運動熱量來源分析方法及裝置與流程
2023-08-07 19:50:31
本發明涉及測量領域，具體而言，涉及一種運動熱量來源分析方法及裝置。
背景技術：
隨著社會的發展以及人們生活水平的提高，越來越多的人開始了運動健身的生活，隨之產生了能夠記錄運動消耗熱量的可穿戴設備。
現有的能記錄運動消耗熱量的可穿戴設備往往只能統計運動過程總共消耗的熱量，而不能統計消耗的熱量中的各個組分所佔的比例，不利於用戶更好地了解運動效果。
技術實現要素：
有鑑於此，本發明實施例提供了一種運動熱量來源分析方法及裝置，以改善現有的裝置不能統計消耗的熱量中的各個組分所佔的比例，不利於用戶更好地了解運動效果的問題。
為實現上述目的，本發明實施例提供了一種運動熱量來源分析方法，所述方法包括：獲得用戶的心跳間隔，並根據所述用戶的心跳間隔，獲得該用戶的實時心率；根據所述用戶的實時心率，獲得該用戶在運動時間段內的平均心率以及最大心率；獲得所述用戶的心跳間隔的功率譜，並根據所述功率譜獲得所述用戶的自律神經平衡性；獲得所述用戶的身體指標參數，根據所述身體指標參數以及所述自律神經平衡性獲得基礎代謝率，並根據所述基礎代謝率、所述平均心率、最大心率以及身體指標參數獲得運動時間段內消耗的總熱量；根據所述實時心率以及預先存儲的多個能量代謝模型獲得所述運動時間段內，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比，將所述消耗百分比分別與所述消耗的總熱量相乘以獲得所述脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗熱量。
本發明實施例還提供了一種運動熱量來源分析裝置，所述裝置包括：第一心率獲取模塊，用於獲得用戶的心跳間隔，並根據所述用戶的心跳間隔，獲得該用戶的實時心率；第二心率獲取模塊，用於根據所述用戶的實時心率，獲得該用戶在運動時間段內的平均心率以及最大心率；自律神經平衡性獲取模塊，用於獲得所述用戶的心跳間隔的數據的功率譜，並根據所述功率譜獲得所述用戶的自律神經平衡性；第一熱量獲取模塊，用於獲得所述用戶的身體指標參數，根據所述身體指標參數以及自律神經平衡性獲得基礎代謝率，並根據所述基礎代謝率、所述平均心率、最大心率以及身體指標參數獲得運動時間段內消耗的總熱量；第二熱量獲取模塊，用於根據所述實時心率以及預先存儲的多個能量代謝模型獲得所述運動時間段內，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比，將所述消耗百分比分別與所述消耗的總熱量相乘以獲得所述脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗熱量。
本發明實施例提供的運動熱量來源分析方法及裝置的有益效果為：
本發明實施例提供的運動熱量來源分析方法及裝置獲取用戶的心跳間隔，並根據用戶的心跳間隔獲得用戶的實時心率。根據用戶的實時心率獲得用戶在運動時間段內的平均心率以及最大心率。獲得用戶的心跳間隔的功率譜，並根據該功率譜獲得用戶的自律神經平衡性。獲得用戶的身體指標參數並根據身體指標參數以及自律神經平衡性獲得基礎代謝率；並根據基礎代謝率、平均心率、最大心率以及身體指標參數獲得運動時間段內消耗的總熱量。根據實時心率以及預先存儲的能量代謝模型獲得運動時間段內，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比，並將上述的百分比與消耗的總熱量相乘以獲得脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸所消耗的熱量。本發明實施例與現有的裝置相比，改善了現有的裝置不能統計消耗的熱量中的各個組分所佔的比例，不利於用戶更好地了解運動效果的問題。
附圖說明
為了更清楚的說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1示出了本發明實施例提供的一種運動熱量來源分析裝置的應用環境示意圖；
圖2示出了本發明實施例提供的數據分析終端的方框示意圖；
圖3示出了本發明實施例提供的運動熱量來源分析方法的流程圖；
圖4是圖3示出的步驟S3的具體步驟的流程圖；
圖5是圖3示出的步驟S4的具體步驟的流程圖；
圖6是圖3示出的步驟S5的具體步驟的流程圖；
圖7示出了本發明實施例提供的運動熱量來源分析裝置的結構框圖；
圖8示出了本發明實施例提供的第一心率獲取模塊的結構框圖；
