I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   12 ,   No .   2 N o v e m b er   201 8 ,   p p .   7 7 5 ~ 7 8 2   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 1 2 .i 2 . p p 775 - 7 8 2          775       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   A Mo re Re lia bl Step  Co unter  usi ng  Built - in  Acc ele ro m e ter    in S m a rtphone       Win Wi n M y o ,   Wiph a da   Wet t a y a pra s it ,   P a t t a ra   Aiy a ra k   De p a rtme n o f   Co m p u ter S c ien c e ,   F a c u lt y   o f   S c ien c e ,   P ri n c e   o f   S o n g k la Un iv e rsit y ,     Ha Ya i,   9 0 1 1 0 ,   S o n g k h la,  T h a il a n d       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   9 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Ma y   2 0 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ju l   11 ,   2 0 1 8       S tep   c o u n ter,  b e in g   a n   a c ti v e   a re a   o f   h u m a n   d a il y   p h y sic a a c ti v it y ,   is  a n   e ss e n ti a ro le  in   h u m a n   a c ti v it y   d e ter m in a ti o n   re se a rc h .   A t h e   c u rre n s m a rtp h o n e c o m e   w it h   m a n y   d if fe re n se n so rs  a n d   p o w e r f u p ro c e ss in g   c a p a b il it ies ,   th e   ste p   c o u n t in g   u sin g   b u il t - i n   se n so rs  in   a   sm a rtp h o n e   is   in c re a sin g l y   b e c o m in g   a   v it a f a c to a m o n g   m a n y   re se a rc h e rs.  Ho w e v e r,   th e   ste p   c o u n ti n g   w it h   a   s m a rtp h o n e   h a stil c h a ll e n g in g   d u e   to   m a n y   d iff e r e n w a l k in g   b e h a v io rs  a n d   m o b il e   p h o n e   p o siti o n s.  I n   th is  st u d y ,   we   in tro d u c e   a   m o re   re li a b le  ste p   c o u n ter‟s   tec h n iq u e   u si n g   A c c e lero m e ter  se n so in   a   sm a rt  p h o n e .   T h e   o b jec ti v e   o f   th is  st u d y   is  to   g e t h e   a c c u ra te  ste p o f   th re e   d if fe re n w a lk in g   a c ti v it ies   in   fo u d if f e re n m o b il e   p o siti o n s.  I n   o rd e to   a c h iev e   th is,   a   n e w   re li a b le  tec h n iq u e   b a se d   o n   p e a k   is  a tt ra c ti n g   c o n sid e ra b le  i n   o u w o rk   u sin g   a v e ra g e   a c c e lera ti o n .   T h e   e x p e ri m e n tal  re su lt   sh o w 9 9 . 0 2 %   a a n   o v e ra ll   ste p   c o u n ti n g   p e rf o rm a n c e   th a th e   p ro p o se d   m e th o d   re li a b ly   d e tec ts  th e   ste p u n d e v a ry in g   w a l k in g   sp e e d   in   d if f e re n t   d e v ice m o d e s.  T h is  re su lt   is  e n c o u ra g in g   to   f a c il it a te  a m o n g   o f   t h e   c o m p lex   w a l k in g   a c ti v it ies   u sin g   b u il t - i n   s e n so rs i n   sm a rtp h o n e .   K ey w o r d s :   Step   co u n ter   A cc eler o m eter   Sen s o r   S m ar tp h o n e   Mo b ile  p h o n e   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P attar A i y ar a k ,   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   Facu l t y   o f   Scie n ce ,   P r in ce   o f   So n g k la  U n i v er s it y ,   Hat  Yai,   9 0 1 1 0 ,   So n g k h la,   T h ailan d .   E m ail:  p attar a. a@ p s u . ac . t h       1.   I NT RO D UCT I O   Step   co u n ter   is   a n   au to m atic  d etec tio n   o f   w al k in g   s tep s   ta k en   b y   h u m a n .   I is   p ar o f   h u m a n   ac tiv it y   r ec o g n it io n   o r   b ette r   w a lk i n g   d etec tio n .   Step   co u n ti n g   is   b ec o m in g   v er y   im p o r tan r o le  in   h ea lt h ca r s y s te m   to   m o n ito r   th h u m an s   d ail y   r o u ti n e.   I n   th c u r r en a g o f   tec h n o l o g y ,   s tep   co u n ti n g   tech n iq u u s in g   b u ilt - i n   s en s o r s   in   s m ar tp h o n e   h a s   b ee n   b ec o m i n g   p r o g r ess iv e   an d   i m p o r tan ar ea   d u to   co m in g   w it h   m an y   e m b ed d e d   s en s o r s   s u ch   a s   ac ce ler o m eter ,   g y r o s co p e,   m a g n eto m eter   w h ich   p r o v id e   v alu ab le  i n f o r m atio n   o f   u s er s   co n tex t s   an d   ac ti v ities .   Ma n y   r esear ch er s   h a v b ee n   a p p r o ac h ed   th s tep   co u n ti n g   te ch n iq u es   b y   b u ilt - i n   v ar iet y   o f   s e n s o r s   in   m o b ile  p h o n es  w it h   d if f er e n p o in t s   o f   v ie w s .   Ho w e v er ,   t h er ar m a n y   c h alle n g es  to   m o tiv a te  n e w   s tep   co u n ter   tec h n iq u u n d er   m o r r ea lis tic  co n d itio n s .   