前几天写了一篇关于如何记步的博客之后，我就在思考怎么样利用手机的传感器来计算步长呢？和记步不一样，步长是一个相对比较精确的值，通过手机端那个不靠谱的加速度传感器真的有办法计算步长吗？
看了几篇利用GPS计算步长方法，大概就是现在我们用的一些运动软件的算法了，先利用不太精确的GPS画出运动轨迹，计算出轨迹的长度，再除上运动步数，就是步长了。当然其中会运用到很多辅助算法来提高精确值，实际上在距离足够远的时候，也据说数据量足够多的时候，可以得出较为精确的步长值。
当然这是我需要的吗？No，远远不够，如果在室内，在地下停车场呢，GPS就完全失效了，这个时候能够依赖的就只有加速度了。我又缩小了搜索范围——基于加速度的步长算法，还是找到几篇相关文章的，大致分为两种方式：
1.对加速度求积分算出行进距离
2.通过把加速度传感器绑在腿上，感知波形
第二种方式对于手机根本不适用（手机不是拿在手上就是装兜里，谁没事挂腿上），直接毙掉。再看第一种，有尝试的价值，但实际尝试后也有各种各样的问题，一个关键问题就是手机传感器精度不够，实际偏差非常大，很可惜也不行。
看起来好像在手机端做步长算法好像根本不可能，现实也的的确确是这样。我本来也打算放弃来着，不过前两天突然灵机一动，能不能利用之前记步时用的两个数据来简单预测呢？
说做就做，算法可以说简单到离谱了，以我自己为模板来尝试，35米左右距离大约走五十步左右，实际偏差在正负五米，实际误差还是挺大，但是也比上面的方法一要精确多了。
好了也不卖关子了，来说说是哪两个数据，如图：
解释下坐标系，横坐标时间（单位ms）,纵坐标加速度（单位m/s），加速度是包含重力加速度，这个我之前的文章有写，可以看看。
H就是一步的波峰波谷（两个波谷求个均值）差值，W就是波谷直接的距离，也就是走一步所需的时间。再来看算法：
float steplength=0.37f+W/10000+0.29f*H/5;很简单的算法是不是？
简单讲下我的思考方式，首先实际行走一段距离，用不同的步速和步长进行行走，计算W和H的值，根据数据大致可以画一张图（当然过程中也要采集步长）当然这些只是我的个人数据，不具有一般性，所有数据图我就不放了，乱糟糟的，有兴趣自己画吧。最后大致推出这样的公式，具体有能力的同学可以做个大数据分析，应该是可以推导个近似公式。
这个方式还具有很多的改进空间，可以用一些更科学的方式（滤波、均值什么的），当我毕竟不是要用于商用，算的更精确对我来说也没什么必要，在这仅仅是提出我个人的一个计算步长的猜想，抛砖引玉。
————————————————————————————————————————————————————
补充一下，最近发现上面的公式还是有些问题。发现一个问题，H越大时步长确实是越大的，但是W增大时，对于步长其实反而是有负增益的，但是又不完全是线性减少，有待研究。在这提醒下，上面的公式只是我随手凑出来的，并不太准确。