圖9示出了本發明實施例提供的自律神經平衡性獲取模塊的結構框圖；
圖10示出了本發明實施例提供的第一熱量獲取模塊的結構框圖；
圖11示出了本發明實施例提供的第二熱量獲取模塊的結構框圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。以下對在附圖中提供的本發明的實施例的詳細描述並非旨在限制要求保護的本發明的範圍，而是僅僅表示本發明的選定實施例。基於本發明的實施例，本領域技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
如圖1所示，為本發明實施例提供的一種運動熱量來源分析裝置的應用環境示意圖，包括數據採集終端101和數據分析終端102，數據採集終端101為採集運動熱量來源分析所需要的數據，具體可以是心跳間隔、身體指標參數等數據。數據分析終端102為具有數據分析能力的終端，可以是計算機、智慧型手機或者其他由具有數據分析能力的晶片構成的集成電路裝置。
如圖2所示，為所述數據分析終端102的方框示意圖。所述數據分析終端102包括：運動熱量來源分析裝置、存儲器202、存儲控制器203、處理器204、外設接口201、輸入輸出單元206和顯示單元205。
所述存儲器202、存儲控制器203、處理器204、外設接口201、輸入輸出單元206和顯示單元205各元件相互之間直接或間接地電性連接，以實現數據的傳輸或交互。例如，這些元件相互之間可通過一條或多條通訊總線或信號線實現電性連接。所述運動熱量來源分析裝置包括至少一個可以軟體或固件(firmware)的形式存儲於所述存儲器202中或固化在所述數據分析終端102的作業系統(operating system，OS)中的軟體功能模塊。所述處理器204用於執行存儲器202中存儲的可執行模塊，例如所述目標檢測裝置包括的軟體功能模塊或電腦程式。
其中，存儲器202可以是，但不限於，隨機存取存儲器(Random Access Memory，RAM)，只讀存儲器(Read Only Memory，ROM)，可編程只讀存儲器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只讀存儲器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，電可擦除只讀存儲器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存儲器202用於存儲程序，所述處理器204在接收到執行指令後，執行所述程序，前述本發明實施例任一實施例揭示的流過程定義的伺服器所執行的方法可以應用於處理器204中，或者由處理器204實現。
處理器204可能是一種集成電路晶片，具有信號的處理能力。上述的處理器204可以是通用處理器，包括中央處理器(Central Processing Unit，簡稱CPU)、網絡處理器(Network Processor，簡稱NP)等；還可以是數位訊號處理器(DSP)、專用集成電路(ASIC)、現成可編程門陣列(FPGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者電晶體邏輯器件、分立硬體組件。可以實現或者執行本發明實施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器204可以是微處理器或者該處理器204也可以是任何常規的處理器等。
所述外設接口201將各種輸入/輸出裝置耦合至處理器204以及存儲器202。在一些實施例中，外設接口201，處理器204以及存儲控制器203可以在單個晶片中實現。在其他一些實例中，他們可以分別由獨立的晶片實現。
顯示單元205在所述數據分析終端102與用戶之間提供一個交互界面(例如用戶操作界面)或用於顯示圖像數據給用戶參考。在本實施例中，所述顯示單元205可以是液晶顯示器或觸控顯示器。若為觸控顯示器，其可為支持單點和多點觸控操作的電容式觸控屏或電阻式觸控屏等。支持單點和多點觸控操作是指觸控顯示器能感應到來自該觸控顯示器上一個或多個位置處同時產生的觸控操作，並將該感應到的觸控操作交由處理器204進行計算和處理。
詳情請參見圖3，圖3是本發明第一實施例提供的應用於圖2所示的數據分析終端的一種運動熱量來源分析方法的流程圖，所述方法包括：
步驟S1，獲得用戶的心跳間隔，並根據所述用戶的心跳間隔，獲得該用戶的實時心率。