T h f o llo w i n g   ar s o m o f   t h s tep   co u n ter s   ch al len g es.    1)   Hu m an   b e h av io r : P er f o r m i n g   m u ltip le  tas k s   d u r i n g   w al k in g   at  th s a m ti m [ 1 ] [ 3 ]   2)   Sen s o r   d ata:  B ein g   v er y   n o is y   d ata  [ 3 ]     3)   Sen s o r   o r ien tatio n : C h a n g i n g   t h s e n s o r   p o s itio n   d u r i n g   m o ti o n   [ 2 ] ,   [ 3 ]   4)   Usab ilit y : N ec es s it y   f o r   ea s ier   s y s te m   to   b m o r ef f icie n t [ 3 ]   5)   P r iv ac y : N ec es s it y   r eliab il it y   o f   u s er   p r iv ate  i n f o r m atio n   [ 3 ]   6)   Su b j ec s en s iti v it y Dep en d i n g   o n   p ar ticip atio n   o f   s u b j ec ts   in   tr ain in g   an d   test i n g   s tag e s   to   g et  th ac cu r ate  r esu l ts [ 2 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 7 5     7 8 2   776   7)   Data   co llectio n : N ec es s it y   o f   t h r ea lis tic  co n d it io n   f o r   co lle ctin g   d ata [ 4 ] ,   [ 5 ]     T h ese  ch allen g es  s u p p o r o u r   d ec is io n   to   d o   th is   w o r k .   O u r   m o ti v atio n   is   to   f i n d   an   ac c u r ate  s tep   co u n ti n g   tec h n iq u w it h o u t c o n s id er in g   in   d if f er en w al k i n g   s p ee d s   an d   m o b ile  p o s itio n s .   W p r o p o s m o r e   r eliab le  s tep   d etec tio n   tech n iq u f o r   h u m an   w alk in g   ac ti v iti es  b y   u s i n g   b u i lt - in   A cc e ler o m e ter   s en s o r   in   a   s m ar tp h o n e.   T h is   p r o p o s ed   m o d el  h as to   in te n d   to   d etec t th e   s tep s   u n d er   v ar y in g   w al k i n g   m o d e s   an d   d i f f er e n t   m o b ile  p o s it io n s .   T h id ea s   b eh in d   t h is   ap p r o ac h   ar e:   1)   T o   j u d g ea s il y   th s te p s   o f   h u m a n   2)   T o   h an d le  th d i f f er e n m an n e r s   o f   h u m a n   3)   T o   p lace   th s m ar tp h o n in   m an y   d i f f er e n t lo ca tio n s   4)   T o   s u p p o r t in   h ea lt h   ca r s y s te m   T h p ap er   is   s tr u ctu r ed   w it h   f iv s ec tio n s .   T h s ec tio n   t w o   g i v es  b r ief   o v er v ie w   o f   s o m e   b ac k g r o u n d   i n f o r m atio n   an d   r elate d   w o r k s .   n e w   m et h o d o lo g y   is   o u tli n ed   i n   t h s ec tio n   th r ee .   T h s ec tio n   f o u r   lo o k s   at  t h ex p er i m en tal  r esu l ts   a n d   in v es tig ate s   t h s o l u tio n s .   T h co n clu s io n s ,   o u tco m es,  a n d   d ir ec tio n   f o r   f u tu r w o r k   ar d r a w n   in   t h s ec tio n   f iv e.       2.   B ACK G RO UND  I NF O RM AT I O AN RE L A T E W O RK S   T h s tep   co u n ti n g   is   cr itica p ar t o f   d o in g   r e g u lar   p h y s ical   ac tiv it y .   s e n s o r   i s   a   d ev ice,   w h ic h   ca n   d etec an d   r esp o n d   to   s o m t y p o f   in p u f r o m   t h p h y s ica en v ir o n m e n s u c h   as  li g h t,  s o u n d ,   h ea t,  m o is t u r e,   m o tio n ,   p r ess u r e,   an d   s o   o n .   T h o u tp u o f   s e n s o r   is   g e n er all y   s i g n a l,  w h ic h   ca n   co n v er to   h u m a n - r ea d ab le  d ata  f o r   r ea d in g   o r   f u r th er   p r o ce s s i n g .   A lt h o u g h   th ea r lier   s m ar tp h o n h as  s i n g le  s en s o r   ( A cc eler o m eter ) ,   th cu r r e n m o b ile  p h o n es  co m w it h   b u il t - i n   m u lti - s e n s o r s   s u c h   as  ac ce ler o m eter ,   g y r o s c o p e,   m a g n eto m eter ,   Wi - Fi,  B lu eto o t h ,   etc.   T h ese  s en s o r s   ca n   m ea s u r p h y s ical  q u an t it y   s u c h   as  m o tio n s ,   o r ien tatio n s ,   an d   v ar io u s   e n v ir o n m e n tal  co n d iti o n s   an d   p r o v id s o m v al u ab l in f o r m at io n   to   th u s er .   T h er ar th r ee   k in d s   o f   s en s o r s m o tio n   s e n s o r s ,   en v i r o n m e n tal  s e n s o r s ,   an d   p o s itio n   s en s o r s .   A cc eler o m eter s ,   G y r o s co p es,  Gr av it y   s en s o r ,   an d   R o tatio n al  Vec to r   s en s o r   ar m o tio n   s en s o r s .   B ar o m eter s ,   P h o to m eter s ,   T h er m o m eter s ,   W i - Fi,   an d   B lu eto o th   s e n s o r   ar en v i r o n m e n tal  s e n s o r s ,   w h ic h   ca n   m ea s u r v ar io u s   en v ir o n m e n t al  p ar am eter s .   