在市面上浏览过众多的计步软件，可惜没有开源的代码，而github上的几个开源的计步代码，要么就是记得不准，要么就是功能不完善，不稳定，于是决心自己写一个，分享给大家使用，希望大家一起来完善。
已上传github：https://github.com/xfmax/BasePedo
注：根据开发者朋友的反馈，普遍要求加入跨天数据清零的操作，故在1.3版本中加入，最新代码在develop分支上，一些新功能也会在这个分支上进行测试，有兴趣的同学可以一起来找bug。
近期实在太忙，没什么动力，看看star数什么时候能破1000，破了，我立马放跑步功能代码，哈哈，希望大家多多支持。
basepedo.png
项目结构.png
首先看一下MainActivity：
在onCreate方法中初始化Handler，onStart方法中开启服务，以备退到后台，再到前台，会触发onStart方法，以此来开启service。
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
init();
}
private void init() {
text_step = (TextView) findViewById(R.id.text_step);
delayHandler = new Handler(this);
}
@Override
protected void onStart() {
super.onStart();
setupService();
}
private void setupService() {
Intent intent = new Intent(this, StepService.class);
bindService(intent, conn, Context.BIND_AUTO_CREATE);
startService(intent);
}
以bind形式开启service，故有ServiceConnection接收回调。
ServiceConnection conn = new ServiceConnection() {
@Override
public void onServiceConnected(ComponentName name, IBinder service) {
try {
messenger = new Messenger(service);
Message msg = Message.obtain(null, Constant.MSG_FROM_CLIENT);
msg.replyTo = mGetReplyMessenger;
messenger.send(msg);
} catch (RemoteException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void onServiceDisconnected(ComponentName name) {
}};
接收从服务端回调的步数：
private static class MessenerHandler extends Handler {
@Override public void handleMessage(Message msg) {
switch (msg.what) {
case Constant.MSG_FROM_CLIENT:
try {
Messenger messenger = msg.replyTo;
Message replyMsg = Message.obtain(null, Constant.MSG_FROM_SERVER);
Bundle bundle = new Bundle();
bundle.putInt("step", StepDcretor.CURRENT_SETP);
replyMsg.setData(bundle);
messenger.send(replyMsg);
} catch (RemoteException e) {
e.printStackTrace();
}
break;
default:
super.handleMessage(msg);
}
}}
接下来分析开启的StepService：
同理，在StepService中也有一个Handler，负责与MainActivity进行通讯。
private static class MessenerHandler extends Handler {
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
switch (msg.what) {
case Constant.MSG_FROM_CLIENT:
try {
Messenger messenger = msg.replyTo;
Message replyMsg = Message.obtain(null, Constant.MSG_FROM_SERVER);
Bundle bundle = new Bundle();
bundle.putInt("step", StepDcretor.CURRENT_SETP);
replyMsg.setData(bundle);
messenger.send(replyMsg);
} catch (RemoteException e) {
e.printStackTrace();
}
break;
default:
super.handleMessage(msg);
}
}}
StepService中的onCreate方法注册关屏、开屏等广播。开启一个线程，执行计步逻辑。
同时开启一个计时器，30s往数据库中写入一次数据。
@Override
public void onCreate() {
super.onCreate();
initBroadcastReceiver();
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
startStepDetector();
} }).start();
startTimeCount();
}
在注册的广播中，会根据用户是在前台还是后台，对存储时间也是有改变的。<code>
private void initBroadcastReceiver() {
final IntentFilter filter = new IntentFilter(); // 屏幕灭屏广播
filter.addAction(Intent.ACTION_SCREEN_OFF); //日期修改
filter.addAction(Intent.ACTION_TIME_CHANGED); //关机广播
filter.addAction(Intent.ACTION_SHUTDOWN); // 屏幕亮屏广播
filter.addAction(Intent.ACTION_SCREEN_ON); // 屏幕解锁广播
filter.addAction(Intent.ACTION_USER_PRESENT); // 当长按电源键弹出“关机”对话或者锁屏时系统会发出这个广播
// example：有时候会用到系统对话框，权限可能很高，会覆盖在锁屏界面或者“关机”对话框之上，
// 所以监听这个广播，当收到时就隐藏自己的对话，如点击pad右下角部分弹出的对话框
filter.addAction(Intent.ACTION_CLOSE_SYSTEM_DIALOGS);
mBatInfoReceiver = new BroadcastReceiver() {
@Override
public void onReceive(final Context context, final Intent intent) {
String action = intent.getAction();
if (Intent.ACTION_SCREEN_ON.equals(action)) {
Log.v(TAG, "screen on");
} else if (Intent.ACTION_SCREEN_OFF.equals(action)) {
Log.v(TAG, "screen off");
//改为60秒一存储
duration = 60000;
} else if (Intent.ACTION_USER_PRESENT.equals(action)) {
Log.v(TAG, "screen unlock");
save();
//改为30秒一存储
duration = 30000;
} else if (Intent.ACTION_CLOSE_SYSTEM_DIALOGS.equals(intent.getAction())) {
Log.v(TAG, " receive Intent.ACTION_CLOSE_SYSTEM_DIALOGS");
//保存一次
save();
} else if (Intent.ACTION_SHUTDOWN.equals(intent.getAction())) {
Log.v(TAG, " receive ACTION_SHUTDOWN");
save();