可以通過一定的頻率來採集心臟的電信號，並獲得相鄰的兩個R波波峰；然後獲得相鄰的兩個R波波峰的時間間隔，該時間間隔即為心跳間隔。採集的頻率可以為每分鐘100次，具體可以通過在胸前設置兩個電極以採集心臟電信號。
心跳間隔為相鄰兩次心跳的間隔時間，單位為毫秒(ms)，用6000除以心跳間隔，可以獲得實時心率。
步驟S2，根據所述用戶的實時心率，獲得該用戶在運動時間段內的平均心率以及最大心率。
可統計用戶在運動時間內實時心率中的最大心率以及計算得到運動時間內的平均心率。
步驟S3，獲得所述用戶的心跳間隔的功率譜，並根據所述功率譜獲得所述用戶的自律神經平衡性。
可以通過快速傅立葉變換獲得用戶的心跳間隔的功率譜。獲得功率譜對應的第一頻率範圍內的第一功率以及第二頻率範圍內的第二功率，並通過第二功率與第一功率的比值來獲得用戶的自律神經平衡性。
具體地，第一頻率範圍為0.04Hz至0.15Hz，即獲得0.04Hz至0.15Hz之間的第一功率，第二頻率範圍為0.15Hz至0.4Hz，即獲得0.15Hz至0.4Hz之間的第二功率。
步驟S4，獲得所述用戶的身體指標參數，根據所述身體指標參數以及所述自律神經平衡性獲得基礎代謝率，並根據所述基礎代謝率、所述平均心率、最大心率以及身體指標參數獲得運動時間段內消耗的總熱量。
接收用戶輸入的身體指標參數，身體指標參數可以包括所述性別、身高、體重、年齡以及靜息心率。若性別為男，則根據公式BRM＝13.75×W+5×S-6.76×A+66+5×RHR+3.5×AN獲得基礎代謝率BRM；若所述性別為女，則根據公式BRM＝9.56×W+1.85×S-4.68×A+665+3.5×RHR+6×AN獲得基礎代謝率BRM。其中，W表示體重，S表示身高，A表示年齡，RHR表示靜息心率，AN表示自律神經平衡性。
具體可以根據最大心率、靜息心率以及體重獲得最大攝氧量，具體可以根據公式VO2MAX＝15×HRMAX/RHR×W/1000獲得最大攝氧量VO2MAX。其中，HRMAX表示最大心率，RHR表示靜息心率，W表示體重。
具體地，最大心率HRMAX也可以根據下述公式計算，當性別為男時，HRMAX＝[210-(0.5×A)-(0.1×W)]+4；當性別為女時，HRMAX＝210-(0.5×A)-(0.1×W)，其中，A為年齡，W為體重。
根據性別、平均心率、最大攝氧量、體重、年齡以及運動時間段對應的運動持續時間獲得初選總熱量，若所述性別為男，則根據公式Q1＝[-95.7735+(0.634×HRmean)+(0.404×VO2MAX)+0.394×W+0.271×A]/4.184×60×T獲得初選總熱量Q1。若所述性別為女，則根據公式Q1＝[-59.3954+(0.45×HRmean)+(0.380×VO2MAX)+0.103×W+0.274×A]/4.184×60×T獲得初選總熱量Q1。其中，HRmean表示平均心率，VO2MAX表示最大攝氧量，W表示體重，A表示年齡，T表示運動持續時間。
根據基礎代謝率以及所述運動持續時間獲得靜息代謝率，具體根據RMRCB＝[(BMR×1.1)/24]×T獲得靜息代謝率RMRCB。其中，BMR為基礎代謝率，T為運動持續時間。
若所述初選總熱量小於所述靜息代謝率，則將所述靜息代謝率作為運動時間段內消耗的總熱量；若所述初選總熱量大於或等於所述靜息代謝率，則將所述初選總熱量作為運動時間段內消耗的總熱量。
比較初選總熱量Q1與靜息代謝率RMRCB之間的大小關係從而確定運動時間段內消耗的總熱量。
步驟S5，根據所述實時心率以及預先存儲的多個能量代謝模型獲得所述運動時間段內，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比，將所述消耗百分比分別與所述消耗的總熱量相乘以獲得所述脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗熱量。
根據所述實時心率對應的運動強度心率百分比，獲得在所述運動時間段內，用戶所經歷的一個或多個能量代謝模型，以及分別處於所述一個或多個能量代謝模型的時長。
根據所述用戶所經歷的一個或多個能量代謝模型，以及分別處於所述一個或多個能量代謝模型的時長，分別獲得在各個能量代謝模型中，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比。
