背景与目标

与其他需要复杂技术动作的运动类似，高尔夫球运动的技术要求很高，需要经过多年的肌肉训练才能达到专业水平。传统上，想要达到这一标准的人需要在专业教练的指导下进行训练。然而，技术的进步和对更快学习曲线的需求，推动了专业训练传感器系统的开发和应用。

可穿戴式身体传感器能够在不妨碍运动员动作自由度的前提下，实时监测训练中高尔夫选手的生理和运动学数据。其非侵入性特性使其成为运动表现分析等应用的理想选择。

都柏林大学电气工程硕士生Aoife Marsh近期开发了一个基于Shimmer的应用，旨在评估传感器训练系统对职业高尔夫教学的潜在影响。该项目利用惯性和生理传感器信号提供高质量的训练反馈，重点识别高尔夫挥杆的四个关键特征：握杆姿势、节奏、运动平面和击球时的挥杆角度。同时，项目还开发了更精确的特征提取和分类算法，并探索了职业高尔夫训练系统中最有效的数据融合技术。

系统开发

系统开发分为四个关键阶段：

1. 1.

   信号分析与传感器定位

   
   

• 专注于数据收集和数据融合

• 确定传感器最佳佩戴位置

• 采用Welch方法和功率谱密度分析等进行信号分析

2. 2.

   信号处理

   
   

• 通过滤波进行噪声消除

• 使用动态时间规整（DTW）算法识别和提取关键特征

3. 3.

   机器学习

   
   

• 应用线性判别分析（LDA）进行特征分类

4. 4.

   结果分析与算法优化

   
   

• 建立错误握杆压力的识别阈值

• 计算特征分类的错误率

• 持续改进特征提取和数据融合算法

Shimmer技术集成

该应用需要同时记录身体多个关键部位的运动和肌电图（EMG）数据，以识别高尔夫挥杆的所有关键特征。Shimmer的多设备同步软件为此提供了简单的解决方案，显著提高了开发效率。其内置的信号处理功能明显减少了数据采集后所需的滤波工作量。

此外，Shimmer传感器单元及其通过Shimmer MATLAB仪器驱动程序与MATLAB的兼容性，实现了快速的数据处理和集成。数据以CSV格式保存，通过验证的.m脚本可轻松将数据直接加载到MATLAB中。还编写了程序自动将数据导入MATLAB，进行进一步的信号滤波和处理。

EMG和加速度计传感器对于检测挥杆的多个特征都是必需的。由于两种传感器都集成在单个Shimmer设备中，最大限度地减少了用户需要佩戴的传感器数量。Shimmer的轻量化设计确保用户的自然动作完全不受传感器影响。

系统评估与测试

项目建立并分析了许多新技术，以评估基于传感器的训练系统的有效性。其中最突出的是通过积分技术计算传感器近似位移和速度的算法。结果表明，击球过程中动能从躯干到杆头的传递是可量化的。由此证明了常用于模拟高尔夫挥杆的双摆系统模型的准确性。

结论与未来研究方向

通过对信号进行滤波，并利用动态时间规整识别击球的关键特征，项目开发了多种基于线性判别分析的分类模型，能够识别挥杆中的特定错误。通过采用数据融合技术，错误率显著降低至约9.69%。

项目还为EMG传感器设定了用于检测不正确握杆压力的阈值，这涉及对整个击球过程中信号标准差和信号幅度的分析。

高尔夫复杂技术动作的掌握需要多年的肌肉训练。过去这需要在专业教练的指导下实现，但技术的进步和对更快学习曲线的需求推动了专业训练系统的发展。

本项目开发了一套完整的算法，为训练系统奠定了基础。未来可作为集成更多运动员数据或用于移动教学场景的系统开发基础。