放进口袋就能开始
不用配对设备,也不用穿传感器。起步检测通过后自动开始,记录中可以暂停、锁屏、防误触。信号中断会当场提示。
- 裤子口袋 / 上衣口袋,固定位置
- 屏幕常亮或息屏都支持
- 断流、插值比例过高会标记
PDGait 用手机内置传感器采集步态信号,在本地完成分析,输出步频、步幅、步时变异与左右对称性等指标。 不需要额外硬件,数据默认不出手机。
不是医疗器械,不用于疾病诊断、治疗或监护。
不只是一张图或一个分数。记录、计算、导出、备份,每一段都能追溯。
不用配对设备,也不用穿传感器。起步检测通过后自动开始,记录中可以暂停、锁屏、防误触。信号中断会当场提示。
步时变异、左右相位与支撑期不对称、eLow / eHigh 能量、PCI、转身次数与时长,都能在同一次记录里看到。
原始六轴数据一键导出 CSV,带表头和记录信息。需要长期保存时再逐条上传备份,不上传也能完整使用。
三个关键设计,决定了这些数字在真实口袋里还剩多少可信度。
行走时,身体的低频摆动和落地的高频冲击混在同一段加速度里。 PDGait 把信号分成两个频带:eLow 反映重心起伏,eHigh 反映脚步冲击。 不需要先切出每一步,也能描述整段行走的状态。
走了多少步只是总量。每一步之间稳不稳、左右两边差多少,才更接近步态本身。 我们从步间期算变异系数,从左右周期算相位差与支撑期差异,再用 PCI 看两侧协调。
所有滤波、峰值检测和指标计算都在手机里完成,离线也能用。 需要备份时,App 向云函数申请一个只对单条记录有效、十分钟过期的上传地址, 直接把文件写进私有存储桶。安装包里没有任何密钥。
每周走同一条路,看步频、步幅和变异性的长期变化。固定位置和手机,数据才有可比性。
统一的 CSV 格式、明确的指标口径和可复现的导出流程,适合小样本探索性研究。
提供指标定义、验证方法和原始数据格式说明,供同行评议、课程项目或合作评估使用。
步态数据能反映一个人的行动习惯。采集和计算都在端侧完成,只有你主动点上传,那一条记录才会离开手机。
上传失败不影响本地数据。可以换网络重试,也可以一直不传。
算法在公开数据集和真实手机采集上都做过验证。方法、样本量和已知局限写在技术页里。
不需要。装好就能记录,所有数据默认在本地。
目前只有 Android 版。iOS 的传感器权限和后台策略不同,还没有做。
不会。只有你在记录详情页主动点「上传到云端」,那一条记录才会发出去。
步幅是根据步频和身高估算的,不是测距。看趋势可以,别拿它当卷尺。
不能。这是运动数据记录工具,不是医疗器械,不提供诊断、治疗或监护相关的结论。