每个健身人士都会进行力量锻炼,正确的锻炼可以帮助健身人士的身体水平达到一个良好的水准。然而对于非专业健身人士而言,自身的动作或多或少存在不规范的现象,很容易对人体造成损伤。为此,本文设计了一款基于Android平台的哑铃锻炼处方系统。对哑铃动作进行运动分析,确定需要采集的运动参数,并以此为根据来进行传感器的选型。硬件方面选用MPU6050进行哑铃运动过程中的运动数据采集,使用ESP 8266WiFi模块进行数据间的无线传输。软件方面在Android平台上开发了配套使用的APP,该APP实现了轨迹显示、动作识别、个数统计、处方指导等功能。为了识别哑铃动作,对三轴加速度信号进行了平滑去噪、动作周期分割等预处理,提取三轴加速度信号的均值、标准差、极值等12维特征参数,在传统KNN算法的基础上,融合了决策树算法,对本文涉及到的6种哑铃动作具有很好的识别效果,平均识别率达到96.7%。为了评判锻炼效果,对于不同类型的动作建立相应的规范模板数据库,通过DTW算法来计算实际动作的完成度,根据运动过程中的姿态角、时长等参数给予反馈指导纠正,并根据综合情况来修正运动处方。最后,通过长期实验验证了本系统的可行性。