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手机计步器是什么原理
手机计步器是一种利用加速度传感器原理来实现步数计算的装置。
加速度传感器是一种能够感知手机在空间加速度变化的硬件设备。
当我们走路时，身体会产生一个连续的加速度变化过程，这个变化过程会通过加速度传感器被手机感知到。
手机计步器利用这个连续的加速度变化数据，并通过一定的算法对其进行处理，最终得到用户的步数。
手机计步器的工作原理如下：首先，手机中的加速度传感器会不断地对手机的加速度进行采样，通常每隔一段时间就会采集一次。
然后，通过对这些采样数据进行滤波和处理，去除其中的干扰和噪声，得到一个平滑的加速度曲线。
接下来，通过分析加速度曲线中的极值点，例如波峰和波谷，来判断用户是否迈出了一步。
最后，通过累加用户每一步的次数，就可以得到用户的步数。
需要注意的是，手机计步器只能通过测量加速度变化来估计步数，因此在某些情况下可能存在一定的误差。
例如，如果用户抬起手机并快速晃动或者坐着碰了一下桌子，这些动作也会被计算为步数，导致计步器的数据不准确。
此外，手机计步器对于慢速行走、上下楼梯等特殊情况的计算也相对较为困难，可能会引入一定的误差。
综上所述，手机计步器通过加速度传感器感知加速度的变化，并基于一定的算法进行步数计算。
尽管存在一定的误差，但它仍然是一种方便、普遍且易于使用的步数计算装置。
|科学课堂|◎编辑|彭扬和锤柄以一定的速度向下运动时，锤柄首先触地，状态改变，而锤头由于惯性仍旧向下运动就紧紧箍在锤柄上了，利用的也是惯性。
拍打衣服或抖动衣服，可将衣服上的灰尘抖落下来，这个日常小动作同样蕴含了惯性。
灰尘是附着在衣服上的，当我们用力甩动衣服，灰尘和衣服一起运动，而衣服突然停止时，灰尘仍要保持原来的运动就会离开衣服，这就是利用了灰尘的惯性。
惯性的应用很广泛，人们有时要利用惯性，有时却要防止惯性带来的危害。
汽车紧急刹车或者突然停下时，车上的乘客往往会不自觉地往前倾斜，严重时撞上前面物体或冲出车外，带来安全风险。
这是因为原本人车一起向前运动，当车突然减速或停下，人下部由于摩擦力跟着减速或停下，而人上身由于惯性要保持原来的运动状态，身体自然就向前倾倒。
因而汽车乘客要系安全带，车辆行驶要保持安全距离。
地震时灾区交通通道堵塞需空投物资，投放物资时并不是在指定点的正上方投放，而是还未到目标地就得提前投放，这是因为被抛下的物资具有惯性，有跟投放瞬间飞机一样的水平速度，故物资在空中做抛物线运动。
这是惯性导致空投物质的一个障碍。
随着科技进步，惯性更多地参与到人们的日常生活中，带给人们前所未有的精彩生活。
因为惯性，所有具有高速自旋的物体都具有方向的稳定性，这也是陀螺仪保持稳定的原理。
科学家发现高速自转的物体，其自转轴都能用来判别或标示一定的方向。
人们常使用智能手机的计步功能进行步数监测就利用了惯性。
智能手机内安装有惯性陀螺仪装置，其中的旋转物或滑块结构，就是对惯性原理的运用。
当手机随着人的走动而发生上下、前后、左右等空间位置变化时，机体内的陀螺仪旋转体或滑块因惯性作用，并不能时刻随机体空间位置变化而立即发生改变，依然要保持原来的运动或静止状态，即保持原有的空间方向或位置，于是手机机体与陀螺仪旋转体的轴线就会出现偏差，或迫使陀螺仪中的惯性滑块与原有的空间位置出现位移，从而引起电路中电流或电压等信息变化，手机通过这个变化就“感知”出方向的改变。
手机计步器原理是什么手机计步器的原理是通过手机内置的加速度传感器，利用三轴加速度计的测量原理来记录用户的步数。
加速度传感器能够感知手机在三个轴向上的加速度变化，通过积分运算可以得到手机在空间中的位移变化。
利用加速度传感器可以检测到用户在行走、跑步等活动中，手机的加速度变化，进而估算用户的步数。
手机计步器原理的实质就是根据手机的加速度数据来判断用户做了一步运动，从而计算出用户的步数。
