访问及输出模块等,结合多线程技术进行信息管理系统的物联网访问控制,在系统的集成度和可靠性方面进行优化。测试结果表明,该系统可靠稳定。
关键词: 运动训练; 信息管理系统; 系统设计; 信息处理
中图分类号: TN02?34; TP391 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2017)09?0054?04
Abstract: In order to improve the information management efficiency of sports training, the optimal development and design of the sports training information management system was performed. The Internet of Things (IOT) technology and embedded system design based development and design method of the sports training information management system is put forward. The overall design of the information management system is described to construct the system development environment and software platform. The information statistics module, information processing module, data storage module, and information access and output module of the system were designed. The multithreading technology is combined to control the IOT access of the information management system. The integration and reliability of the system were optimized. The system test results show that the system is reliable and stable.
Keywords: sports training; information management system; system design; information processing
在大數据信息条件下对体育运动训练的信息管理可以有效进行运动员运动训练的生理指标特征分析,结合科学的训练管理方法,进行一对一的训练指导,提高运动员的训练针对性和面向对象性[1]。在物联网环境下,通过构建运动训练信息管理系统进行软件开发,提高信息管理能力。当前,对体育运动训练的信息管理多建立在人工统计分析的基础上,结合电子表格等传统工具进行训练效果评估,但是随着数据信息规模的扩大,导致信息管理的集成度不高,信息处理的时效性不好,需要进行运动训练信息管理系统的优化设计,本文针对这一问题进行系统优化设计的研究。
1 系统总体逻辑设计
1.1 运动训练信息管理系统的开发流程
本文提出基于物联网技术和嵌入式系统设计的运动训练信息管理系统开发设计方法,在物联网环境下进行运动训练信息管理系统的软件开发设计,保障运动训练信息的有效统计和预测评估[2?3],运动训练信息管理系统建立在嵌入式操作系统基础上,通过移植后可以运行在不同的硬件平台上,结合控制算法和前期的硬件电路设计,实现对运动训练信息管理系统的多线程控制,进行运动训练信息管理系统的集成智能控制与开发。系统运行在ARM,PowerPC等多种硬件平台上,保障控制系统的软件程序具有较好的移植性和人机交互性,研究在物联网环境下的运动训练信息管理系统[4],根据上述开发环境分析,运动训练信息管理系统软件开发的基本处理流程如下:
(1) 运动训练信息的采集过程。通过体育运动训练信息的采集,为运动训练信息管理提供数据输入基础。采用嵌入式统计信息系统输入运动训练信息管理系统的统计信息,包括运动成绩、身体健康状态和运动擅长项目等,通过A/D信息采样和数模转换进行信息的统计分析和滤波,结合FIR滤波器进行运动训练信息的抗干扰抑制,为运动信息管理系统提供准确的数据输入[5]。
(2) 运动训练信息数据处理过程。在Linux内核下进行运动训练信息加载和PID控制程序引导,实现对运动训练管理信息处理,采用PCI桥接芯片与上位机通信,在MVB总线控制环境下进行运动训练信息管理系统的网络设计和数据收发,包括控制信息的存储,在物联网环境下进行数据采集和系统的控制时钟设计[6?7]。
(3) 统计信息输出和人机交互过程。采用交叉编译环境进行控制信号输出和人机交互,利用计算机辅助GUI人机的交互系统,采用LabWindows/CVI实现运动训练信息管理的可视化多线程远程控制。
根据上述运动训练信息管理系统的开发流程设计进行系统设计和软件开发。
1.2 系统总体设计分析
根据上述设计原理和流程介绍进行运动训练信息管理系统的总体设计。系统设计中,其功能模块主要包括信息统计模块、信息处理模块、数据存储模块和信息访问及输出模块等。系统结构如图1所示。
