android 传感器

加速度传感器

借用别人的图片，以及理解：

加速度传感器分为 x，y，z；
我们可以借助三轴上的值来确定设备的状态（请参考上面的坐标图），比如：
1、当x轴的值接近重力加速度时，说明设备的左边朝下。
2、当x轴的值接近负的g值时，说明设备的右边朝下。
3、当y轴的值接近g值时，说明设备的下边超下（与上图一样）。
4、当y轴的值接近负的g值时，说明设备的上边朝下（倒置）。
5、当z轴的值接近g值时，说明设备的屏幕朝上。
6、当z轴的值接近负的g值时，说明设备屏幕朝下。
说到加速都传感器，还有一个线性加速都传感器：
线性加速度传感器简称LA-sensor。
线性加速度传感器是加速度传感器减去重力影响获取的数据。
单位是m/s^2，坐标系统与加速度传感器相同。
加速度传感器、重力传感器和线性加速度传感器的计算公式如下：
加速度 = 重力 + 线性加速度

加速度传感器计算步数

大概的想法是取得加速度传感器的矢量和，如果不动，他应该是一个g。
当我们抬脚落脚属于一步，这时候加速度传感器会有一个一个波峰和波谷。我们计算出两者之间的差值，就可以判断是否为一步。
下面是我看到别人写的:

每50ms取一个加速度的采样点作为一个交易日。
如果连续两个交易日保持在均线之上，上涨趋势成立，可能是波峰
如果连续两个交易日保持在均线之下，下跌趋势成立，可能是波谷
波谷之后，才可能有波峰
波峰之后，才可能有波谷
记录到的高底两点，差值大于某个值时更可能是真正行走的一步（剔除轻微抖动）
两步间隔不少于250ms。容忍高达240每分钟的步频。一般人走路步频100上下，跑步180上下。

另外移动平均线取64个采用点的移动平均线。（尽量取多一点，确保不受瞬时影响，尽量取少一点，确保响应跟得上。取了64个点，3秒多，刚好）。

如何判断波峰呢，应该有下面几个条件：
1 当前的点处于下降状态，也就是说比上次记录的数值要低。
2 上一个点是上升状态，只有上升下降只有才可能到达波峰
3 上升的点数为n个，这个次数要具体测试，因为可能是手动的上下移动手机
4 记录波谷的数值，波峰和波谷的值要在一定的范围之内。

检测的一个简单算法，从网上看到的

 /*     * 检测步子，并开始计步     * 1.传入sersor中的数据     * 2.如果检测到了波峰，并且符合时间差以及阈值的条件，则判定为1步     * 3.符合时间差条件，波峰波谷差值大于initialValue，则将该差值纳入阈值的计算中     * */    public void detectorNewStep(float values) {//        需要看一下上次的数值是什么，也就是说判断是上升还是下降        if (gravityOld == 0) {            gravityOld = values;        } else {//如果是波峰，如果不为0  那么检测是否为波峰            if (DetectorPeak(values, gravityOld)) {                /*                *这个是设置波峰的时间，也就是说把这次波峰的时间设置                * */                timeOfLastPeak = timeOfThisPeak;                timeOfNow = System.currentTimeMillis();/** 如果两次波峰的时间大于200* 波峰和波谷的差值大于 阈值* 波峰的时间差小于连两秒* */                if (timeOfNow - timeOfLastPeak >= 200                        && (peakOfWave - valleyOfWave >= ThreadValue) && (timeOfNow - timeOfLastPeak) <= 2000) {                    timeOfThisPeak = timeOfNow;                    //更新界面的处理，不涉及到算法                    preStep();                }                if (timeOfNow - timeOfLastPeak >= 200                        && (peakOfWave - valleyOfWave >= initialValue)) {                    timeOfThisPeak = timeOfNow;                    ThreadValue = Peak_Valley_Thread(peakOfWave - valleyOfWave);                }            }        }        gravityOld = values;    }    private void preStep() {        if (CountTimeState == 0) {            // 开启计时器            time = new TimeCount(duration, 700);            time.start();            CountTimeState = 1;            Log.v(TAG, "开启计时器");        } else if (CountTimeState == 1) {            TEMP_STEP++;            Log.v(TAG, "计步中 TEMP_STEP:" + TEMP_STEP);        } else if (CountTimeState == 2) {            CURRENT_SETP++;            if (onSensorChangeListener != null) {                onSensorChangeListener.onChange();            }        }    }    /*     * 检测波峰     * 以下四个条件判断为波峰：     * 1.目前点为下降的趋势：isDirectionUp为false     * 2.之前的点为上升的趋势：lastStatus为true     * 3.到波峰为止，持续上升大于等于2次     * 4.波峰值大于1.2g,小于2g     * 记录波谷值     * 1.观察波形图，可以发现在出现步子的地方，波谷的下一个就是波峰，有比较明显的特征以及差值     * 2.所以要记录每次的波谷值，为了和下次的波峰做对比     * */    public boolean DetectorPeak(float newValue, float oldValue) {        lastStatus = isDirectionUp;        /*        * 如果新的数值大于旧的，则可以看作是上升、        * 上升的次数加1        * */        if (newValue >= oldValue) {            isDirectionUp = true;            continueUpCount++;        } else {            /*            * 持续上升的次数            * 因为这次是下降，所以我们把上升清零            * */            continueUpFormerCount = continueUpCount;            continueUpCount = 0;            isDirectionUp = false;        }        Log.v(TAG, "oldValue:" + oldValue);        if (!isDirectionUp && lastStatus                && (continueUpFormerCount >= 2 && (oldValue >= minValue && oldValue < maxValue))) {//            检测到波峰，则设置波峰的值            peakOfWave = oldValue;            return true;//            上一点的位置            /*            * 上一个点的状态是下降   并且当前点为上升  则认为是i波谷            * */        } else if (!lastStatus && isDirectionUp) {            valleyOfWave = oldValue;            return false;        } else {            return false;        }    }