在计步器中，主要有以下几个步骤：1. 传感器数据采集：手机计步器利用内置的加速度传感器来采集手机在三个轴向上的加速度数据。
加速度传感器的原理是基于微机电系统（MEMS）技术，通过检测微小的振动变化来测量加速度。
2. 加速度滤波：由于加速度传感器会受到其他干扰因素的影响，采集到的加速度数据会有一定的噪声。
为了减少噪声的影响，需要对采集到的加速度数据进行滤波处理，常见的滤波算法有均值滤波、中值滤波和卡尔曼滤波等。
3. 步态检测：步态检测是手机计步器的核心算法。
通过对加速度传感器数据的分析和处理，可以判断用户是否进行了一步运动。
步态检测算法一般通过监测加速度信号的波峰和波谷，判断用户每次迈步的起始点和终点，从而确认用户的步数。
4. 步数计算：步数计算是根据步态检测算法得到的步数数据，将有效的步数累加计算得到总步数。
通常计步器还会提供实时步数的显示，方便用户实时了解自己的运动状态。
手机计步器原理的关键在于准确地判断用户的步态。
为了提高步态检测算法的准确性，一般还会考虑其他因素的影响，例如用户的身高体重、行走姿势、行走速度等。
同时，还可以结合其他传感器的数据，如陀螺仪传感器和磁力计传感器，来进一步提高计步器的准确性。
需要注意的是，手机计步器并非绝对准确，会存在一定的误差。
因为计步器只是通过加速度传感器来判断用户的步数，而加速度传感器只能感知手机的加速度变化，并不能完全准确地判断用户的步数。
此外，手机计步器还会受到其他因素的干扰，如用户的手持方式、手机的位置等。
手机中运动步数是如何计算的?(15个回答)手机中运动步数是如何计算的？随着科技的不断发展，手机已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
除了通讯、社交、娱乐等功能之外，现代手机还具备了一些健康功能，比如计步器。
通过计步器，我们可以记录每天的步数，监测自己的运动情况。
那么，手机中的运动步数是如何计算的呢？让我们一起来探讨一下。
1. 加速度传感器，手机中的计步器通常会利用加速度传感器来检测用户的步伐。
当我们行走或跑步时，手机会通过加速度传感器来检测我们的身体运动情况，从而计算出步数。
2. 步幅和步频，除了加速度传感器外，手机中的计步器还会考虑到用户的步幅和步频。
通过测量每一步的长度和步伐频率，计步器可以更精确地计算出我们的步数。
3. 智能算法，现代手机中的计步器通常会采用一些智能算法来提高计步的准确性。
这些算法可以通过分析用户的运动模式和步态来进行更精确的步数计算。
4. 消除误差，在计步过程中，手机计步器也会尽可能地消除误差。
比如，它会排除一些非步行运动，比如坐车或者乘坐电梯的情况，从而确保计步的准确性。
5. 数据分析，手机中的计步器还会对用户的步数数据进行分析，比如每天的步数变化、运动时长等，从而帮助用户更好地了解自己的运动情况。
6. 运动模式识别，一些先进的手机计步器还可以识别用户的运动模式，比如走路、跑步、骑行等，从而对不同的运动模式进行不同的步数计算。
7. 能量消耗计算，除了步数计算外，手机中的一些健康应用还可以根据步数数据来计算用户的能量消耗情况，帮助用户更好地掌握自己的健康状况。
8. 实时监测，一些手机计步器还可以实时监测用户的步数情况，比如在运动时显示当前的步数和运动时长，从而激励用户更积极地参与运动。
9. GPS定位，一些手机计步器还会结合GPS定位来提高计步的准确性。
通过GPS定位，手机可以更准确地记录用户的运动轨迹和距离，从而更精确地计算步数。
10. 用户习惯学习，一些手机计步器还会通过用户的习惯学习来提高计步的准确性。
手机记步原理随着生活节奏的加快和健康意识的提高，越来越多的人开始关注自己的运动量。
而手机记步功能作为一种便捷的健康管理工具，受到了越来越多人的青睐。
那么，手机记步是如何实现的呢？它的原理又是什么呢？首先，手机记步的原理是基于内置的加速度传感器。
这些传感器通过检测手机的运动状态和变化来实时监测用户的步数。