根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的脂肪酸的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，脂肪酸的消耗百分比；其中，在所述運動時間段內，脂肪酸的消耗百分比為燃脂率。
根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的糖原的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，糖原的消耗百分比。
根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的蛋白質的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，蛋白質的消耗百分比。
根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的磷酸肌酸的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，磷酸肌酸的消耗百分比。
多個能量代謝模型可以包括：基礎代謝模型、熱身運動模型、有氧運動模型、乳酸閾值運動模型、無氧耐力運動模型以及最大耗氧運動模型。
所述基礎代謝模型對應的運動強度心率的百分比範圍為0％至30％，在所述基礎代謝模型對應的能量消耗比例中，脂肪酸佔100％。
所述熱身運動模型對應的運動強度心率的百分比範圍為30％至59％，在所述熱身運動模型對應的能量消耗比例中，脂肪酸佔80％，糖原氧化佔20％。
所述有氧運動模型對應的運動強度心率的百分比範圍為59％至84％，在所述有氧運動模型對應的能量消耗比例中，
當運動時間為0秒至6秒時，磷酸肌酸佔100％；
當運動時間為6秒至30秒時，磷酸肌酸佔20％，糖原酵解佔80％；
當運動時間為30秒至2分鐘時，糖原酵解佔100％；
當運動時間為2分鐘至3分鐘時，糖原酵解佔50％，糖原氧化佔50％；
當運動時間為3分鐘至20分鐘時，糖原氧化佔95％，脂肪酸佔5％；
當運動時間為20分鐘至30分鐘時，糖原氧化佔50％，脂肪酸佔50％；
當運動時間為30分鐘至60分鐘時，脂肪酸佔70％，糖原氧化佔25％，蛋白質佔5％；
當運動時間為60分鐘至120分鐘時，脂肪酸佔80％，糖原氧化佔10％，蛋白質佔10％；
當運動時間為120分鐘以上時，脂肪酸佔82％，蛋白質佔18％。
有氧運動模型包括有氧耐力運動模型以及有氧動力運動模型，其中有氧耐力運動模型對應的運動強度心率的百分比範圍為59％至74％，有氧動力運動模型對應的運動強度心率的百分比範圍為74％至84％。
所述乳酸閾值運動模型對應的運動強度心率的百分比範圍為84％至88％，在乳酸閾值運動模型對應的能量消耗比例中，
當運動時間為0秒至6秒時，磷酸肌酸佔100％；
當運動時間為6秒至30秒時，磷酸肌酸佔20％，糖原酵解佔80％；
當運動時間為30秒至2分鐘時，糖原酵解佔100％；
當運動時間為2分鐘以上時，糖原酵解佔95％，脂肪酸佔5％。
所述無氧耐力運動模型對應的運動強度心率的百分比範圍為88％至95％，在無氧耐力運動模型對應的能量消耗比例中，
當運動時間為0秒至6秒時，磷酸肌酸佔100％；
當運動時間為6秒至30秒時，磷酸肌酸佔20％，糖原酵解佔80％；
當運動時間為30秒以上時，糖原酵解佔100％。
所述最大耗氧運動模型對應的運動強度心率的百分比範圍為95％至100％，在最大耗氧運動模型對應的能量消耗比例中，
當運動時間為0秒至6秒時，磷酸肌酸佔100％；
當運動時間為6秒以上時，磷酸肌酸佔20％，糖原酵解佔80％；
其中，運動強度心率的量程為所述靜息心率至所述最大心率。
下面以一個具體例子為例，根據實時心率對應的運動強度心率百分比，可以獲得用戶在100分鐘的運動時間段內，有30分鐘處於基礎代謝模型，30分鐘處於熱身運動模型，20分鐘處於有氧運動模型，10分鐘處於乳酸閾值運動模型，0分鐘處於無氧耐力運動模型，10分鐘處於最大耗氧運動模型。
根據上述的多個運動模型，可以得到在各個模型中，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗情況。
在基礎代謝模型中，脂肪酸消耗百分比為30/100×100％，糖原、蛋白質以及磷酸肌酸均未消耗。
在熱身運動模型中，脂肪酸消耗百分比為30/100×80％，糖原消耗百分比為30/100×20％，蛋白質以及磷酸肌酸均未消耗。