T h o r ien tatio n   s e n s o r s   a n d   m a g n e to m eter s   ar p o s itio n ed   s e n s o r s ,   w h ic h   ca n   m ea s u r th p h y s ical  p o s itio n .     As  th s m ar tp h o n is   p r o v id e d   w ith   t h ea s y   p r o g r a m m i n g   in ter f ac e,   lar g s to r ag e,   an d   p r o ce s s in g   ca p ab ilit ies,  th h u m an   ac ti v it y   d eter m i n atio n   u s i n g   b u ilt - in   s en s o r s   in   s m ar tp h o n is   b ec o m in g   r ap id l y   g r o w i n g   f ield .   I n   [ 6 ] ,   th au t h o r s   d is cu s s ed   ab o u t h h u m an   ac ti v it y   r ec o g n i tio n   o n   s m ar tp h o n e.   O n   t h e   o th er   h a n d ,   t h m o b ile  ap p licatio n   ca n   ac h ie v i n f o r m at io n   f o r   d esire d   tas k s .   T h m o b ile   s e n s in g   h a s   in cr ea s ed   s ig n i f ica n tl y   a n d   ar ch iv ed   th b en e f it s   o f   h u m a n   s o ciet y .   T h au th o r s   in   [ 7 ]   m e n tio n ed   th e   b en e f it   o f   m o b ile   s e n s i n g   a n d   i n tr o d u ce d   t h tr as h   b as k et   s e n s o r   to   p r o tect  th e   en v ir o n m e n f r o m   th e   p o llu tio n   n eg at iv e f f ec ts .   B ec a u s o f   t h eir   u b iq u ito u s   n at u r s ig n al,   th m o b ile  p h o n i s   u s ed   as  a n   es s en t ial  an d   a n   id ea m ed iu m   f o r   r ec o g n izi n g   h u m a n   p h y s ical  ac t iv i ties   an d   m a n y   o th er   r esear ch   ar e as.  T h er ef o r e,   th e   r esear ch er s   f r o m   m a n y   f ield s   h av b ee n   at tr ac tin g   atte n tio n   in   s e n s i n g   m o b ile  p h o n e s .     As  w ell  a s   s tep   co u n ti n g   i s   v er y   i m p o r ta n to   m o n ito r   h u m a n   h ea lth ,   i ca n   p r o v id m a n y   ap p licatio n s   s u c h   a s   m a n y   m e d ical  f ie ld s ,   f it n es s   tr ac k in g   c en ter ,   h u m a n   ac ti v it y   r ec o g n it io n   s y s te m   a n d   s o   o n .   I n   p r ev io u s ,   m o r r eliab le  an d   elec tr o n ic  d ev ices  ca lle d   p ed o m eter s   ar u t ilized ,   esp ec iall y   in   m ed ical   ap p licatio n s .   I n   r ec en t   y ea r s ,   p ed o m eter s   ar u s ed   as   t h e   el ec tr o n ic  s tep   co u n tin g   d e v ices ,   w h ic h   ar a ttach ed   to   w aist ,   f o o t,  o r   ar m s .   C u r r en tl y ,   th s tep   co u n ti n g   h a s   b ec o m an   in cr ea s in g   r esear ch   ar e w it h   th p o w er f u ca p ac ities   o f   s m ar tp h o n es  s e n s o r s ,   in clu d i n g   g y r o s co p an d   ac ce ler o m eter .   T y p icall y ,   t h e   ac ce ler o m eter   an d   g y r o s co p s e n s o r s   ar h ig h l y   ef f ec tiv e   f o r   s tep   co u n ti n g .   B o th   s e n s o r s   ar s u itab le   f o r   m o tio n   an a l y s is ,   b u t   ac ce ler o m eter   is   m o r p o p u lar   as  its   ab ilit y   d etec ts   th r ate  o f   ch an g in   m o tio n   ac ti v it y .   I n   f ac t,  s e n s o r   lo ca tio n   an d   o r ien tat io n   ar v er y   i m p o r tan f ac to r s   to   b e   m o r ef f ec t iv s tep   co u n t in g   i n   h u m a n   d ail y   ac tiv it y .   T h au t h o r s   in   [ 8 ]   in tr o d u ce d   n o v el  s tep   co u n t in g   a lg o r it h m   b ased   o n   ac ce l er atio n   an d   g r a v i t y   s en s o r s .   T h ey   r eg ar d les s   th o r ien tatio n   o f   s m ar p h o n an d   u s er   m o tio n .   T h ey   s h o w ed   th a th eir   p er f o r m an c e   is   m o r s u itab le  th a n   t h f o u r   d if f er e n t a p p licatio n s .   Step   co u n tin g   is   i m p o r tan t   f o r   p er s o n s   r eh ab ili tatio n   i m p r o v e m e n t.  I n   [ 9 ] ,   th e   au t h o r s   h av e   s tu d ied   t h g ai an d   ac ti v it y   r e co g n itio n .   T h e y   d is ti n g u is h ed   ab o u s p ec if ic  w alk i n g   s p ee d   ( s lo w ,   n o r m al,   a n d   f ast)  b y   p lacin g   m o b ile  p h o n in   th eir   tr o u s er s   p o ck ets   an d   th e y   ac h ie v ed   th ac cu r ac y   9 3 . 6 in   s lo w   w al k i n g ,   7 1 . 2 i n   n o r m al  w a lk i n g   a n d ,   9 4 . 4 in   f ast  w a lk i n g .   T h e y   s h o w ed   t h h i g h e s p er f o r m a n ce   i n   t h e   f ast  w al k i n g   ac tiv i t y .   T h au th o r s   in   [ 1 0 ]   p r o p o s ed   n ew   s tep   co u n ti n g   al g o r ith m   b as ed   o n   th Dis cr ete   Kal m a n   f ilter   to   d etec th s t ep s   v ia  iP h o n e s   ac ce ler o m et er   ca r r y i n g   in   T - sh ir p o ck et  an d   o n   h a n d   m o d e.   