【发布时间】：2016-12-24 09:38:33
【问题描述】：
您在此处看到的是一个人行走的垂直轴（或从头到脚轴）上的加速度图。
我想实现一种可靠的方法来识别这种运动模式并计算步数。
我们可以立即注意到，每一步对应于平均 10-10.5 ms^2 线附近的峰值和下降。
之前我计划采用基于阈值检测的机制，但结果很差，因为存在一些变量：
- 如果人走得慢或快，图表会在时间轴上展开
- 如果一个人的步子更轻或更重，那么尖峰和低谷分别会变小和变大
但是在所有情况下，模式仍然是相同的，即几乎有规律的间隔出现峰值和下降
以合理的准确性和计算时间检测这种模式的最佳合理算法是什么
【问题讨论】：
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如果您在这里没有得到答案，请考虑在 dsp.stackexchange.com 上提问。
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我会从峰值检测器开始。
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我将从自相关函数的 FFT 开始以获得功率谱，然后找到峰值。几乎可以肯定，峰值的频率将是您想要的。将峰值与平均功率进行比较可以很好地估计峰值的可靠性。
标签： algorithm time statistics computation