} else if (Intent.ACTION_TIME_CHANGED.equals(intent.getAction())) {
Log.v(TAG, " receive ACTION_TIME_CHANGED");
initTodayData();
clearStepData();
}
}
};
registerReceiver(mBatInfoReceiver, filter);
}
在onStartComand中，从数据库中初始化今日步数，并更新通知栏。
@Override
public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
CURRENTDATE = getTodayDate();
initTodayData(CURRENTDATE);
updateNotification("今日步数：" + StepDcretor.CURRENT_SETP + " 步");
return START_STICKY;
}
同时开启Google内置计步器和加速度传感器，如若只需要其中一个，请开发者自行修改。
private void startStepDetector() {
if (sensorManager != null && stepDetector != null) {
sensorManager.unregisterListener(stepDetector);
sensorManager = null;
stepDetector = null;
}
sensorManager = (SensorManager) this.getSystemService(SENSOR_SERVICE);
getLock(this);
//android4.4以后可以使用计步传感器
// int VERSION_CODES = android.os.Build.VERSION.SDK_INT;
// if (VERSION_CODES >= 19) {
// addCountStepListener();
// } else {
// addBasePedoListener();
// }
addBasePedoListener();
addCountStepListener();
}
接下来，就是比较重要的计步算法部分，StepDcretor类：
请注意这个类实现了SensorEventListener接口,在StepService中注册的就是这个类的实例。
public class StepDcretor implements SensorEventListener
接着，这个接口实现的方法onSensorChanged(SensorEvent event),会返回传感器回调的数值，传入calc_step(event)方法，等待下一步处理。
public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
Sensor sensor = event.sensor;
synchronized (this) {
if (sensor.getType() == Sensor.TYPE_ACCELEROMETER) {
calc_step(event);
}
}
}
calc_step方法算出加速度传感器的x、y、z三轴的平均数值（为了平衡在某一个方向数值过大造成的数据误差），接着交给DetectorNewStep方法处理。
synchronized private void calc_step(SensorEvent event) {
average = (float) Math.sqrt(Math.pow(event.values[0], 2) + Math.pow(event.values[1], 2)
+ Math.pow(event.values[2], 2));
DetectorNewStep(average);
}
接下来，是针对波峰和波谷，进行检测，具体看注释。
/*
* 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) {
if (gravityOld == 0) {
gravityOld = values;
} else {
if (DetectorPeak(values, gravityOld)) {
timeOfLastPeak = timeOfThisPeak;
timeOfNow = System.currentTimeMillis();
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;
}
往后看一下preStep方法,这个方法通过变量CountTimeState，将计步分为了三种模式，CountTimeState=0时代表还未开启计步器。
CountTimeState=1时代表预处理模式，也就是说TEMP_STEP步数如果在规定的时间内一直在增加，直到这个模式结束，那么TEMP_STEP值有效，反之，无效舍弃，目的是为了过滤点一些手机晃动带来的影响。
CountTimeState=2时代表正常计步模式
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();
}
}
}
下面是检测波峰的方法：
/*
* 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;
if (newValue >= oldValue) {
isDirectionUp = true;
continueUpCount++;
} else {
continueUpFormerCount = continueUpCount;
continueUpCount = 0;
isDirectionUp = false;
}
if (!isDirectionUp && lastStatus
&& (continueUpFormerCount >= 2 && (oldValue >= 11.76 && oldValue < 19.6))) {
peakOfWave = oldValue;
return true;
} else if (!lastStatus && isDirectionUp) {
valleyOfWave = oldValue;
return false;
} else {
return false;
}
}
动态生成阈值，阈值是为了跟波峰与波谷的差值进行比较，进而判断是否为1步。
/*
* 阈值的计算
* 1.通过波峰波谷的差值计算阈值
* 2.记录4个值，存入tempValue[]数组中
* 3.在将数组传入函数averageValue中计算阈值
* */
public float Peak_Valley_Thread(float value) {
float tempThread = ThreadValue;
if (tempCount < valueNum) {
tempValue[tempCount] = value;
tempCount++;
} else {
tempThread = averageValue(tempValue, valueNum);
for (int i = 1; i < valueNum; i++) {
tempValue[i - 1] = tempValue[i];
}
tempValue[valueNum - 1] = value;
}
return tempThread;
}
接着来看一下将阈值进行梯度化，取4组数值，进行梯度化，具体这些梯度化的数值怎么给出的，我可以告诉你这就是大量测试试出来的。
/*
* 梯度化阈值
* 1.计算数组的均值
* 2.通过均值将阈值梯度化在一个范围里
* */
public float averageValue(float value[], int n) {
float ave = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
ave += value[i];
}
ave = ave / valueNum;
if (ave >= 8) {
Log.v(TAG, "超过8");
ave = (float) 4.3;
} else if (ave >= 7 && ave < 8) {
Log.v(TAG, "7-8");
ave = (float) 3.3;
} else if (ave >= 4 && ave < 7) {
Log.v(TAG, "4-7");
ave = (float) 2.3;
} else if (ave >= 3 && ave < 4) {
Log.v(TAG, "3-4");
ave = (float) 2.0;
} else {
Log.v(TAG, "else");
ave = (float) 1.7;
}
return ave;
}
最后分析到这基本上将大体的流程梳理了一遍，如有问题，欢迎邮件我：xufengbase@gmail.com。
转载请注明出处，谢谢！
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