在有氧運動模型中，脂肪酸消耗百分比為17/100×5％；糖原消耗百分比為0.4/100×80％+1.5/100×100％+1/100×100％+17/100×95％；磷酸肌酸消耗百分比為0.1/100×100％+0.4/100×20％；蛋白質未消耗。
在乳酸閾值運動模型中，糖原消耗百分比為0.4/100×80％+1.5/100×100％+8/100×95％；磷酸肌酸消耗百分比為0.1/100×100％+0.4/100×20％；脂肪酸消耗百分比為8/100×5％；蛋白質未消耗。
在最大耗氧運動模型中，糖原消耗百分比為9.9/100×80％；磷酸肌酸消耗百分比為0.1/100×100％+9.9/100×20％，蛋白質以及脂肪酸未消耗。
在100分鐘的運動時間段內，脂肪酸的消耗百分比為：(30/100×100％)+(30/100×80％)+(17/100×5％)+(8/100×5％)+0％。
糖原的消耗百分比為：0％+(30/100×20％)+(0.4/100×80％+1.5/100×100％+1/100×100％+17/100×95％)+(0.4/100×80％+1.5/100×100％+8/100×95％)+(9.9/100×80％)；
蛋白質的消耗百分比為：0％。
磷酸肌酸的消耗百分比為：0％+0％+(0.1/100×100％+0.4/100×20％)+(0.1/100×100％+0.4/100×20％)+(0.1/100×100％+9.9/100×20％)。
用100分鐘的運動時間段內，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的各自百分比與總熱量相乘，即可以得到100分鐘內，上述四種物質分別消耗的數量。
詳情請參見圖4，圖4是圖3示出的步驟S3的具體步驟，包括：
步驟S31，通過快速傅立葉變換獲得所述用戶的心跳間隔的功率譜。
可以通過快速傅立葉變換獲得用戶的心跳間隔的功率譜。
步驟S32，獲得所述功率譜對應的第一頻率範圍內的第一功率。
第一頻率範圍為0.04Hz至0.15Hz，即獲得0.04Hz至0.15Hz之間的第一功率。
步驟S33，獲得所述功率譜對應的第二頻率範圍內的第二功率。
第二頻率範圍為0.15Hz至0.4Hz，即獲得0.15Hz至0.4Hz之間的第二功率。
步驟S34，通過所述第二功率與第一功率的比值獲得所述用戶的自律神經平衡性。
第二功率除以第一功率即可獲得用戶的自律神經平衡性。
詳情請參見圖5，圖5是圖3示出的步驟S4的具體步驟，包括：
步驟S41，接收用戶輸入的身體指標參數，所述身體指標參數包括所述性別、身高、體重、年齡以及靜息心率。
用戶可以通過輸入終端將個人的身體指標參數輸入，身體指標參數除了包括性別、身高、體重、年齡以及靜息心率外還可以包括其他的指標參數。
步驟S42，若所述性別為男，則根據公式BRM＝13.75×W+5×S-6.76×A+66+5×RHR+3.5×AN獲得基礎代謝率BRM。
步驟S43，若所述性別為女，則根據公式BRM＝9.56×W+1.85×S-4.68×A+665+3.5×RHR+6×AN獲得基礎代謝率BRM。
根據性別的不同應用不同的公式進行計算。
其中，W表示體重，S表示身高，A表示年齡，RHR表示靜息心率，AN表示自律神經平衡性。
步驟S44，根據所述最大心率、靜息心率以及體重獲得最大攝氧量。
具體可以根據公式VO2MAX＝15×HRMAX/RHR×W/1000獲得最大攝氧量VO2MAX。其中，HRMAX表示最大心率，RHR表示靜息心率，W表示體重。
步驟S45，根據所述性別、平均心率、最大攝氧量、體重、年齡以及運動時間段對應的運動持續時間獲得初選總熱量。
若所述性別為男，則根據公式Q1＝[-95.7735+(0.634×HRmean)+(0.404×VO2MAX)+0.394×W+0.271×A]/4.184×60×T獲得初選總熱量Q1。若所述性別為女，則根據公式Q1＝[-59.3954+(0.45×HRmean)+(0.380×VO2MAX)+0.103×W+0.274×A]/4.184×60×T獲得初選總熱量Q1。其中，HRmean表示平均心率，VO2MAX表示最大攝氧量，W表示體重，A表示年齡，T表示運動持續時間。
步驟S46，根據基礎代謝率以及所述運動持續時間獲得靜息代謝率。
根據基礎代謝率以及所述運動持續時間獲得靜息代謝率，具體根據RMRCB＝[(BMR×1.1)/24]×T獲得靜息代謝率RMRCB。其中，BMR為基礎代謝率，T為運動持續時間。