T h ey   p r o v ed   th a v er ag ac c u r ac y   o f   9 6 . 3 in   o n   h a n d   m o d an d   9 6 . 7 in   p o ck et  m o d e.   T h au th o r s   in   [ 1 1 ]   s u g g e s ted   s tep   co u n tin g   m eth o d   u s in g   Fa s Fo u r ier   T r an s f o r m   a n d   t h r esh in g   f o r   3   ac tiv it ies  ( s itti n g ,   s tan d i n g ,   a n d   w alk in g )   u s i n g   A n d r o id   s m ar tp h o n ac ce ler o m e ter .   T h eir   r esu lts   s h o w ed   t h av er a g p er f o r m a n ce   ac c u r ac y   o f   8 7 . 5 2 % in   w al k in g   ac ti v it y   an d   4 1 . 7 % in   r u n n in g   ac ti v it y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A   Mo r R elia b le  S tep   C o u n ter   u s in g   B u ilt - in   A cc elero mete r   in   S ma r tp h o n e   ( P a tta r a   A iya r a k )   777   T h P ed o m eter   ap p licatio n s   o n   s m ar tp h o n ar u s ed   b y   e ith er   A cc eler o m e ter   o r   G y r o s co p e .   T h e   au th o r s   in   [ 1 2 ]   co n s id er ed   th e   d ail y   s tep   co u n tin g   r ec o r d ed   b y   A cc eler o m eter   a n d   co m p ar ed   w it h   P ed o m eter   an d   ac h iev ed   av er a g ed   ac cu r a c y   o v er   6 0 p er   d ay .   I n   [ 1 3 ] ,   th au t h o r s   p r o p o s ed   n e w   r o b u s an d   ac cu r ate   s tep   co u n ti n g   tec h n iq u b y   o v er co m i n g   f alse   w al k in g   an d   th e y   co n s id er ed   f o r   7   p o s itio n s   ( tex ti n g ,   ca ll in g ,   p o ck et,   s w i n g i n g ,   h a n d b ag ,   b ac k p ac k ,   ar m - b an d )   w ith   3   ac tiv itie s   ( w a lk i n g ,   r u n n i n g ,   f r ee   w al k in g ) .   T h eir   r esu lt  s h o w ed   th av er a g ac cu r ac y   o f   9 8 . 7 f o r   an y   w alk i n g   m o d e s   an d   an y   p o s itio n s .   T h au th o r s   in   [ 1 4 ]   in tr o d u ce d   n o v el   p ed o m ete r   to   g et   b etter   ac c u r ac y   i n   s tep   co u n ti n g   u s i n g   i n   d i f f er e n m o b ile  p o s itio n   ( tex ti n g ,   s h ir p o ck et,   p an p o ck et.   Han d   s w i n g i n g ) .   T h e y   g o t h e   o v er all   ac cu r ac y   9 8 . 7 3 %.  A s   t h e   m ea s u r e m e n o f   p h y s ical  ac ti v it y ,   e s p ec iall y   f o r   o ld er   p atie n ts ,   is   n ee d ed   to   i m p r o v th ei r   q u alit y   o f   li f e,   t h e   au th o r s   in   [ 1 5 ]   in v e s ti g ated   t h ac c u r ac y   o f   p ed o m eter   u s i n g   A cc eler o m eter   f o r   s lo w   walk i n g   s p ee d s .   T h e   au th o r s   i n   [ 1 6 ]   co n ce n tr ated   a   n o v el  tech n iq u to   f i n d   th t o tal  d is tan ce   w alk ed ,   s tep   ti m in g ,   g ait  s y m m e tr y   u s i n g   A cc eler o m eter   a n d   G y r o s co p d u r in g   6 - m i n u te  w al k i n g   test   f o r   ch r o n ic  o b s tr u cti v p u l m o n ar y   d is ea s a n d   co n g est iv e   h ea r t.  A lt h o u g h   m a n y   s t u d ies   h a v e   p r o v en   f o r   co u n tin g   s tep s ,   th e   m o n ito r in g   i s   n o t   ac cu r ate  y et.   T h a u th o r s   in   [ 1 7 ]   attem p ted   to   m o n ito r   th n at u r al  w al k in g   f o r   p u l m o n ar y   p atie n ts   u s in g   A cc eler o m eter .   All  atte m p ts   o f   th eir   w o r k s   h a v to   co n s i d er   d if f er en w a lk i n g   s p ee d s   an d   v ar y i n g   u s a g m o d e s .   T h er ef o r e,   th e   p r o p o s ed   m et h o d   co n s id er s   b ein g   a   r eliab le  s tep   co u n tin g   in   ev er y   w al k i n g   s p ee d   cr o s s in g   th e v er y   u s a g m o d e .       3.   M E T H O DO L O G Y   T h s y s te m   s c h e m atic   d iag r a m   i s   s h o w n   in   Fi g u r 1 ,   w h ic h   s u p p o r ts   o u r   p r io r   p r o p o s ed   m et h o d   to   g et  ac cu r ate  s tep s .   W e m p h a s ized   th at  o u r   p r o p o s ed   m et h o d   w ill  e f f ec ti v el y   p o i n o u t h s tep   p o in ts   in   a n y   u s er s   m o tio n   s t y le s   an d   m o b il p h o n e‟ s   p o s itio n s .           Fig u r 1 .   S y s te m   ar ch itect u r o f   th p r o p o s ed   m o d el       Fig u r 1   d em o n s tr ates  w it h   th r ee   p r o ce s s es  h o w   o u r   s y s te m   w ill  d ev elo p .   I s tar ts   w ith   d ata  ac q u is itio n   u s i n g   b u ilt - i n   Acc eler o m e ter   in   Sa m s u n g   Gal ax y   No te  4   w it h   An d r o id   6 . 0 . 1   o p er atin g   s y s te m .   