根据图1分析,进行系统的功能模块和总体结构描述。本文设计的运动训练信息管理系统建立在物联网环境下的嵌入式Linux系统基础上[8],系统的总体设计分为四个层次,分别为:
(1) 运动训练信息的引导加载程序(Boot loader)。通过引导加载程序进行运动训练信息管理的PID模糊控制和加载,同时对时钟、存储器、串口、网口等硬件进行初始化操作,将不同文件系统的操作和控制纳入到加载程序模块中,建立Linux的根文件系统进行主控模块的程序写入和读取。
(2) 嵌入式网关设计。在物联网环境下进行嵌入式网格设计,以及信息管理系统的网络控制和数据共享。Linux内核用于实现运动训练信息管理系统的特定功能,在嵌入式设备上进行运动训练信息管理系统的交叉编译,把编译器路径加入系统环境变量,修改最上层的Makefile文件,在文件系统加载安装根文件系统,并执行init进程进行文件配置。采用以ARM920T为核心的32位RISC微处理器执行网关的设计,将训练信息管理系统接入以太网,网关硬件原理如图2所示。
图2中,S3C2440是韩国三星公司生产的以32位RISC ARM920T 为内核的一种网络微控制器,RS 232接口在调试过程中与PC进行通信,作为运动训练信息管理系统的控制台,输入调试指令,进行网络互连,其中,接口支持网关以10 Mb/s,100 Mb/s 自适应的速率接入物联网的以太网,提高系统的数据传输能力。
(3) 文件系统(File System)。文件系统实现对运动训练信息管理的数据存储和调度,在交叉编译环境编辑.Bashrc文件,运行代码如下:
export PATH=$PATH:/Kernel_rtrtgfjrn /cofdghgion/ maadfile 920t?esfgvi/bin
(4) 用户应用程序(Application)。用户应用程序模块是实现内核配置、编译的总体控制模块。Linux内核需要在运动训练信息管理系统的输入层实现用户应用程序写入,采用双路16位电流输出进行控制信号激励,让有许可权的数据包传输通过网关进行信息传递和数据共享,提高运动训练管理系统的用户应用能力和面向对象性。
2 运动训练信息管理系统的实现
在运动训练信息管理系统的信息统计模块设计中,采用S3C2440与无线传感器网络连接,运动训练信息管理系统的接口程序及RS 485网络,用来连接PC机,UART1和UART2的是TTL接口,采用嵌入式RAM作為主控芯片进行信息统计和控制,K9F1208和2片SDRAM芯片HY57V561620并联构建32 位的SDRAM存储器进行运动训练信息管理系统的数据存储,执行运动训练信息管理操作系统中各类数据的缓存[9?10],信息管理系统的RAM缓存芯片接口设计如图3所示。
结合多线程技术进行信息管理系统的物联网访问控制,分别运行make以及make install进行运动训练信息管理系统的文件系统编译,新建一目录filesystem,在Busybox中实现对运动训练信息管理系统的嵌入式Linux应用。在RAM缓存中,设置相应波特率后进行RS 485网络接口控制,在配置完成JTAG接口后,分别运行make以及make install进行编译和安装,编译程序为:
event void Timer
if (ok == SUsfv vS) {
call DissesdfvgnConhgthjl.stsdt();
call ColsdfvConsdfrol.start();
call LowPdfLisfvfdbng.setLocalWvfdgrervedal(512);
call Checksvvfdodic(DEsdffdvbT_sfdbK_INTERVAL);
}
else {
call Ragfdggg.start();
errorLed();
}
}
运动训练信息管理系统的信息处理模块的主频为533 MHz,采用双16位MAC,双40位ALU的缓存设计,核心处理芯片具有16位DSP和32位DSP两种类型,采用8位A/D芯片进行运动员训练状态分析模型的特征信息采样,其中DSP数字信号处理模块主要包括电源供电模块、程序加载电路、复位电路、A/D电路、功率放大器等。LEEP帧的估计通过LEEP帧的信息来估计EETX值,尾部存放的是本节点到邻居节点的链路质量表,得到运动训练信息系统的LEEP帧的估计过程如图4所示。
RTC模块作为运动训练信息脉冲分析输出特征的复位电路,调用 addLinkfregggderAnd?Fosdfr()执行DSP复位后,得到运动训练信息系统的信息处理模块的主控电路,如图5所示。
图中MCP6002为运算放大器,采用A/D转换驱动程序,DSP内核电压决定PLL的锁定周期,设置A/D转换控制寄存器,创建嵌入式图形用户界面,采用Qt/Embedded 4.6创建控制系统在嵌入式设备上的图形用户接口,通过电位器RP1和RP2调节放大器的倍数,运动训练信息管理的数据经过放大后通过输出脚S_OUT输出。
在信息处理模块的主控电路配置完成后,在telosB节点中采用FT232作为USB与UART的桥接芯片,控制A/D转换驱动程序等工作,进行数据存储模块设计,在telosB中使用M25P80存储器,实现可视化控制, M25P80存储开发环境建立在X86上,执行存储器的初始化操作:
Root file systemTuning ???>
[*] rootfs.yaffs /etcDevice driver
[*] Generate bin, SBIN folder commands
[*] deprecated:aliased