步驟S47，若所述初選總熱量小於所述靜息代謝率，則將所述靜息代謝率作為運動時間段內消耗的總熱量。
步驟S48，若所述初選總熱量大於或等於所述靜息代謝率，則將所述初選總熱量作為運動時間段內消耗的總熱量。
比較初選總熱量Q1與靜息代謝率RMRCB之間的大小關係從而確定運動時間段內消耗的總熱量。
詳情請參見圖6，圖6是圖3示出的步驟S5的具體步驟，包括：
步驟S51，根據所述實時心率對應的運動強度心率百分比，獲得在所述運動時間段內，用戶所經歷的一個或多個能量代謝模型，以及分別處於所述一個或多個能量代謝模型的時長。
例如，可以根據實時心率對應的運動強度心率百分比，可以獲得用戶在100分鐘的運動時間段內，有30分鐘處於基礎代謝模型，30分鐘處於熱身運動模型，20分鐘處於有氧運動模型，10分鐘處於乳酸閾值運動模型，0分鐘處於無氧耐力運動模型，10分鐘處於最大耗氧運動模型。
步驟S52，根據所述用戶所經歷的一個或多個能量代謝模型，以及分別處於所述一個或多個能量代謝模型的時長，分別獲得在各個能量代謝模型中，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比。
根據上述的多個運動模型，可以得到在各個模型中，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗情況。
在基礎代謝模型中，脂肪酸消耗百分比為30/100×100％，糖原、蛋白質以及磷酸肌酸均未消耗。
在熱身運動模型中，脂肪酸消耗百分比為30/100×80％，糖原消耗百分比為30/100×20％，蛋白質以及磷酸肌酸均未消耗。
在有氧運動模型中，脂肪酸消耗百分比為17/100×5％；糖原消耗百分比為0.4/100×80％+1.5/100×100％+1/100×100％+17/100×95％；磷酸肌酸消耗百分比為0.1/100×100％+0.4/100×20％；蛋白質未消耗。
在乳酸閾值運動模型中，糖原消耗百分比為0.4/100×80％+1.5/100×100％+8/100×95％；磷酸肌酸消耗百分比為0.1/100×100％+0.4/100×20％；脂肪酸消耗百分比為8/100×5％；蛋白質未消耗。
在最大耗氧運動模型中，糖原消耗百分比為9.9/100×80％；磷酸肌酸消耗百分比為0.1/100×100％+9.9/100×20％，蛋白質以及脂肪酸未消耗。
步驟S53，根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的脂肪酸的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，脂肪酸的消耗百分比。
在100分鐘的運動時間段內，脂肪酸的消耗百分比為：(30/100×100％)+(30/100×80％)+(17/100×5％)+(8/100×5％)+0％。
步驟S54，根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的糖原的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，糖原的消耗百分比。
糖原的消耗百分比為：0％+(30/100×20％)+(0.4/100×80％+1.5/100×100％+1/100×100％+17/100×95％)+(0.4/100×80％+1.5/100×100％+8/100×95％)+(9.9/100×80％)。
步驟S55，根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的蛋白質的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，蛋白質的消耗百分比。
蛋白質的消耗百分比為：0％。
步驟S56，根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的磷酸肌酸的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，磷酸肌酸的消耗百分比。
磷酸肌酸的消耗百分比為：0％+0％+(0.1/100×100％+0.4/100×20％)+(0.1/100×100％+0.4/100×20％)+(0.1/100×100％+9.9/100×20％)。
