一种IOS和android平台通用的步态自相关计步器
专利汇可以提供一种IOS和android平台通用的步态自相关计步器专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且发明 名称 一种IOS和android平台通用的步态自相关计步器 摘要 本发明涉及一种在IOS和android平台上通用的计步器实现方法及计步器，该方法基于手机 加速 度 传感器 数据实现了高 精度 计步功能，并且手机可以由使用者以任意 姿态 携带（包括手持、放在上衣/裤子口袋或背包等）。该方法包括：确定加速度传感器 采样 频率 、对原始数据进行低通滤波处理消除噪声、利用动态自相关 算法 计算 波动 程度及步态自相关系数、统计步数。本发明可用于带有加速度传感器的IOS/android等 操作系统 的手机统计日常行走步数，为各类APP判别用户步行行为提供方法，为用户记录日常活动提供工具，具有无需预置用户行为做训练，统计精度高、可跨平台使用等特点。，下面是一种IOS和android平台通用的步态自相关计步器专利的具体信息内容。
1.一种IOS和android平台通用的步态自相关计步器，其特征在于，包括以下模块：
频率设定模块，用于设定手机采集传感器数据的频率，所述传感器指的是加速度传感器；
滤波器模块，所述滤波器模块针对人走路的特征对原始传感器数据进行滤波降噪处理；
处理器模块，所述处理器模块根据人的步行频率范围设计动态步态自相关算法，通过判断所述加速度传感器的震动幅度以及震动周期性实现计步效果。
2.根据权利要求1所述的步态自相关计步器，其特征在于：所述滤波器模块为巴特沃斯低通滤波器，所述巴特沃斯低通滤波器根据人正常行走的步频设计，所述巴特沃斯低通滤波器对合成的加速度数据进行滤波降噪处理，提高计步精度。
3.根据权利要求1所述的步态自相关计步器，其特征在于，所述动态步态自相关算法利用每个人自身行走习惯的稳定性设计，无需预先配置用户行走行为数据。
4.根据权利要求1所述的步态自相关计步器，其特征在于，所述处理器模块从起始时间开始，根据人正常行走步频设定时间框的最短时间和最长时间，依次计算最短时间直至最长时间内的加速度数据与下个相同时间段内加速度数据的相关性，通过对比不同长度时间框加速计数据的相似性大小选择相似度最大的时间框长度作为一步步长计量的时间框长度 。
5.根据权利要求4所述的步态自相关计步器，其特征在于，所述处理器模块计算 时间内加速度数据的标准差 以及与下个时间 合成加速度的相关系数，判断是否达到阈值，若达到，则计为1步，否则不计步。
6.根据利用权利要求1所述的步态自相关计步器的步态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
首先，利用频率设定模块设定手机采集传感器数据的频率，所述传感器指的是加速度传感器；
其次，利用所述滤波器模块针对人走路的特征对原始传感器数据进行滤波降噪处理；
最后，利用处理器模块根据人的步行频率范围设计动态自相关算法，通过判断传感器震动幅度以及震动周期性实现计步效果。
7.根据权利要求6所述的步态识别方法，其特征在于，还包括：
对手机传感器采集的数据进行递归采样处理以稳定数据频率。
8.根据权利要求6所述的步态识别方法，其特征在于，还包括：
对稳定频率的原始三轴加速度数据进行合成处理消除因手机任意姿态摆放带来的影响，合成公式为 。
9.根据权利要求6-8之一所述的步态识别方法，其特征在于，进一步包括：
根据人正常行走的步频设计巴特沃斯低通滤波器对合成的加速度数据进行滤波降噪处理，提高计步精度。
10.根据权利要求6所述的步态识别方法，其特征在于，进一步包括：
从起始时间开始，根据人正常行走步频设定时间框的最短时间和最长时间，依次计算最短时间直至最长时间内的加速度数据与下个相同时间的加速度数据的相关性，动态选取相关性最大的时间框长度。
11.根据权利要求10所述的步态识别方法，其特征在于，进一步包括：
计算时间内加速度数据的标准差以及与下个时间合成加速度的相关系数 ，判断是否达到阈值，若达到，则计为1步，否则不计步。
12.根据权利要求6所述的步态识别方法，其特征在于，对原始数据进行稳定频率的抽样处理，避免手机传感器频率不稳定导致计步精度低的问题。
13.根据权利要求6所述的步态识别方法，其特征在于，根据人走路的频率设计适用于计步的巴特沃斯低通滤波器，降低背景噪声，提高计步精确性。
14.根据权利要求6所述的步态识别方法，其特征在于，利用每个人自身行走习惯的稳定性设计动态步态自相关算法，无需预先配置用户行走行为数据。
15.根据权利要求6所述的步态识别方法，其特征在于，通过用户的若干次走路数据收集之后，本方法可以学习用户正常行走步频，进一步提高计步准确率。
16.根据权利要求1所述的步态识别方法，其特征在于，将本方法通过C语言代码实现之后，IOS系统可以直接调用本方法的C代码，android系统使用JNI桥接后也可调用本方法的C代码。
