别；若前一步态的运动状态为其他走路模式(静止、步行、上楼、下楼)，则在步骤S303采用第一敏感轴信号进行后续的步态识别。随后在步骤S304判断当前信号ped0_Signal与该运动状态下的动态阈值dyn_thre的比较关系。接着，可以通过pedo_signal对应的flag值的变化判断信号处于波峰段、波谷段、由波谷段进入波峰段、由波峰段进入波谷段，并且在这一识别过程中记录波峰值及其相对时间点、波谷值及其相对时间点、步态总时间长度等参数信息。
[0069]具体地，在步骤S304，如果当前信号pedo_signal大于动态阈值dyn_thre，则判断当前信号点处于波峰段，并且在步骤S307和S308设置该信号点对应的flag值，该flag值可以为二元值之一，例如为I。为了方便后续的讨论，以下将假设在步骤S307和S308所设定的flag值为I。同时，在步骤S305检测前一个采集的信号点对应的flag值是否为1，如果是，则在步骤S307将pedo_signal与波峰段最大值pedo_max比较，并且更新pedo_max，以及更新pedo_max所处的相对点数pedo_max_point。然后，对pedo_signal的下一信号点重新进行步骤S304的判断。如果在步骤S305检测前一个信号点对应的flag值不为I (即否)，则在步骤S308仅标记当前信号点对应的flag值为I和存储当前的pedo_signal值。然后，同样地对pedo_signal的下一信号点重新进行步骤S304的判断。注意:从步骤305所检测的前一信号点对应的flag值为O到步骤S308当前信号点对应的flag值为I的变化可以用于表示ped0_Signal从波谷段到波峰段的跨越。
[0070]在步骤S304，如果当前信号pedo_signal小于动态阈值dyn_thre，贝Ij判断当前信号点处于波谷段，并且在步骤S309和S310中设置该当前信号点对应的flag值为O。类似地，为了方便后续的讨论，以下将假设在步骤S309和S310所设定的flag值为O。同时，在步骤S306检测前一个信号点对应的flag值是否为0，如果是，则在步骤S309将pedo_signal与波谷段最小值pedo_min比较，并且更新pedo_min，以及更新pedo_min所处的相对点数pedo_min_point ;然后，对pedo_signal的下一信号点重新进行步骤S304的判断；如果在步骤S306检测出前一个信号点对应的flag值不为O (即否)，则在步骤S310仅输出当前信号点对应的flag值为O和存储当前的pedo_signal值。注意:从步骤306所检测的前一信号点对应的flag值为I到步骤S310当前信号点对应的flag值为O的变化可以用于表示pedo_signal从波峰段到波谷段的跨越。
[0071]一旦在步骤S204识别出ped0_Signal从波峰段跨至波谷段，则表明一个完整步态的识别已经结束。
[0072]通过以上的描述将理解，在一些实施例中，对于完整步态的识别而言，步骤S202和S203可能并非是必需的。
[0073]随后，在步骤S205，根据已识别的步态参数进行有效步态的判断和计步等操作。本公开的有效步态识别过程的思路是:一个有效步态至少需满足两个条件:峰峰值符合运动时的加速度幅值变化，以及时间长度符合运动一步的时间长度。利用峰峰值可以剔除静止状态下信号产生的疑似步态。利用时间长度可以剔除高频噪声产生的疑似步态。因此，根据本公开的实施例，可以根据步态的时间长度和峰峰值对步态进行有效性判断。
[0074]此外，在步骤S205的过程中，还可以进一步包括判断是否需要计步补偿，以及设定下一个步态的动态阈值，以进行后续的步态识别和分析。
[0075]步骤S205的详细流程可以如图6所示，首先，在步骤S401根据已识别的步态参数，求取峰峰值 peak_to_peak 和半波时长 half_wavelength。其中，peak_to_peak =Pedo_max-pedo_miη ;半波时长half_wavelength是指波峰值与波谷值的时间差，有half_wavelength = (pedo_max_point_pedo_min_point) / 米样步贡率。