步驟S57，將所述消耗百分比分別與所述消耗的總熱量相乘以獲得所述脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗熱量。
將上述計算獲得的四種物質各自所佔的百分比與消耗的總熱量相乘，便可以獲得脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸各自消耗的熱量。
詳情請參見圖7，圖7示出了本發明實施例提供的運動熱量來源分析裝置，所述裝置700包括：
第一心率獲取模塊710，用於獲得用戶的心跳間隔，並根據所述用戶的心跳間隔，獲得該用戶的實時心率；
第二心率獲取模塊720，用於根據所述用戶的實時心率，獲得該用戶在運動時間段內的平均心率以及最大心率；
自律神經平衡性獲取模塊730，用於獲得所述用戶的心跳間隔的數據的功率譜，並根據所述功率譜獲得所述用戶的自律神經平衡性；
第一熱量獲取模塊740，用於獲得所述用戶的身體指標參數，根據所述身體指標參數以及自律神經平衡性獲得基礎代謝率，並根據所述基礎代謝率、所述平均心率、最大心率以及身體指標參數獲得運動時間段內消耗的總熱量；
第二熱量獲取模塊750，用於根據所述實時心率以及預先存儲的多個能量代謝模型獲得所述運動時間段內，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比，將所述消耗百分比分別與所述消耗的總熱量相乘以獲得所述脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗熱量。
詳情請參見圖8，圖8示出了第一心率獲取模塊710的結構框圖，第一心率獲取模塊710包括：
R波波峰獲取模塊711，用於通過預定頻率採集心臟電信號，並獲得相鄰的兩個R波波峰。
心跳間隔獲取模塊712，用於獲得所述相鄰的兩個R波波峰的時間間隔，所述相鄰的兩個R波波峰的時間間隔為心跳間隔。
詳情請參見圖9，圖9示出了自律神經平衡性獲取模塊730的結構框圖，自律神經平衡性獲取模塊730包括：
功率譜獲取模塊731，用於通過快速傅立葉變換獲得所述用戶的心跳間隔的功率譜。
第一功率獲取模塊732，用於獲得所述功率譜對應的第一頻率範圍內的第一功率。
第二功率獲取模塊733，用於獲得所述功率譜對應的第二頻率範圍內的第二功率。
比值運算模塊734，用於通過所述第二功率與第一功率的比值獲得所述用戶的自律神經平衡性。
詳情請參見圖10，圖10示出了第一熱量獲取模塊740的結構框圖，第一熱量獲取模塊740包括：
指標參數獲取模塊741，用於接收用戶輸入的身體指標參數，所述身體指標參數包括所述性別、身高、體重、年齡以及靜息心率。
第一代謝率獲取模塊742，用於若所述性別為男，則根據公式BRM＝13.75×W+5×S-6.76×A+66+5×RHR+3.5×AN獲得基礎代謝率BRM。
第二代謝率獲取模塊743，用於若所述性別為女，則根據公式BRM＝9.56×W+1.85×S-4.68×A+665+3.5×RHR+6×AN獲得基礎代謝率BRM。
最大攝氧量獲取模塊744，用於根據所述最大心率、靜息心率以及體重獲得最大攝氧量。
初選總熱量獲取模塊745，用於根據所述性別、平均心率、最大攝氧量、體重、年齡以及運動時間段對應的運動持續時間獲得初選總熱量。
靜息代謝率獲取模塊746，用於根據基礎代謝率以及所述運動持續時間獲得靜息代謝率。
總熱量獲取模塊747，用於若所述初選總熱量小於所述靜息代謝率，則將所述靜息代謝率作為運動時間段內消耗的總熱量；若所述初選總熱量大於或等於所述靜息代謝率，則將所述初選總熱量作為運動時間段內消耗的總熱量。
詳情請參見圖11，圖11示出了第二熱量獲取模塊750的結構框圖，第二熱量獲取模塊750包括：
代謝時長統計模塊751，用於根據所述實時心率對應的運動強度心率百分比，獲得在所述運動時間段內，用戶所經歷的一個或多個能量代謝模型，以及分別處於所述一個或多個能量代謝模型的時長。
第一消耗百分比獲取模塊752，用於根據所述用戶所經歷的一個或多個能量代謝模型，以及分別處於所述一個或多個能量代謝模型的時長，分別獲得在各個能量代謝模型中，脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗百分比。
脂肪酸總消耗百分比獲取模塊753，用於根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的脂肪酸的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，脂肪酸的消耗百分比。