当我们行走或者跑步时，手机会根据我们的步伐和摇晃幅度来计算步数。
这些传感器能够感知手机在三个方向上的加速度变化，从而精准地记录用户的步数。
其次，手机记步的原理还涉及到算法的运用。
通过对传感器采集的数据进行处理和分析，手机记步应用能够识别用户的步态特征，并进行步数的计算。
同时，为了提高准确性，手机记步应用通常会结合GPS定位、地图数据等信息，进行综合计算，以确保步数的精准性和可靠性。
此外，手机记步的原理还与用户的个人信息和习惯有关。
在使用手机记步功能时，用户通常需要设置自己的身高、体重等个人信息，以便手机记步应用能够更好地根据用户的步行特点进行步数的计算。
同时，用户的习惯性运动模式也会对记步的准确性产生影响，比如慢走、快走、小跑等不同的运动方式都会对步数的计算产生影响。
总的来说，手机记步的原理是基于加速度传感器和算法的运用，通过对用户的步态特征和运动状态进行实时监测和计算，从而实现步数的准确记录。
同时，用户的个人信息和运动习惯也会对记步的准确性产生影响。
因此，在使用手机记步功能时，用户需要注意保持手机的正常使用状态，同时也要根据自己的实际情况进行个性化设置，以确保记步的准确性和可靠性。
希望大家能够通过手机记步功能，更好地关注自己的健康，享受运动带来的快乐和益处。
专业工程综合实训设计报告目录第一章绪论 (1)1.1课题的背景及意义 (1)1.2系统框架 (1)第二章系统分析 (3)2.1 系统可行性分析 (3)2.1.1 功能可行性分析 (3)2.1.2 运行环境可行性分析 (3)2.2 开发环境简介 (3)2.2.1 Java Development kit（JDK）介绍 (3)2.2.2 Android SDK 介绍 (4)2.2.3 Eclipse开发工具介绍 (4)2.2.4 Android Development Tools（ADT）介绍 (4)第三章Android开发常用到的技术及环境搭建 (5)3.1 Android开发常用到的技术 (5)3.1.1 Activity (5)3.1.2 Service (7)3.1.3 Content Provider 内容提供者 (8)3.1.4 Intent 信使 (8)3.2环境搭建 (8)3.2.1安装JDK (9)3.2.2安装Eclipse (9)3.2.3 Android SDK安装 (10)3.2.4 ADT安装 (10)第四章手机计步器的设计与实现 (10)4.1计步器功能的设计 (10)4.2计步器功能的实现 (14)4.2.1 计步开始及暂停 (14)4.2.2 复位键 (14)4.2.3设置步长 (15)4.2.4设置体重 (15)4.2.5历史记录的查看及删除 (16)第五章计步器的界面效果 (24)5.1用户界面 (25)5.2设置界面 (25)5.3历史界面 (28)5.4日历选择界面 (29)5.5用户离开界面 (31)第六章系统测试与分析 (33)6.1 测试过程 (33)6.2 测试分析 (48)结论 (49)参考文献 (51)第一章绪论1.1课题的背景及意义当今社会，手机已经成为人们工作生活中必不可少的一项通讯和娱乐工具，随着手机的不断更新，手机的各种高层服务和应用层出不穷。
手机计步原理手机计步是一种以步行为单位的健康应用，它可以记录每天的步数，从而帮助用户更有效地追踪自己的健身进度。
近年来，手机计步功能已经普及，出现在各种品牌的智能手机以及智能手表上。
而这一功能的实现，却是基于其背后的复杂原理。
本文将对手机计步做一个全面的技术剖析，同时也对其实现原理、发展历程以及未来走向作出详细解析。
一、手机计步技术原理一般来说，手机计步功能主要是通过一种叫做加速度计（accelerometer）的传感器，以捕捉用户手机的每一次晃动，从而进行统计和计算，实现对步数的准确记录。
加速度计是一种集成电路，它可以对物体的线性加速度进行测量，而且可以同时进行多轴测量，比如在三维空间中测量X、Y、Z轴的加速度，从而实现记录物体在不同方向上的线性加速度变化。