[0076]接着，在步骤S402，判断峰峰值peak_to_peak是否符合一个有效步态的加速度幅度变化范围。例如，可以判断峰峰值peak_to_peak是否大于设定的走路时的加速度最小变化值。
[0077]在步骤S402，如果峰峰值peak_to_peak不符合有效步态的幅度变化范围，则在步骤S403判断半波时长half_wavelength是否过小，例如是否小于0.1秒，如过小，贝U表明信号可能是受噪声影响突然由波峰段跨至波谷段，认为该步态的识别并未完成，继续识别；否贝1J，在步骤S404判断已识别的步态是静止信号产生的疑似步态或不完整步态(例如可能只有波峰段)，它们均判断为无效步态，不计步。
[0078]在步骤S402，如果峰峰值符合人走路或跑步时的加速度变化幅度，则在步骤S405根据步态的总时间长度和半波时长判断该步态是否有效步态，例如判断步态的总时间长度是否在预定时间范围(例如在0.2秒到2秒)内以及半波时长是否大于预定时长(例如0.1 秒)。
[0079]如果在步骤S407判断是有效步态，则计步数加1，从而实现有效步态的判断和计步。
[0080]接着在步骤S408基于上述有效步态的参数继续判断是否需要计步补偿。
[0081]其中，根据有效步态的参数信息在步骤S408判断是否需要计步补偿的内容可以如下:
[0082]由于本公开的动态阈值dyn_thre是根据默认阈值或邻近检测出的有效步态参数设定的，若其后的步态信号因变化幅度较小，幅值一直在动态阈值之上或之下，无跨越阈值行为，则该步态将与邻近变化幅度较大的步态(前一步态)信号合在一起被识别为一个有效步态。如果对该步态参数中的时间长度进行分析，该时间长度符合两个连续步态的时间长度，则对计步数据进行补偿。
[0083]根据本公开的示例，需要进行计步补偿的具体类型至少包括以下两种:
[0084]a)如果半波时长较大，而该步态的总时间只比半波时长多半个步态的时间，则认为该步态的波谷与波峰间存在一个幅度变化较小的完整步态，该步态未能被有效识别，则对计步数进行补偿，例如令计步数补偿加I ;以及
[0085]b)如果半波时长符合半个步态的时间长度，而当前有效步态的总时间长度较大，约为半波时长的3至4倍，则认为在该步态的波谷前或波峰后还存在一个未识别的步态，则对计步数进行补偿，例如令计步数补偿加I。
[0086]另外，本公开还根据之前步态信息设定下一步态的动态阈值dyn_thre，以便进行下一步态的识别和分析。该下一步态的动态阈值的设定可以包括以下操作:
[0087]a)若当前步态的运动状态为跑步状态(即步骤S409判定为是)，则令其动态阈值不变，为该状态下设定的默认阈值，即在步骤S416设置跑步模式下的dyn_thre。其中，跑步状态下的动态阈值是根据第二敏感轴加速度数据的最大值和最小值的均值的正负向(注:该正负向取决于本公开的腕部计步器的佩戴方向)，选取一个合理的动态阈值。
[0088]b)若当前步态的运动状态为其他走路状态(即步骤S409判定为否)，则下一个步态的动态阈值的设定方法有:
[0089]bl)若当前步态为无效步态，下一步态的动态阈值为当前已识别出的最大值寄存器中的数据和最小值寄存器中的数据的均值；
[0090]b2)若当前步态为有效步态，但前一个步态为无效步态，下一个步态的动态阈值dyn_thre为当前步态的波峰值pedo_max和波谷值pedo_max的均值thre2 (即从步骤S410到步骤S413) ο
[0091]b3)若当前步态和前一个步态均为有效步态，则下一个步态的动态阈值设定为dyn_thre = (thre2+thre3 X 3) /4 (即从步骤S411到步骤S412)，其中thre2为当前步态的波峰值与波谷值的均值，thre3为前一个有效步态的波峰值与波谷值的均值。从计算公式中可以看出，下一个步态的动态阈值与前一个步态波谷波峰值的均值相关性更大。很多运动者，其在正常走路的情况下，其第一敏感轴信号呈现出如图4所示的规律，一个“较大步态”与一个“较小步态”周期性的交叠在一起，这与人在正常运动过程中，周期性的迈出左右脚是相关的。该动态阈值的设定考虑了同一只脚迈出步伐的相似性。
[0092]上述其它走路状态下的动态阈值设定完成(步骤S410-步骤S413)后，理