肌肉是练出来的，戴上小馒头撸铁计数器加油干
2019-08-201.4万
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本文介绍了如何利用肌电传感器和开源硬件进行家庭健身，特别是针对引体向上的练习。首先，作者为孩子安装了一根单杠，并引入了肌电传感器来检测肌肉发力情况。传感器清单包括干电极板、手腕带、信号处理板等。通过简单的连接和编程，实现了肌肉发力的监测和撸铁计数。此外，还展示了如何通过编程实现传感器校准和数据记录。最终，孩子可以通过这个装置进行科学的肌肉训练，提高引体向上的能力。
 听说引体向上是中考选考项目，未雨绸缪，家里装了根单杠让小米练起来。只是目前为止他也就是进出房间会想到顺手跃起挂那么会儿，没啥长进。  想到被朋友圈喂过鸡汤“你想让孩子成为什么样的人，你自己就要先成为什么样的人”，米爸倒是天天练上了，过程中发现正手引体向上明显比反手引体向上吃力。百度了下，“反手引体向上会更多的利用到到你的肱二头肌，而正手引体向上则需要你更多的用背部发力来完成，因此对技巧要求更高。”  接触了开源硬件后，便会条件反射式的寻思如何用传感器去检测和验证各种现象，有没有能检测到肌肉发力情况的传感器呢？上百宝箱DF商城淘一下  果然没有失望  收到的传感器全家福，清单如下： 肌电传感器干电极板 x1 手腕带 x1 肌电传感器信号处理板 x1 干电极连接线 x1 模拟传感器连接线 x1  这块背面有三个金属块的，就是肌电传感器干电极板。相对于湿电极，对于我们这种业余实验，干电极最大的好处是省了涂抹导电凝胶的麻烦，这货都不一定好搞到呢。  传感器的连接很简单，清单中的干电极连接线，其实就是一条3.5mm音频线，用它将干电极板和信号处理板对接起来即可。至于传感器的输出端，虽然DF没有提供针对掌控或者micro:bit的使用案例，不过作为一款模拟量的传感器，通过扩展板，连接到掌控的P1即可。  如图将腕带穿过电极板两侧的槽位，可以方便固定在手臂上。若只通过SIOT记录数据是容易的，难的是准确计数。小米目前尚无能力完成引体向上，那就从举哑铃入手吧！  先写个程序，通过串口监视器查看传感器的输出情况。  因为即便没有发力，传感器也有本底值输出，且电极贴在肌肉不同位置，本底值还不一样。所以小米想到了电子秤的“去皮”功能，用这种方式来校准传感器。最初拟定的提示是“请发力6秒”，感觉是在憋气功弹。  程序方面，SIOT的配置和应用可以参考用SIoT秒搭STEM课堂物联网服务器（下）——以基于“掌控”的热辐射实验为例   网上找了个小馒头（小米后来说更像小土豆）举哑铃的GIF，逐帧导出，并做反色处理，组成馒头撸铁的屏幕动画。有了它，装置可以添几分灵动   初始化后，就可以开始撸铁计数了最初丢给小米一个5公斤的哑铃，摇摇晃晃撸不动。配成3公斤的，也挺吃力。借机教育他，你爹还是你爹，后生还要努力啊！  下面是测试视频 可以发现小米的程序中，单纯基于阈值的判断进行计数，准确性比较低，尤其是缓慢举起或放下哑铃时，容易出现重复计数的情况。所以准备作为长期项目，让他自己慢慢解决这个问题。   肌肉是练出来的戴上小馒头撸铁计数器加油干 |