而当一个物体运动时，它在各个方向上的加速度变化也会发生变化，从而可以通过加速度计捕捉到物体的三维运动信息。
在用户步行时，手机就能够通过加速度计不断捕捉到用户的步型，统计出每一步的线性加速度大小，从而实现对步数的记录。
除此之外，现在的智能手机还拥有更多先进的技术，这些技术能够更好地检测和记录用户的步型，比如陀螺仪和磁力计（gyroscope and magnetometer）等。
它们可以尝试从另外几个角度，比如水平方向的加速度、陀螺仪记录的旋转速度等，来帮助更准确地记录用户的步数。
二、手机计步的发展历程手机计步的历史可以追溯到2008年，当时的苹果iPhone3G首先搭载了加速度计，从而实现了计步功能。
2009年，iPhone3GS正式发布，它采用了更先进的加速度计，并且增加了磁力计，从而使苹果天才权限加强计步功能。
随着手机计步技术的进步，许多其他手机厂商也开始发布带有计步功能的智能手机，比如三星的Galaxy S4，它的加速度计增加到了7轴，并且搭载了陀螺仪，从而更好地改进了手机计步功能。
此外，也出现了一些智能手表，比如Fitbit，它采用了更高精度的加速度计，能够更加准确地捕捉用户的每一次步伐，因而在计步上取得了更高的精度。
软件记步原理软件记步原理是指利用手机内置的传感器和算法，通过智能手机软件记录用户的步数和运动数据，从而帮助用户了解自己的运动情况，激励自己更好地进行运动锻炼。
在当今社会，人们越来越重视健康，而记步软件正是一种便捷的健康管理工具。
那么，软件记步是如何实现的呢？首先，手机内置的加速度传感器是实现记步功能的关键。
加速度传感器可以感知手机在空间中的加速度变化，通过对加速度数据的处理和分析，可以得出手机的运动状态，包括行走、跑步等。
记步软件利用加速度传感器采集的数据，对用户的步数进行统计和计算。
其次，记步软件还会利用手机的陀螺仪传感器和磁场传感器来辅助实现步数记录。
陀螺仪传感器可以感知手机的旋转角速度，通过对角速度数据的处理，可以更准确地判断用户的运动状态。
而磁场传感器则可以感知手机所处的方向和位置，从而进一步提高步数记录的准确性。
除了传感器数据，记步软件还会利用算法对数据进行处理和分析。
常见的算法包括步数统计算法、运动识别算法等。
步数统计算法主要用于对传感器数据进行步数的计算和统计，通过对步幅、步频等数据的分析，可以较为准确地计算用户的步数。
而运动识别算法则可以根据传感器数据判断用户的运动状态，包括行走、跑步、上楼梯等，从而更精准地记录用户的运动数据。
除了传感器和算法，记步软件还会结合GPS定位功能来进一步提高步数记录的准确性。
通过GPS定位，可以更准确地判断用户的运动轨迹和运动距离，从而更全面地了解用户的运动情况。
总的来说，软件记步原理是基于手机内置的传感器和算法，通过对用户的运动数据进行采集、处理和分析，来实现步数记录和运动数据统计。
通过记步软件，用户可以随时随地了解自己的运动情况，激励自己更好地进行运动锻炼，从而更好地关注自己的健康。
随着科技的不断发展，相信软件记步原理也会不断完善和提高，为用户提供更好的健康管理体验。
手机计步器原理
手机计步器原理是基于内置的加速度传感器工作，它会利用手机的三轴加速度传感器来检测用户的步伐并进行计数。
手机的加速度传感器能够感知手机在空间中的加速度变化，包括手机的摇晃、晃动和移动。
当用户在行走或跑步时，手机也会随着用户的动作而产生微小的加速度变化。
手机计步器利用这些微小的加速度变化来判断每一步的发生。
它会通过测量垂直于地面的加速度变化来区分用户的步伐，并进行计数。
当用户抬起脚步，手机会感知到加速度的变化；当用户脚步着地时，手机也会感知到另一种加速度的变化。
计步器通过检测这些变化来判断用户的步数。
为了提高计步的准确性，手机计步器通常会进行一系列的数据处理和过滤。
例如，它会排除掉不符合步行特征的运动，如坐下或骑车等。
它还会在计数过程中设置一个阈值，以避免误判非步行动作。
