計步器算法是如何實現(xiàn)的

計步算法可以分為四大類，一是峰值檢測算法，二是變換域算法，三是濾波算法，四是模式識別算法。根據(jù)所設(shè)計的計步器在人體上布放的位置不同，如腕部、腰部、鞋底等，可以選擇不同的計步算法。以應(yīng)用最為廣泛的峰值檢測算法為例：

1、獲取運(yùn)動軌跡

用戶在運(yùn)動中，可能把設(shè)備放置于口袋或者包中，亦或拿在手中，所以設(shè)備的放置方向不確定。那么首先，我們通過計算三個加速度的矢量長度，可以獲得一條步行運(yùn)動的正弦曲線軌跡。

2、峰值檢測

我們記錄了上次矢量長度和運(yùn)動方向，通過矢量長度的變化，可以判斷當(dāng)前加速度的方向，并和上一次保存的加速度方向進(jìn)行比較。如果是相反的，即是剛過峰值狀態(tài)，則進(jìn)入計步邏輯進(jìn)行計步，否則就舍棄這段。通過對峰值次數(shù)的累加，那我們就可得計算得到用戶步行的步數(shù)。

3、去噪音（干擾）

手機(jī)或智能手表等手持設(shè)備會有一些低幅度和快速的抽動狀態(tài)，即我們俗稱的手抖，或者某個用戶想通過短時快速反復(fù)搖動設(shè)備來模擬人走路，這些干擾數(shù)據(jù)如果不剔除，會影響記步的準(zhǔn)確值，對于這種干擾，我們可以通過給檢測加上閾值和步頻判斷來過濾。

目前人類最快的跑步頻率為5HZ（當(dāng)然不排除人類借助其它設(shè)備跑步頻率超過這個頻率），也就是說相鄰兩步的時間間隔的至少大于0.2秒，如圖中的計步時間，若兩次計步之間的時間間隔小于0.2秒，則不計步。這樣我們就過濾了高頻噪聲，即步頻過快的情況。同時我們通過和上次加速度大小進(jìn)行比較，設(shè)置一定的閾值Threshold來判斷運(yùn)動是否屬于有效（如圖中的綠線），有效運(yùn)動才可進(jìn)行記步。

4、推算運(yùn)動狀態(tài)

如果已知步行和跑步的步數(shù)，那么再通過人體身高，體重及性別就可以大致知道此人的步長，改進(jìn)后即可變成一個測距離及測速計。通過三軸加速度傳感器，我們可以知道用戶的運(yùn)動狀態(tài)。除了計步，還可以利用加速度傳感器與陀螺儀及磁傳感器融合進(jìn)行步行航跡推算，防止出現(xiàn)誤計步的現(xiàn)象。

智能計步器算法思想詳解

1、運(yùn)動閾值

運(yùn)動加速度一般呈現(xiàn)正弦變化，當(dāng)運(yùn)動速度提升，最大值與最小值抬高時候，平均值也應(yīng)當(dāng)跟著軌跡變化。因此，運(yùn)動閾值是一個動態(tài)值，具有自適應(yīng)性，并且足夠快。

加速度計不斷的更新三軸數(shù)據(jù)，采集濾波，判斷最大值與最小值。我們以采樣50次為一組更新一次閾值。平均值（max min）/2做為“運(yùn)動閾值”。動態(tài)精度由自己劃分，把運(yùn)動變化量劃分等級，隨著運(yùn)動閾值大小判定當(dāng)前精度值。

2、邁步判斷

（1）步伐邁出的條件定義：當(dāng)加速度曲線跨過動態(tài)閥值上方時或者當(dāng)加速度曲線跨過動態(tài)閥值下方時加速度的變化為正值或者為負(fù)值。

（2）利用線性位移寄存器和動態(tài)閥值和動態(tài)精度一起判斷個體是否邁出有效的一步。建立兩個寄存，new寄存器和old寄存器；當(dāng)前數(shù)據(jù)采集到后判斷是否移入new寄存器，滿足移入條件：加速度變化量大于當(dāng)前的動態(tài)精度。就把當(dāng)前采集的數(shù)據(jù)移入new寄存器，否則new保持不變。每當(dāng)新數(shù)據(jù)到來時候，new寄存器的值無條件移入old寄存器。這樣，就能夠避免高頻噪聲的影響，提高判斷精度。

（3）三軸加速度同時檢測，可以但是只要一個軸的加速度變化最大，可以利用該軸當(dāng)為運(yùn)動方向，其他軸忽略不計。

3、具體程序

（1）采樣濾波，求出3軸的平均值，求出加速度的最大，最小值。

（2）每采樣50次，求出峰值，然后設(shè)置門限。

（3）計算精度。

（4）對采樣濾波的平均值進(jìn)行處理然后將其與精度進(jìn)行比較（通過移位寄存器來消除高頻噪聲，使值更精確）。

（5）動態(tài)門限判定，對數(shù)值進(jìn)行比較，然后將步數(shù)加1。

聲明：以上方法源于程序系統(tǒng)索引或網(wǎng)民分享提供，僅供您參考使用，不代表本網(wǎng)站的研究觀點，證明有效，請注意甄別內(nèi)容來源的真實性和權(quán)威性。申請刪除>> 糾錯>>