17.一种IOS和android平台通用的计步方法，具体包括以下步骤：
步骤1，设定手机采样频率，并对手机采集数据进行抽样处理，以稳定数据输出频率；
步骤2，对加速度传感器数据做如下处理：
2-1）计算原始加速度传感器数据距原点的欧式距离作为合成加速度信号以消除手机任意姿态带来的影响；
2-2）设计适用于计步器的低通滤波器；
2-3）对合成的加速度信号进行滤波处理以消除高频背景噪声；
步骤3，对滤波后的数据进行加框相似性计算以实现计步效果。
18.根据权利要求17所述的计步方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：
3-1）根据人正常行走步频动态设定的最短时间框 和最长时间框 ；
3-2）从时刻开始，依次计算到 直至到时间内加速度数据与下个相同时间加速度数据的相似度以及该时间段加速度值标准差；
3-3）选择相关性最大的时间框长度，判断 到与 到 合成加速度相似度
以及到时间内合成加速度标准差是否达到阈值，如果达到，则计一步，否则不计步；
3-4）从时刻开始重复3-2）和3-3）步骤实现完整计步。
一种IOS和android平台通用的步态自相关计步器
技术领域
背景技术
发明内容
步骤2，对加速度传感器数据做如下处理：
2-1）计算原始加速度传感器数据距原点的欧式距离作为合成加速度信号以消除手机任意姿态带来的影响；
2-2）设计适用于计步器的低通滤波器；
2-3）对合成的加速度信号进行滤波处理以消除高频背景噪声；
步骤3，对滤波后的数据进行加框相似性计算以实现计步效果，具体包括：
3-1）根据人正常行走步频动态设定的最短时间框和最长时间框 ；
3-2）从时刻开始，依次计算到直至 到 时间内加速度数据与下个相同时间加速度数据的相似度以及该时间段加速度值标准差；
3-3）选择相关性最大的时间框长度，判断到 与到合成加速度相似度以及到时间内合成加速度标准差是否达到阈值，如果达到，则计一步，否则不计步；
3-4）从 时刻开始重复3-2）和3-3）步骤实现完整计步。
作为本发明的进一步优化方案，步骤3中时间框的最短时间和最长时间由人正常步行/跑步最快步频和正常步频决定；
作为本发明的进一步优化方案，步骤3中相似度计算采用皮尔森相关系数算法；
作为本发明的进一步优化方案，步骤3会连续对用户每步时间 进行学习，判断用户步行习惯以提高计步准确率；
本发明上述各方面与现有技术相比，首先本发明通过对比不同长度时间框加速计数据的相似性动态选择相似度最大的时间框长度作为一步步长计量，即使用户改变步频也能高精度统计步数；其次，本发明无需预置用户行为数据进行训练，提高了本发明的实用性；第三，本发明还能持续对用户步态进行学习，使计步更加精确；最后，本发明通过C语言代码实现之后，IOS系统支持直接调用本方法的C代码实现计步，android系统使用JNI桥接后也可调用本方法的C代码实现计步，不需要额外的硬件设备。
具体实施方式
其次对手机采样得到的数据做递归采样以稳定数据频率为15HZ，所谓递归采样，即将采样问题进行递归分解。例如系统返回数据实际某秒频率为31HZ，则将采样分解为前后15个点各采7个点，保留中间点；15个点采7个点进一步可以分解为前后7个点采3个点，保留中间点；7个点采3个点可进一步分解为前后3个点各采1个点，保留中间点；3个点采1个点可转换为保留中心点，如此递归采样完成。若系统返回数据某秒频率低于15HZ，则该秒因数据频率过低不计步；
系统采集的加速度数据包括x、y和z三轴，而用户在行走的时候手机可能处于任意姿态，因此对三轴加速度数据进行合成，合成公式为计算三轴加速度数据距离原点的欧式距离，即。
其中， 是滤波器截断频率，n为滤波器阶数。和n的计算公式分别为：
计步器滤波器截断频率滤波器关键参数如下：采样频率设为15HZ，通带截止频率为
2.5HZ，通带衰减 小于0.5db，阻带始点频率 为5HZ，阻带衰减大于150db。判断本段手机收集数据时间长度，若低于1秒，则因收集数据时间过短不计步，若高于1秒，则对合成加速度数据进行滤波去噪。由于人正常步行的频率介于1至2.5HZ，本发明设计滤波器能有效去除高频背景噪声，滤波效果如图2所示。
这里需要计算皮尔森相关系数是因为一个人在每次行走过程中，会出现一个加速和一个减速，而对于同一个人来说，步频相对稳定，因此可以采用从加速到减速这个过程的数据序列相似性完成了周期性计步，避免因用户站起/坐下、拿放手机等操作造成的误判；
在计算过程中之所以要动态的确定时间窗口，是因为每个个体行走的频率并不一样，同一个个体在不同场景下行走的频率也并不一样，但人正常行走（包括跑步）的频率几乎都包含在1至2.5HZ的频率范围内，因此动态的确定窗口可以在无需预置用户步态数据的情况下进行计步，也满足了在不同场景下用户步态变化之后精确计步的要求。
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