糖原總消耗百分比獲取模塊754，根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的糖原的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，糖原的消耗百分比。
蛋白質總消耗百分比獲取模塊755，根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的蛋白質的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，蛋白質的消耗百分比。
磷酸肌酸總消耗百分比獲取模塊756，根據各個能量代謝模型的時長以及運動時間段對應的運動持續時間，將各個能量代謝模型中的磷酸肌酸的消耗百分比進行累加，獲得所述運動時間段內，磷酸肌酸的消耗百分比。
熱量分布獲取模塊757，用於將所述消耗百分比分別與所述消耗的總熱量相乘以獲得所述脂肪酸、糖原、蛋白質以及磷酸肌酸的消耗熱量。
上述的運動熱量來源分析裝置分別與運動熱量來源分析方法相對應，在此便不做贅述。
本發明實施例與現有的裝置相比，改善了現有的裝置不能統計消耗的熱量中的各個組分所佔的比例，不利於用戶更好地了解運動效果的問題。
在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的裝置和方法，也可以通過其它的方式實現。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，附圖中的流程圖和框圖顯示了根據本發明的多個實施例的裝置、方法和電腦程式產品的可能實現的體系架構、功能和操作。在這點上，流程圖或框圖中的每個方框可以代表一個模塊、程序段或代碼的一部分，所述模塊、程序段或代碼的一部分包含一個或多個用於實現規定的邏輯功能的可執行指令。也應當注意，在有些作為替換的實現方式中，方框中所標註的功能也可以以不同於附圖中所標註的順序發生。例如，兩個連續的方框實際上可以基本並行地執行，它們有時也可以按相反的順序執行，這依所涉及的功能而定。也要注意的是，框圖和/或流程圖中的每個方框、以及框圖和/或流程圖中的方框的組合，可以用執行規定的功能或動作的專用的基於硬體的系統來實現，或者可以用專用硬體與計算機指令的組合來實現。
另外，在本發明各個實施例中的各功能模塊可以集成在一起形成一個獨立的部分，也可以是各個模塊單獨存在，也可以兩個或兩個以上模塊集成形成一個獨立的部分。
所述功能如果以軟體功能模塊的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬碟、只讀存儲器(ROM，Read－Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光碟等各種可以存儲程序代碼的介質。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關係術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關係或者順序。而且，術語「包括」、「包含」或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句「包括一個……」限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。
以上所述僅為本發明的優選實施例而已，並不用於限制本發明，對於本領域的技術人員來說，本發明可以有各種更改和變化。凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護範圍之內。應注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨後的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。
以上所述，僅為本發明的具體實施方式，但本發明的保護範圍並不局限於此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術範圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。因此，本發明的保護範圍應所述以權利要求的保護範圍為準。