T h d ata  c o llectio n   in v o l v es  th r ee   d if f er e n w al k in g   s t y le s   ( n o r m al,   s lo w ,   an d   f a s t)   in   f o u r   d if f er en u s a g m o d e s   ( s w i n g i n g   m o d e,   tex t i n g   m o d e,   w ai s t - b ag   m o d e,   a n d   ar m - ba g   m o d e) .   T h er ef o r e,   th er ar t w el v ca teg o r izatio n s   in   o u r   ex p er i m en f o r   d ata  co llectio n   as  d e s cr ib ed   in   T ab le  1 .   B ased   o n   th ese  g u id elin e s ,   w e   h av e   s elec ted   n i n e   s u b j ec ts   ( 6   m ale s ,   3   f e m ales)   to   p er f o r m   i n   o u r   e x p er i m e n a s   m e n t io n ed   ab o v e.   E ac h   p er s o n   h as  to   w al k   3 0   s tep s   f o r   ev er y   ac t iv i t y   a n d   th s en s o r   r etr iev es  th d ata  in   e v er y   1 0 0   m s .   A ll  u s er s   ac tiv itie s   ar ca p tu r ed   b y   v id e o .       T ab le  1 .   T h t w elv w a lk i n g   a ctiv itie s   f o r   d ata  ac q u is i tio n         T h s ec o n d   s tag e   is   t h d ata  p r ep r o ce s s in g .   I n   [ 1 8 ] ,   th e y   u s e d   lo w - p ass   f ilter   to   s p lit  t h ac ce ler atio n   d ata  to   lo w   f r eq u en c y   an d   h ig h   f r eq u e n c y .   I n   o u r   w o r k ,   w u s lo w   p ass   f ilter   to   s m o o th   th s e n s o r   s ig n al s .   Ou r   ap p r o ac h   co n s id er s   o n   av er ag ac ce ler atio n   v al u d escr ib ed   in   eq u atio n   ( 1 )   w h ic h   h a s   s in u s o id al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 7 5     7 8 2   778   p atter n .   I n   f ac t,  t h f r eq u e n c y   d ata  o f   t h s ig n al   tell  h i s to r icall y   w h at   p r o p o r tio n   o f   ev er y   f r eq u en c y   e x i s ts   in   ti m e.   B esid es,  th i n f o r m atio n   o f   th s i g n a d o es   n o ch an g e   w it h i n   th s ig n al s ,   an d   th u s   it   is   af f ec ted   b y   t h e   f ilter i n g   o p er atio n s   [ 1 9 ] .                                         ( 1 )     W h er     is   av er ag ac ce ler atio n   v alu e;      ,   an d       ar th r ee   ax is   v alu es.   T h f i n al  s tag e   is   k e y   to   co m p lete  o u r   p r o p o s ed   m o d el,   p r o v id in g   t h ac c u r ate  s tep s .   W u s n e r eliab le  tech n iq u b ased   m et h o d   o f   p ea k .   I n   f r eq u e n c y   d ata   o f   t h av er a g ac ce ler atio n   s ig n a ls ,   t h m et h o d   f i n d s   th p ea k s   p o in ts ,   w h ich   is   g r ea ter   th an   t h o th er   p o in ts .   T h en   th m et h o d   ch ec k s   th n u m b er   o f   th e   o cc u r r en ce   p o in b et w ee n   t w o   p ea k s .   I n   w h ich ,   t h n u m b er   o f   o cc u r r en ce   p o in ts   m u s b g r ea ter   th a n   t w o .   I f   th p ea k   p o in s ati s f ies  t h is   co n d itio n ,   it  is   id e n ti f ied   as  o n e - s tep .   A ll  s tep   p o in ts   ar p ick ed   ac co r d in g   to   th e   p r in cip le  r u le  o f   th p r o p o s ed   m et h o d .   T h s tep   co u n ti n g   is   s u b s eq u en t l y   ta k en   o v er   o n e - s tep   to   an o th er   u n ti l   r ea ch in g   th s to p p in g   cr iter io n .   T h co m p lete  alg o r it h m   o f   th p r o p o s ed   m eth o d   to   d etec th s tep s   d escr ib es   in   th f o llo w i n g   Fig u r 2 .         //                            //                                                                                                                                                                                                                                                         [   ]                                                                  [   ]                                                                                                           [   ]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         Fig u r 2 .   T h s tep   d etec tio n   alg o r ith m       Fig u r 2   illu s tr ates  th al g o r it h m   h o w   to   f i n d   th to tal  s tep s .   T h in p u p ar a m eter       is   r a w   s ig n al   d ata  o f   ac ce ler o m eter   s en s o r .   T h p ar am eter   n   i s   th to tal  n u m b er   o f   r a w   d ata.   T h p ar a m eter   p   is   th lo ca l   m ax i m a   p o in t.  T h p ar a m eter   is   t h n u m b er   o f   o cc u r r en ce   p o in t s   d u r i n g   t w o   p o in ts .   T h p ea k   p o in i s   d ev elo p ed   an d   co m p ar ed   b y   th b ef o r an d   a f ter   o f   t h i s   p o in t.  