小米手环如何保证运动数据的准确性？

小小手环，记录每日步数，面对数据叠加问题，如何精确处理呢？

上个月买了小米4手环，初心有二：体验新鲜电子产品；用来计算步数 。在使用过程中我一直对其计算方式比较好奇，索性今天满足下自己的好奇心。

一、小米手环怎么解决数据叠加问题呢？

简单列举两个场景：

1. 早上我只带了手环去了篮球场，显示步数5000；下午我只带了手机外出，显示步数3000；
2. 早上我只带了手环去了篮球场，显示步数5000；中午我同时带了手机和手环走了1小时，手机显示步数3000。

那么，今天我的微信运动步数是多少呢？

这个问题，我小侄子都能算出，正确应该是5000+3000=8000步。

但我想表达的是，微信运动在读取数据时，是如何做到精确统计呢？

我的推理是这样的：

小米手环和iPhone的健康数据作为一个数据源，可以简单理解为数据ID。那么在汇总统计时，会对每一条上传的数据打上数据来源标签。对于在同一时间段内的重复数据进行合并处理。

即将一天24小时按照时间长度依次叠加数据，这样就可以保证数据的准确性。

那么，事实上是不是这样呢？

二、揭秘时刻

下面这张图是我选取上周日的数据。

可以看到，每条数据由3部分构成：数据来源+步数+时间点。每个上传的数据都按照时间进行展示，最终一天的数据就是这些数据的累加。

完美！

三、小米手环的计步原理是什么呢？

是的，我就是来自本山大叔刨根问底栏目组的那个谁谁谁。根据小米官方文档看出，小米手环能够精准计步由硬件和软件算法两方面组成。

硬件

是指小米手环里内置的那枚强悍的三轴加速度传感器，军用级。

那么，啥是三轴加速度传感器呢？

这里的三轴是指空间坐标轴X/Y/Z。物理知识告诉我们，运动就会产生加速度，通过传感器获取这些数据，接下来的事情交给软件算法。

软件算法

程序猿根据三轴加速度实时捕捉到的三维数据，经过滤波、峰谷检测等过程，使用各种算法和逻辑计算，最终将这些数据转变成手环里的可读数字，包括步数、距离、消耗的卡路里等数值。

好了，大概就是这些了，算是给自己在这块的一个基本交代。下周有时间好好学习下硬件传感器方面的知识。

作者：六六老爹；4年PM，涉及BIM、游戏电商和AI领域

来源：https://www.jianshu.com/p/95bb5e7377c4

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

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