链路
从传感器到一份 CSV
全部在手机端完成。没有云端推理，也没有把原始信号发出去再算一遍。
1采集加速度 + 角速度，约 50 Hz
2预处理去重力、带通滤波、质量标记
3特征峰值、步间期、频带能量、相位
4指标步频步幅、变异、不对称、eLow / eHigh、PCI
5输出界面展示、CSV 导出、按需备份
设计
三个不太一样的决定
不做步事件切分也能描述步态
很多手机步态方案依赖“先切出每一步，再算指标”。一旦漏检或多检，后面的数字全偏。 PDGait 用两个频带的滑动窗能量来描述整段行走：低频看重心的起伏，高频看落地的冲击。 窗口可以重叠，不需要每一步都切得完美。
频带能量滑窗自适应基线
把“稳不稳”和“左右差多少”分开看
步频和步速描述走了多少、走得多快，但看不出每一步之间的差异。 我们把步间期的变异、左右周期的相位差、支撑期差异和相位协调指数分开计算， 让“走得快”和“走得稳”不再混在一个分数里。
步时变异相位不对称PCI
密钥不进安装包
APK 可以被反编译，所以 App 里没有对象存储的密钥。 上传时先向云函数申请一个只对单条记录有效、十分钟过期的地址， App 拿到地址后直接把文件写进私有桶。云函数只授予上传权限，没有删除和读取。
预签名子账号最小权限HTTPS
验证
三层数据，三种问题
公开数据看算法边界，专家标注看检测质量，真实采集看重复性。
1,356
段公开步态数据。参考设备 100 Hz，覆盖不同速度和转身，用于核对计步与事件检测的误差边界。
22
名受试者、60 Hz 采集、逐帧人工标注。分别看窗口级检出率和误报率，不混在一起报。
53
份真实手机扫描，43 份合格，10 名健康受试者，18 个人与位置的组合。用来看同一个人重复测量的稳定性。
结论
验证之后，我们确认了几件事
- 放置位置会改变绝对值。裤子口袋和上衣口袋的 eHigh 差别很大，不同位置的数字不能直接比较。
- 手机型号也会。换一台手机，能量类指标的尺度会变。跨设备比较趋势，目前不成立。
- 上衣口袋的 eHigh 重复性最好。要做同一个人前后的趋势，优先用这个组合。
- 步幅是估算值。它来自步频和身高的回归模型，不是测距，别拿它当卷尺。
- 样本仍然小。10 名健康受试者的参考区间只能当内部质控基线，不是人群常模。
已知局限
- 没有做走道测距的金标准校准。
- 手机型号和佩戴松紧度没有完全分层。
- 公开数据集的采样率和手机端不同，回放结果不能直接等同于手机性能。
- 全部结果都是研究性质，没有经过临床验证。
声明：以上内容属于方法学验证，不是临床试验结果，
不构成对任何疾病筛查、诊断或疗效的判断。