T h en   th n u m b er   o f   o cc u r r en ce   p o in t s   is   ca lcu lated .   I f   it is   g r ea ter   th a n   2 ,   th s tep   w i ll b co u n ted   an d   r etu r n ed   to   th T o tal‟ .         4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O NS   T h er ar s ev er al  f ac to r s   to   s e ar ch   o u th e   ac cu r ac y   o f   s tep s   in   d i f f er en t   w al k in g   ac t iv i ties   ( n o r m al ,   s lo w ,   f a s t)   a n d   u s a g m o d es   ( s w i n g i n g   m o d e,   tex tin g   m o d e,   w ai s t - b ag   m o d e,   ar m - b ag   m o d e)   o f   m o b ile   p h o n as   s h o w n   in   Fi g u r 3 ,   F ig u r e   4 ,   an d   Fi g u r 5 .   A ll  f ac t o r s   in cl u d t h d if f er e n r a w   s ig n a ls   r etr ie v ed   b y   A cc eler o m e ter   s en s o r   f r o m   Sa m s u n g   Gala x y   No te  4   an d   s tep   s ig n als d etec ted   b y   th p r o p o s ed   alg o r ith m .   Fig u r 3   s h o w s   t h s a m p le  r aw   s ig n als  o f   th r ee   d if f er e n w a lk i n g   ac ti v it ies  an d   t h s tep   d etec tio n s   i n   h an d - s w i n g i n g   m o d as   ex p la in ed   ab o v e.   I n   Fi g u r 3 ( a) ,   3 ( b ) ,   an d   3 ( c) ,   th r ed   lin e,   t h p u r p le  lin e,   a n d   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A   Mo r R elia b le  S tep   C o u n ter   u s in g   B u ilt - in   A cc elero mete r   in   S ma r tp h o n e   ( P a tta r a   A iya r a k )   779   d o tted   b lu lin r ep r ese n t h e   r a w   s i g n al   d ata  o f   Acc eler o m eter .   T h ese  s ig n al s   co m in d iv id u all y   a n d   ar e   d if f er e n t e ac h   o th er   o n   w h ic h   th x   v al u is   th b i g g e s t o n an d   y   v alu is   t h s m alle s t o n e .   T h en   th p in k   li n e   r ep r esen ts   th a v er ag ac ce le r atio n   v al u an d   th d o tted   b l u lin e s   r ep r esen th d etec te d   s tep s   o f   w al k in g   ac tiv it y .   T h is   illu s tr atio n   i n d icate s   th at  th w al k i n g   s tep s   ar th o r o u g h l y   ch ec k ed   b y   u s in g   th p r o p o s ed   m et h o d .   Fig u r 4   d em o n s tr at es  th s a m p le  r a w   s i g n als  o f   th r ee   d if f er e n w a lk i n g   ac ti v itie s   an d   th s tep   d etec tio n s   i n   te x ti n g   m o d e.   I n   Fig u r 4 ( a) ,   4 ( b ) ,   an d   4 ( c) ,   t h r ed   lin e,   p u r p le  li n a n d ,   th d o tted   b lu li n e   r ep r esen th r a w   d ata  o f   A cc eler o m e ter .   I s h o w s   t h at  th v alu is   s i g n i f ican t l y   t h b ig g e s o n e.   T h en   th e   p in k   li n r ep r esen t s   th a v er ag ac ce ler atio n   v a lu a n d   th d o tted   b lu lin es  r ep r esen t h e   id en tifie d   s tep s   o f   u s er s   w al k i n g .   I n   w h ich ,   t h s tep s   ar g en tl y   d etec ted   d u to   r eliab le  tech n iq u e.   Fig u r e   5   d ef in es  th r a s ig n al s   o f   t h r ee   d if f er en w al k in g   ac ti v ities   an d   th e   s tep   d etec tio n s   o f   th e s w al k i n g   i n   w ai s t - b ag   m o d e.   I n   Fig u r 5 ( a) ,   5 ( b ) ,   an d   5 ( c) ,   t h r ed   lin e,   p u r p le  lin e,   an d   th d o tted   b lu lin r ep r esen t   th r a w   s ig n al  o f   A cc eler o m eter .   I n   w h ich ,   w ca n   s ee   t h at  t h v al u lead s   to   x ,   y   v a lu e s   an d   x   v al u lea d s   to   y   v al u e.   T h en ,   th p i n k   li n r ep r esen ts   th e   a v er ag ac ce ler atio n   v al u a n d   th e   d o tted   b lu l in e s   r ep r ese n t h d etec ted   s tep s   o f   u s er s   w al k i n g .   Her e,   w ca n   s ee   t h at  th p r o p o s ed   tech n i q u d ef in itel y   tr ac es in   d i f f er e n w al k in g   s tep s .           Fig u r 3 .   R a w   s i g n al s   an d   s tep   s ig n als o f   th r ee   d if f er e n w al k in g   ac t iv i ties   i n   s w i n g i n g   m o d e           Fig u r 4 .   R a w   s i g n al s   an d   s tep   s ig n als o f   th r ee   d if f er e n w al k in g   ac t iv i ties   i n   tex tin g   m o d e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 7 5     7 8 2   780       Fig u r 5 .   R a w   s i g n al s   an d   s tep   s ig n als o f   th r ee   d if f er e n w al k in g   ac t iv i ties   i n   w ais t - b a g   m o d e       T h en   w ca n   co n clu d e   th a t h r a w   s i g n als   o f   th r ee   ax e s   v a les  co m e   i n d iv id u all y   i n   h a n d   s w i n g in g   m o d e   b ec au s e   t h ac ce ler o m e t er   s en s o r   h a s   to   m ea s u r e   n o t   o n l y   t h m o v e m e n t   ac ce ler atio n   d u e   to   w a lk i n g   o f   u s er s   s tep s   b u t a l s o   t h co m p o n en t   ac ce ler atio n   d u to   t h e   h an d   s w i n g i n g   m o tio n .   