总的来说，手机计步器是通过利用内置的三轴加速度传感器来检测用户的步伐并进行计数的。
它能够感知微小的加速度变化，并通过特定的算法来判断用户的行走状态，从而实现计步功能。
手机计步器原理
手机计步器是一种通过手机内置的加速度传感器来实现步数统计的应用程序。
其原理是利用手机内置的加速度传感器来感知用户的步行动作，通过算法对步行的频率和幅度进行分析，从而实现对步数的准确统计。
首先，手机计步器通过加速度传感器来感知用户的步行动作。
加速度传感器是
一种能够感知手机运动状态的传感器，它可以感知手机在三个方向上的加速度变化。
当用户在走路时，手机会产生相应的加速度变化，这些变化会被加速度传感器所感知。
其次，手机计步器通过算法对步行的频率和幅度进行分析。
在感知到用户的步
行动作后，手机计步器会通过内置的算法对步行的频率和幅度进行分析。
通过对加速度变化的频率和幅度进行分析，可以判断用户的步行状态，从而准确统计步数。
最后，手机计步器实现对步数的准确统计。
通过加速度传感器感知用户的步行
动作，再通过算法对步行的频率和幅度进行分析，手机计步器最终实现对步数的准确统计。
用户可以通过手机计步器来记录自己的步行数据，从而了解自己的运动情况。
总的来说，手机计步器是通过手机内置的加速度传感器来感知用户的步行动作，再通过算法对步行的频率和幅度进行分析，从而实现对步数的准确统计。
它为用户提供了一种方便的方式来记录自己的步行数据，帮助用户了解自己的运动情况，激励用户更加积极地参与运动活动。
手机计步器的原理简单而有效，成为现代人们日常健康管理的重要工具之一。
智能手机计步器算法的实现现在的智能手机嵌入了一些微小的传感器，比如重力传感器、光传感器、声音传感器等。
如何有效地利用这些传感器来开发一些应用，是一个值得深入研究的课题。
比如开发医疗健康的应用、运动量监视器等。
本文采用htc Touch Pro 智能手机的重力传感器来开发一款监视步数的程序，程序的关键在于计步模型的建立。
由于程序算法还存在一定的问题，在本文最后的“存在问题”给出。
如有问题请不吝指出。
智能手机所谓的智能手机是指，具有独立的操作系统，用户可以自行安装第三方应用软件，通过此类程序来对手机的功能进行扩充，并可以通过移动通讯网络来实现无线网络接入的手机，它实际上就是一台迷你的个人电脑。
智能手机的操作系统主要有：Windows Mobile, iPhone, BlackBerry, Linux等。
步数识别系统步数识别系统是指运行在移动手机上，能够监视用户走了多少步的应用程序。
它一般由以下3个部分构成：·传感器模块，用来采集传感器数据；·特征提取模块，处理和分析原始数据，并进行特征提取、建立模型；·步数识别模块，把所提取的特征用来识别步数。
硬件设备重力传感器（G-Sensor）又称为加速度传感器，用来感知加速度的变化，它使用三维方向的加速度分量来表示。
G-Sensor被用在很多智能设备当中，比如IBM的高端笔记本电脑内置了G-Sensor，在发生剧烈的拉动时（如跌落），立即启动硬盘保护，避免硬盘损害。
再如Apple的iPhone使用G-Sensor来感知手机屏幕的方向，当在观看视频时手机横放，屏幕自动跟着旋转，这使得用户体验大大增加。
本文采用htc Touch Pro手机上的G-Sensor，同样也适用于htc其它型号的G-Sensor。
方案实现日常生活当中，人们使用手机一般是拿在手上，放在裤兜里，女士也经常把它放在包里。
因为手机外界环境总是很复杂的，裤兜有松有紧，放在松裤兜的手机比放在紧的更容易抖动，产生的噪音也更多。
为了使该算法尽可能的适用于不同的应用环境，需要对大部分的使用环境进行测试。
首先，由4个人（8个或更多也可以）各自对不同手机使用环境进行数据收集，因为人们在同样的场合使用手机的习惯是不一样的。
其次，对采集来的这些数据分别进行特征提取。
最后，使用提取的特征模型进行识别检验。
