该方案旨在结合惯性测量技术与MATLAB强大的数据处理能力，设计一套适用于动感单车（Spinning Bike）的骑行姿态识别系统。系统核心在于利用多传感器数据重建人体姿态，识别“站立”、“坐姿”、“蹬踏力度”等关键动作，并实时反馈。🏋️ 核心应用场景

• 姿态纠正：监测膝关节角度，预防损伤。
• 功率估算：通过姿态推算单车功率输出。
• 动作评估：识别站立爬坡、坐姿爬坡、冲刺等不同训练模式。

🛠️ 技术栈与工具

• MATLAB：数据处理、特征提取、模型训练。
• 传感器：MPU6050（加速度/陀螺仪）、柔性姿态传感器。
• 算法：UKF姿态估计、阈值检测、机器学习分类。

🚴 项目概述

本研究针对动感单车骑行过程中的姿态变化，提出一种基于MATLAB的实时姿态识别方法。通过在膝关节和脚背安装惯性传感器，获取姿态角度与加速度数据，利用无迹卡尔曼滤波 (UKF) 进行姿态解算，并通过特征提取与阈值比较实现姿态识别。