O n   t h o th er   h a n d ,   t h t wo   r a w   s i g n al  d ata  ar clo s el y   co m to g et h er   in   s ta tic  p o s itio n s   o f   s m ar p h o n s u c h   as  te x ti n g   m o d an d   w aist - b ag   m o d e.   D u r i n g   t h e x p er im en t,  t h n u m b er   o f   s tep s ,   a s   co u n ted   b y   t h p r o p o s ed   m eth o d ,   is   s a v ed   f o r   ev er y   ac t iv i t y .   T h is   s t u d y   a ls o   p er f o r m s   t h elab o r atio n   o f   r ec o r d ed   v id eo   o f   ev er y   u s er s   w al k i n g .   A s   a   f i n al   s tag e,   t h ca lc u late d   s tep   co u n ts   o f   th p r o p o s ed   d esig n ed   s ch e m ar co m p ar ed   w it h   t h elab o r ated   s tep   co u n t s   o f   v id eo   ( r ea s tep   co u n ts   o f   ea ch   u s er ) .   T h is   s u p p o r ts   th p r o p o s ed   m o d el  to   b m o r r eliab le  s tep   co u n ter .   T h co m p ar ati v an al y s i s   r esu lt o f   n in u s er s   i s   d es cr ib ed   in   T a b le  2 .       T ab le  2 .   C o m p ar ativ r es u lt s   o f   th ac t u al  s tep s   ( A )   an d   t h p r ed icted   s tep s   ( P )         On   co m p ar in g   t h ese  r es u lt s ,   we  co n clu d th a th p r o p o s ed   s ch e m ca n   e x ac tl y   d etec m o s t   o f   u s er s   s tep s   i n   e v er y   ac tiv i t y .   T h i s   al lo w s   f o r m al  s o lu t io n   t h at  a ll  u s er   p ac ca n n o t b in to   ac t iv en es s   le v el  b ec au s e   ev er y o n e   h a s   i ts   o w n   w a lk i n g   p ac r el y in g   o n   t h eir   w eig h a n d   h eig h t.  Ho w e v er ,   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   ca r ef u ll y   ch ec k s   f o r   all  u s er   w al k i n g   s tep s .   Fin al l y ,   th e s r esu lt s   co v er   o u r   tar g et.   A   s i g n if ica n o b s er v atio n   r esu lt o f   o u r   ex p er i m e n t is  s h o w n   i n   Fi g u r 6   an d   Fi g u r 7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A   Mo r R elia b le  S tep   C o u n ter   u s in g   B u ilt - in   A cc elero mete r   in   S ma r tp h o n e   ( P a tta r a   A iya r a k )   781       Fig u r 6 .   Ov e r all  r esu l ts   o f   t h r ee   d if f er e n t   w al k i n g   Fig u r 7 .   Ov er all  r esu l ts   i n   f o u r   d if f er en t   u s a g m o d e       Fig u r 6   o u tli n es  t h o v er all  r esu lt s   o n   t h r ee   d if f er en w al k i n g s   i n   f o u r   u s ag m o d es.  I ca n   b s ee n   th at  th e   ac cu r ac y   o f   n o r m al  w al k i n g   r ep r esen t s   t h b es o n e,   w h er ea s   t h ac c u r ac y   o f   t h s lo w   w al k i n g   ac tiv it y   r ep r esen t s   th lo w er   ac cu r ac y   o f   o t h er s .   I n   F ig u r e   7 ,   th d esig n   o f   t h m o b ile  p o s itio n s   is   g ea r ed   to w ar d s   b etter   ac cu r ac y .   B y   h av in g   t h s tab il it y   o f   s m ar t p h o n p o s itio n s ,   th e   w aist - b a g   m o d ac c u r ac y   a   b etter   o n e.   T h er h as  al m o s s a m p er f o r m an ce   in   s w i n g in g   m o d a n d   tex tin g   m o d p o s itio n s ,   w h e r ea s   t h e   p er f o r m a n ce   o f   th ar m - b a g   m o d i s   r ath er   t h a n   o th er s .   I is   v er y   li k el y   th at  o u r   p r o p o s e d   m e th o d   is   ab le  to   in v e s ti g ate  a   m aj o r   s o u r ce   o f   r eliab ilit y   o f   t h s tep   co u n ti n g   d u to   t h a v er ag p er f o r m an c r esu lt   o f   9 9 . 0 2 %.  W h ig h li g h t h at  o u r   r ese ar c h   is   u n ab le  to   co n s id er   f o r   t wo   li m itat io n s   ( u s er s   m o tio n   a n d   m o b ile  p h o n e‟ s   p o s itio n ) .         5.   CO NCLU SI O NS   T h p r o p o s ed   m o d el  h as  p r esen ted   a s   m o r r eliab le  s tep   co u n ter   tech n iq u e   u s i n g   b u i lt - in   ac ce ler o m eter   s e n s o r   in   th e   s m ar tp h o n e.   T h p r o p o s ed   s y s te m   co n s id er s   t y p ical  m et h o d s   o n   th e   av er a g ac ce ler atio n   v al u es   w it h   lo w   p ass   f ilter .   B y   u s i n g   r u le  b ase d   m eth o d   o f   p ea k   d etec tio n ,   t h o u tco m es  s h o ws   th at  o u r   p r o p o s ed   m eth o d   i s   a b le  to   f i n d   r eliab le   s tep   co u n ter   f o r   h u m an   d ail y   ac ti v it y .   