Sammanfattning av denna webbsida: Mikroelektromekaniska systemteknik (MEMS) spelar en nyckelroll i utformningen av den nya generationen smartphones. Tack vare deras minskade storlek, minskad strömförbrukning, kan MEMS-sensorer inbäddas i ovanför mobila enheter för att öka deras funktioner. MEMS kan dock inte tillåta exakt autonom placering utan externa uppdateringar, t.ex. från GPS-signaler, eftersom deras signaler bryts ned av olika fel. När dessa sensorer är fixerade på användarens fot kan fotens positionsfaser enkelt bestämmas och periodiska nollhastighetsUPdaTes (ZUPTs) utförs för att begränsa positionsfelet. När sensorn är i handen blir situationen mycket mer komplex. För det första kan handrörelserna frikopplas från användarens allmänna rörelse. För det andra kan tröghetssignalernas egenskaper variera beroende på bärlägen. Därför har algoritmer för att karakterisera gångcykeln hos en fotgängare med hjälp av en handhållen enhet utvecklats. En klassificering som kan upptäcka rörelselägen som är typiska för mobiltelefonanvändare har utformats och implementerats. Enligt det detekterade rörelseläget tillämpas adaptiva stegdetekteringsalgoritmer. Framgång i stegdetekteringsprocessen visar sig vara högre än 97% i alla rörelselägen.
De använder ofta accelerometern för att upptäcka stegnumret för användaren REF.
Motion Mode Recognition and Step Detection Algorithms for Mobile Phone Users
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}