動態(tài)閾值和動態(tài)精度：系統(tǒng)持續(xù)更新3軸加速度的最大值和最小值，每采樣50次更新一次。平均值(Max + Min)/2稱為“動態(tài)閾值”。接下來的50次采樣利用此閾值判斷個體是否邁出步伐。由于此閾值每50次采樣更新一次，因此它是動態(tài)的。這種選擇具有自適應(yīng)性，并且足夠快。除動態(tài)閾值外，還利用動態(tài)精度來執(zhí)行進一步濾波，如圖6所示。

圖6. 動態(tài)閾值和動態(tài)精度

利用一個線性移位寄存器和動態(tài)閾值判斷個體是否有效地邁出一步。該線性移位寄存器含有2個寄存器：sample_new寄存器和sample_old寄存器。這些寄存器中的數(shù)據(jù)分別稱為sample_new和sample_old。當新采樣數(shù)據(jù)到來時，sample_new無條件移入sample_old寄存器。然而，sample_result是否移入sample_new寄存器取決于下述條件：如果加速度變化大于預定義精度，則最新的采樣結(jié)果sample_result移入sample_new寄存器，否則sample_new寄存器保持不變。因此，移位寄存器組可以消除高頻噪聲，從而保證結(jié)果更加精確。

步伐邁出的條件定義為：當加速度曲線跨過動態(tài)閾值下方時，加速度曲線的斜率為負值(sample_new sample_old)。 .

峰值檢測：步伐計數(shù)器根據(jù)x、y、z三軸中加速度變化最大的一個軸計算步數(shù)。如果加速度變化太小，步伐計數(shù)器將忽略。

步伐計數(shù)器利用此算法可以很好地工作，但有時顯得太敏感。當計步器因為步行或跑步之外的原因而非常迅速或非常緩慢地振動時，步伐計數(shù)器也會認為它是步伐。為了找到真正的有節(jié)奏的步伐，必須排除這種無效振動。利用“時間窗口”和“計數(shù)規(guī)則”可以解決這個問題。

“時間窗口”用于排除無效振動。假設(shè)人們最快的跑步速度為每秒5步，最慢的步行速度為每2秒1步。這樣，兩個有效步伐的時間間隔在時間窗口[0.2 s - 2.0 s]之內(nèi)，時間間隔超出該時間窗口的所有步伐都應(yīng)被排除。

ADXL345的用戶可選輸出數(shù)據(jù)速率特性有助于實現(xiàn)時間窗口。表1列出了TA = 25°C, VS = 2.5 V, and VDD I/O = 1.8 V時的可配置數(shù)據(jù)速率（以及功耗）。

表1. 數(shù)據(jù)速率和功耗

此算法使用50 Hz數(shù)據(jù)速率(20 ms)。采用interval的寄存器記錄兩步之間的數(shù)據(jù)更新次數(shù)。如果間隔值在10與100之間，則說明兩步之間的時間在有效窗口之內(nèi)；否則，時間間隔在時間窗口之外，步伐無效。

“計數(shù)規(guī)則” 用于確定步伐是否是一個節(jié)奏模式的一部分。步伐計數(shù)器有兩個工作狀態(tài)：搜索規(guī)則和確認規(guī)則。步伐計數(shù)器以搜索規(guī)則模式開始工作。假設(shè)經(jīng)過四個連續(xù)有效步伐之后，發(fā)現(xiàn)存在某種規(guī)則(in regulation)，那么步伐計數(shù)器就會刷新和顯示結(jié)果，并進入“確認規(guī)則”工作模式。在這種模式下工作時，每經(jīng)過一個有效步伐，步伐計數(shù)器就會更新一次。但是，如果發(fā)現(xiàn)哪怕一個無效步伐，步伐計數(shù)器就會返回搜索規(guī)則模式，重新搜索四個連續(xù)有效步伐。

圖7顯示了步伐參數(shù)的算法流程圖。

圖7. 步伐參數(shù)算法流程圖