1.先要摸清模型的特征

目前，大部分設備都提供了可以檢測各個方向的加速度傳感器。以iOS設備為例，我們利用了其三軸加速度傳感器（x，y，z軸代表方向如圖）的特性來分析。分別用以檢測人步行中三個方向的加速度變化。

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iOS設備的三軸加速度傳感器示意圖

用戶在水平步行運動中，垂直和前進兩個加速度會呈現周期性變化，如圖所示。在步行收腳的動作中，由于重心向上單只腳觸地，垂直方向加速度是呈正向增加的趨勢，之后繼續向前，重心下移兩腳觸底，加速度相反。水平加速度在收腳時減小，在邁步時增加。

反映到圖表中，可以看到，在步行運動中，垂直和前進產生的加速度與時間大致為一個正弦曲線，而且在某點有一個峰值。其中，垂直方向的加速度變化最大，通過對軌跡的峰值進行檢測計算和加速度閥值決策，即可實時計算用戶運動的步數，還可依此進一步估算用戶步行距離。

2.計步的合理算法

因為用戶在運動中可能用手平持設備，或者將設備置于口袋中。所以，設備的放置方向不定。為此，通過計算三個加速度的矢量長度，我們可以獲得一條步行運動的正弦曲線軌跡。 第二步是峰值檢測，我們記錄了上次矢量長度和運動方向，通過矢量長度的變化，可以判斷目前加速度的方向，并和上一次保存的加速度方向進行比較。如果是相反的，即是剛過峰值狀態，則進入計步邏輯進行計步，否則舍棄。通過對峰值的次數累加，可得到用戶步行的步伐。 最后，就是去干擾。手持設備會有一些低幅度和快速的抽動狀態，或是我們俗稱的手抖，或者某個惡作劇用戶想通過短時快速反復搖動設備來模擬人走路，這些干擾數據如果不剔除，會影響記步的準確值，對于這種干擾，我們可以通過給檢測加上閥值和步頻判斷來過濾。

人體最快的跑步頻率為5HZ，也就是說相鄰兩步的時間間隔的至少大于0.2秒，如圖所示，我們設置了TImespan在記步過程中我們過濾了高頻噪聲，即步頻過快的情況。同時我們通過和上次加速度大小進行比較，設置設立一定的閥值Threshold來判斷運動是否屬于有效，有效運動才可進行記步。

3.關于計步器的擴展

以上是一個依靠加速度測算的計步器實現原理，已知步行和跑步的步伐經驗值，那么稍微改進下即可變成一個測距測速計。 通過三軸加速度傳感器，我們可以知道用戶的運動狀態。除了計步，還可以通過加速器的變化曲線判斷用戶摔倒狀態，做成一個老人和兒童摔倒檢測自動報警器。