数据采集：htc Touch Pro G-Sensor提供的数据如表1所示。
加速度大小，值为，类型为本文算法采用的采样频率为20HZ，采样环境有：慢走、快走、跑步、骑自行车、坐的士、坐公交、坐电梯（上/下）、坐地铁、上下楼梯。
其中，有走路的采集走100步的数据（慢走、快走等），不是走路的采集1分钟的数据。
由于开始和结束的时候放置手机（放口袋、包里）会有一些波动，不是我们想要的，因此这两个时间段的数据可以删去，或不考虑。
手机放在口袋，收集的原始Length字段数据，在Excel2007上绘制波形图如图1。
横轴为每个采样点的索引，纵轴为Length值大小，也就是加速度大小，值在9.8附近变化。
图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。
图1.Length字段波形图特征提取由于收集的数据包含有噪声，特别是在两个动作切换之间Length字段值的波动比较大，比如慢走和上楼梯的过程。
这里使用快速傅里叶变换（FFT）来处理Length字段的数据，波形图如图2。
纵轴已向下平移9.8。
图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。
图2.经过FFT处理的Length字段波形图我们发现上面经过FFT处理的波形表现出一定的规则，就是在一定的时间间格内总有一个波谷，我们称这个点为“踩点”（如图3中的1、2、3、4点），也就是加速度最小的时刻（脚往下踩，手机相对有一个往下“掉”的过程）。
另外，图3上A点也是波谷，但这一点是一个波动点，需要排除。
所以踩点还必须小于一定的值-Threshold。
当脚抬起来的时候（“起点”），身体对手机的作用力会增大，加速度也增大。
所以起点必须大于Threshold，大于Threshold的都称为起点，因为我们只关心状态的变化。
通常地，走路的时候步与步之间的有一定的时间间隔，走快些间隔小，走慢些间隔大。
如果是跑的话，人类的极限是1秒种跑5步，也就是1步0.2秒。
从起点到踩点状态变化1次就是走了1步。
所以，我们建立包含如下2个要素的模型M：1.Length满足一定阀值，比如–Threshold<Length<Threshold2.两个连续踩点的时间间隔必须在Timespan（200~2000毫秒）之内图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。
图3.模型满足的条件步数识别我们把建立的模型用来检验在坐的士环境下所采集的数据，波形图如图4.图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。
图4.用模型检验的士环境下的数据我们可以看到后面的一段时间是比较平稳的，前面有一些波动，这些波动导致了错误的识别，识别为走路。
我们可以改进这个模型，增加一个约束条件：在监视了连续k（比如3）个踩点后才开始计步，所以从图3上标号为4的点开始计步。
这样的约束就可以把大部分的抖动给去掉。
把最终的模型用来检验所采集的不同环境下的数据得到的计步结果还是比较准确的。
存在问题如果拿着手机左右摇摆，采集的数据经过FFT处理后的波形也符合上面的模型，但这并不是走路的状态，产生了错误的计步。
直觉上认为这可以通过监视Xangle，Yangle两个字段（在某一范围来回变化）来预防这种情况的发生。
但使用htc G-Sensor采集的这两个字段的数据得到的效果并不好。
经验教训以上模型使用的数据只有Length字段，其它字段并没有用到。
实际上，在决定只使用Length字段建立模型之前，有尝试使用Xangle，Yangle，并推导出Zangle（htc G-Sensor没有给出这个字段），使用这三个角度的状态变化来辅助判断计步。
事实上这三个量的数值并不可靠，比如把手机水平放置，做左右摇摆，得到的Xangle，Yangle的范围变化有超过30°的。