[*] Copy new root file system
[*] Script server configuration file
Shells ???>
??? Ash Shell Options //服务器配置文件
[*] Check for echo Root File System //复制到新建根文件系统
直接从地址0x20000000执行运动训练信息的耦合调制,从外部的8位或16位存储器引导程序加载,通过JTAG接口访问CPU的内部寄存器,接口代码为:
interface DirtgtrhnValue
interface Send as Alefedgbfot; //外部数据存储
interface Invfdgrthh rgthhjit;
//外扩数据存储和PCI9054之间进行数据通信
interface Stddergrol as Senfdegrgntrol; //外接FLASH存储器
interface Stdsdfrgol as Colleegrhghrbtrol; //地址线相连
interface Stefrghghtrol as DissfrhyCofrhgol;
//FLASH的数据线控制
interface SsfvrgitCdewfol as Rasdfrgyyntrol; //输出方位控制
interface LowsfergtytwerLiarh6jsferng;
//5409A的硬件接口控制
interface Modegfnt; >> Pdafeg stofdage //外接FLASH
interface Cgfrg5yrage; //数据线初始化
在此基础上进行信息访问及输出模块设计,通过pwm_ioctl控制指令监测信息访问模块,采用物联网进行数据通信,构建信息输出模块,输出接口程序设计为:
event void Brtggd() {
call Sefgfevefit.init BUSY→/IINT0 (); // Init高速A/D转换
call Moffetghgt();
//Mount FLASH利用信号作读数标志信号
}
3 系统联调测试与性能分析
在LabWindows/CVI平台上进行系统集成软件开发和联调测试,结合多线程技术进行信息管理系统的物联网访问控制,通过“浏览”选择运动训练数据文件,在用户管理层中实现程序加载和自动配置,得到运动训练信息管理系统的数据测试界面如图6所示。
图6中,输入数据在窗口的上半部分,输出数据在窗口的下半部分,分析图6得知,采用本文方法进行运动训练信息管理系统的数据加载和传输测试对数据信息的输入和输出具有一致性,说明在运动训练信息管理中数据传输调度的准确性较好。
4 结 语
本文提出基于物联网技术和嵌入式系统设计的运动训练信息管理系统开发设计方法。通过运动训练信息管理系统的优化开发设计,提高了体育运动训练信息的智能化管理能力。结合多线程技术进行信息管理系统的物联网访问控制,在系统的集成度和可靠性方面进行优化,系统测试结果表明,该系统可靠稳定,具有可行性。
参考文献
[1] 杨照峰,王启明,吕海莲.基于任务延迟的云计算资源调度算法研究[J].计算机测量与控制,2014,22(2):499?502.
[2] ALEXE B, DESELAERS T, FERRARI V. Measuring the objectless of image windows [J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2012, 34(11): 2189?2202.
[3] ZHANG Luming, XIA Yingjie, JI Rangping, et al. Spatial?aware object?level saliency prediction by learning graphlet hie?rarchies [J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2015, 62(2): 1301?1308.
[4] 陆兴华,吴恩燊.基于安卓客户端的智能家居电力控制优化设计[J].电力与能源,2015,36(5):692?695.
[5] 周小娟.一种轻量级大数据分析系统的实现[J].电子设计工程,2016(8):40?43.
[6] 李鹏,刘思峰.基于灰色关联分析和D?S证据理论的区间直觉模糊决策方法[J].自动化学报,2011,37(8):993?999.
[7] 王锐,何聚厚.基于领域本体学习资源库自动构建模型研究[J].电子设计工程,2015,23(24):32?35.
[8] 郑道宝,王怀杰.基于ARM/GPRS的远程图像报警系统的设计[J].计算机测量与控制,2013,21(1):149?151.
[9] 刘茂旭,何怡刚,邓芳明,等.融合RFID的无线湿度传感器节点设计研究[J].电子测量与仪器学报,2015,29(8):1171?1178.
[10] JIANG X, HARISHAN K, THAMARASA R, et al. Integrated tracks initialization and maintenance in heavy clutter using probabilistic data association [J]. Signal processing, 2014, 94: 241?250.
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