第三個例子為拳擊比賽中的應用。拳擊手Hutton(曼徹斯特，英國)擊拳平均記錄數據為0.1秒內達到40km/h。假設從0速度開始進行均勻線性加速至40km/h或11.1m/s，斜率為1.13g/s，加速度計可以輕松應對。

　　這些數據的采樣及數字處理頻率更多取決于數值積分的準確性，而不是奈奎斯特采樣定理中所需的MEMS最大輸出頻率的兩倍(2 x 1 600=3 200Hz 或 2 x 550Hz=1 100Hz)。也就是說，是否需要傳感器所提供的最佳頻率響應。Moven認為奈奎斯特定理應用于測量隨意人類運動所需的最大頻率，通常不高于10Hz(對于沖擊可能會稍微高些)，而約100Hz的奈奎斯特頻率應當足以應付沖擊和較慢的隨意運動。

　　我們僅能估計很小部分的工作量。首先我們進行角速率長方形積分所需的三次乘累加，將其分量加到前一角度。假設三角函數分開計算或由查表得出，我們僅考慮上述本源矩陣運算。經過軸旋轉和簡單長方形積分，我們發(fā)現，通過15次累乘和3次乘加，加速度被積分為速度在基準坐標系的三個分量——x，y，z，并將其累加到積分常數，也就是先前的速度。3次附加的乘加將提供坐標系中新的x，y，z位置—這將使計算總數提至24次。注意采用不同的取向表示，如四元數可節(jié)約工作量處理性能。四元數采用4個參數。一個描述將要用于單位向量的標尺，另外3個虛系數標注單位向量的旋轉。

　　繼續(xù)先前的算法，假設采樣頻率可能超過要求，是電視(60fps)的兩倍，120×3200Hz=384000Hz。上述簡單矩陣計算需要每秒9 216000次運算。處理附于運動捕捉服的16個基于MEMS的慣性單元(2個為任選)的讀數需要大約147.5Mops(百萬次運算每秒)，如果只是這一項，DSP器件(如ADI的Blackfin)是可以輕松應對的。

　　運動捕捉服和PC間的通訊采用基于藍牙標準的無線連接(Moven采用了經優(yōu)化/調諧的藍牙2.0(aka1.2)Class 1。藍牙1.0和1.2擁有721kbit/s收發(fā)速率。更新的藍牙2.0規(guī)格為3Mbit/s，但實際只支持2.1Mbit/s。我們現在需要考慮由藍牙連接至PC所造成的限制。由于沒有其它選擇，我們只能在運動捕捉服上進行數據轉換。每個傳感器產生3個加速增量的讀數，3個角速率增量和3個溫度(可在本地采用參考電壓，以幫助提高準確性)。假設數據以每個慣性傳感器16bit和32bit初始字段表示，如只使用一個藍牙信道，我們需要每個傳感器發(fā)送9×16+32=176bit，一共16個傳感器共需179×16=2864bit。如前面所講的，采樣率為384000Hz，這樣，每秒傳送的總比特為每秒2864×384000bit，即約 1.1Gbits。藍牙2.0只能支持2.1Mbit/s的傳輸速率，那么 2.1Mbit/s/2864約為746采樣/秒。該采樣率可支持每周期單個樣品下的MEMS的頻率帶寬約為373Hz。藍牙1.0、1.1和1.2標準則更糟，對應MEMS頻率約為 128 Hz，只允許每秒256次采樣 。在所有傳感器中建立的此均一速率下，不可能正確檢測足球和拳擊等劇烈運動的高速碰撞，但至少可以定義可支持運動和移動的速度。根據Moven的經驗，可做到在采樣速度很低的情況下依然能可靠地捕捉人類動作。Moven支持無線通信高達120Hz。Moven也提供有線通信，有線通信的帶寬可達512Hz，采樣率更高，足以滿足某些運動的苛求。