另外，也可以尝试使用Samsung，iPhone上的G-Sensor，但本文并没有实现该想法。
总结使用智能手机来计步这个课题比较新颖，而且很容易实现个人健康监视的手机助理。
收集不同使用环境下的数据是一个比较耗时的过程，需要由不同的人员在不同的环境下收集。
整个计步的关键过程在于模型的建立，而且必须满足使用手机的任意性和处理不同环境下的噪声。
所使用的算法也比较简单，用FFT来处理原始数据，设立一定的阀值和时间间隔，然后监视过程的变化（踩点->起点->踩点）。
其中采样率、Length阀值和时间间隔等参数的设置也是需要一个一个调试的，在本文的程序里采样率为20HZ，Threshold取1，时间间隔在200~2000毫秒。
智能感应计步器，工作健身两不误本帖最后由hjc020712于2011-8-10 18:03编辑生命在于运动，而如今的人们却很少有时间去运动，他们疲于工作，没时间好好地酣畅淋漓的打一场球，尽兴地跑一场步。
都说“身体是革命的本钱”，可如今的人们因为种种压力都无法好好锻炼的，我也一样，每天我都得早起去上班，然后很晚下班回家，运动对我来说似乎很奢侈。
可是最近我找到了运动助手了，就是我的小57Mini手机。
以前我是直接坐着公交车去公司的，虽然说只有5站的距离，但是我竟然会在公交车上睡着。
现在我找到了运动助手之后，我有了一个让同事觉得疯狂的想法，那就是我会提前两站下车，然后第一步：我会打开自己手机上的智能感应计步器打开软件，你我成为暴走族吧第二步：我需要设置一些基本参数，开始之前可以设置适合自己的基本参数根据自己的情况设置好这些参数距离、耗能及耗脂的计算结果与体重、步长及步速都有直接关系，本机默认体重为60公斤，步长为100厘米，我须首先正确设置自己的体重和步长，同时也可以设置自己的目标，然后也可以点选倒计模式，你可以同步观测自己离既定的目标有多远，然后激励自己不断前进。
第三步：我点击开始，然后开始慢速跑步了。
点击开始就可以让你的运动可视化了测算出运动速度及运动强度，可以算出不同强度下运动时所消耗的热量及相应的脂肪燃烧量，从而使使运动效果量化、可视，是上班族的好帮手。
作为上班族的一员，它帮我解决了锻炼的难题。
真的很感谢Mini手机。
工作重要，健康也很重要，运动是生活更美好，坚持就是胜利，健康就在您的脚下。
友情提示：为提高计量的准确性，请悉心调整自己的设备灵敏度，不同的设备设置不同的置机方式。
希望所有的人都可以有个健康的身体！为提高计量的准确性，用户须悉心校准适合自己的设备灵敏度。
不同的设备、不同的置机方式（手持自然摆动、上衣口袋、裤袋、背包内等）都会对计量的准确性造成较明显的影响。
暂停运动时请按[暂停]键，恢复运动时请按[继续]键。
距离、耗能及耗脂的计算结果与体重、步长及步速都有直接关系，本机默认体重为60公斤，步长为100厘米，用户须首先正确设置自己的体重和步长。
用户采用不同的速度走完相同的距离，所消耗的能量并不相同，速度越快运动强度越高，消耗的能量也就越大。
这就是为什么特别强调运动速度的原因，对于健身来说，坚持中等强度的运动效果最好。
本软件采用智能算法，可以将步行速度与能量消耗综合计算。
倒计模式提供了时间、距离和耗能三种目标管理模式，一次只能选择一种目标，单次设定有效，下次运动时须重新设定。
设备的传感器往往需要运行一段时间后才能稳定工作，所以建议用户每次正式运动前先预热5分钟，设备记录的数据也不必保存，预热后再开始按照一定的速度有规律运动。
本机传感器灵敏度默认设置为[高]，据反复测试，在此灵敏度下手持电话行走规律摆动手臂时，计步准确率在-15%左右；在[极高]灵敏度设置下，准确率在+20%左右，与专用计步器的误差相当。
为节省电能，建议用户在运动前将屏幕待机时间和亮度都调至最低。
程序运行时屏幕未为锁定，运动时应避免触及屏幕控键，否则可能会导致程序停止运行并退出。
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