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：
　　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；
　　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。