T h ev id en ce   f r o th is   s t u d y   s u g g es ts   th at   o u r   ap p r o ac h   is   ca p ab le  o f   p er f o r m i n g   in   ev er y   s tep   co u n ti n g   o f   h u m a n   d ail y   lif e.   T o   s u m   u p ,   w ca n   id e n ti f y   th e   ac tiv it y   r ec o g n itio n   b y   s u p p o r tin g   w i th   th i s   tec h n iq u e,   wh ich   is   o u r   f u t u r m o tiv a tio n   f o r   th is   w o r k .       ACK NO WL E D G M E NT S   A   P SU   P r esid en Sc h o lar s h i p ”  s u p p o r ted   th is   w o r k .   T h au th o r s   w o u ld   r ea ll y   l ik e   to   th an k   th e   o f f icia ls   o f   P r in ce   o f   So n g k la  Un i v er s it y ,   Hat  Yai,   9 0 1 1 0 ,   S o n g k h la,   T h ailan d .       RE F E R E NC E S   [1 ]   E.   Kim ,   S .   He lal,   a n d   D.  Co o k ,   Hu m a n   A c ti v it y   Re c o g n it io n   a n d   P a tt e r n   Disc o v e r y ,   Per v a siv e   C o mp u t in g ,   IEE E v o l.   9 ,   n o .   1 ,   p p .   4 8 5 3 ,   2 0 1 0 .   [2 ]   X .   S u ,   H.  T o n g ,   a n d   P .   Ji,  A c ti v it y   r e c o g n it io n   w it h   s m a rtp h o n e   se n so rs,”  T sin g h u a   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l.   1 9 ,   n o .   3 ,   p p .   2 3 5 2 4 9 ,   2 0 1 4 .   [3 ]   A .   A v c i,   S .   Bo sc h ,   M .   M a rin - P e rian u ,   R.   M a rin - P e r ian u ,   a n d   P .   Ha v in g a ,   Ac ti v it y   Re c o g n it io n   Us in g   In e rti a l   S e n sin g   f o He a lt h c a re ,   W e ll b e in g   a n d   S p o rts   A p p li c a ti o n s:   A   S u r v e y ,   Arc h it e c tu re   o c o mp u ti n g   sy ste ms   ( AR CS ),   2 0 1 0   2 3 r d   in ter n a ti o n a c o n fer e n c e ,   p p .   1 1 0 ,   2 0 1 0 .   [4 ]   A .   Bu ll in g ,   U.  Blan k e ,   a n d   B.   S c h iele ,   A   tu to rial  o n   h u m a n   a c ti v it y   re c o g n it io n   u si n g   b o d y - w o rn   i n e rti a se n so rs,”  ACM   Co mp u t in g   S u rv e y s ( CS UR) . ,   v o l.   1 ,   n o .   Ju n e ,   p p .   1 3 3 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   S .   G o n z ,   M .   Ch e n ,   S .   M e m b e r,   a n d   V .   C .   M .   L e u n g ,   A   S u rv e y   o n   A c ti v it y   De te c ti o n   a n d   Clas sif ica ti o n   Us in g   W e a r a b le S e n so rs,”  T e c h n o l o g y ,   v o l.   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   5 3 9 5 4 9 ,   2 0 1 7 .   [6 ]   S .   W u   a n d   Y.  S o n g ,   Hu m a n   Ac ti v it y   Re c o g n it io n   o n   S m a rtp h o n e  :  A   Cl a ss i f ica ti o n   A n a l y sis,”   ,   T EL KOM NIKA  In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica En g i n e e rin g ,   v o l.   1 2 ,   n o .   9 ,   p p .   7 0 4 1 7 0 4 5 ,   2 0 1 4 .   [7 ]   A .   A lf o u d e r y ,   A .   A .   A lk a n d a ri,   a n d   N.  M .   A lm u tairi,   T ra sh   Ba sk e S e n so No ti f ica ti o n   Us in g   A rd u in o   w it h   A n d ro id   A p p l ica ti o n ,   In d o n e sia n   J o u rn a o El e c trica l   En g in e e ri n g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ( IJ EE CS ) . ,   v o l.   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 0 1 2 8 ,   2 0 1 8 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 1 8   :   7 7 5     7 8 2   782   [8 ]   Q.  Zen g ,   B.   Zh o u ,   C.   Jin g ,   N.   Ki m ,   a n d   Y.  Kim ,   A   n o v e ste p   c o u n ti n g   a lg o rit h m   b a se d   o n   a c c e ler a ti o n   a n d   g ra v it y   se n so rs o f   a   sm a rt - p h o n e ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   S ma rt   Ho me ,   v o l.   9 ,   n o .   4 ,   p p .   2 1 1 2 2 4 ,   2 0 1 5 .   [9 ]   M .   De ra w a n d   P .   Bo u rs,  G a it   a n d   a c ti v it y   re c o g n it io n   u si n g   c o m m e rc ial  p h o n e s,”  Co mp u ter s a n d   S e c u rity .   v o l.   3 9 ,   n o .   P A RT   B,   p p .   1 3 7 1 4 4 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]   K.  T ra n ,   T .   L e ,   a n d   T .   Di n h ,   A   h ig h - a c c u ra c y   ste p   c o u n ti n g   a lg o rit h m   f o i P h o n e u sin g   A c c e lero m e ter,”  2 0 1 2   IEE In S y mp   S i g n a Pr o c e ss   In f   T e c h n o IS S PIT   2 0 1 2 ,   p p .   2 1 3 2 1 7 ,   2 0 1 2 .   [1 1 ]   P .   Im u n isa si,  D.  P a d a ,   B.   Di ,   a n d   W .   Ke rja,  S tep   C o u n ti n g   Us in g   S m a rtp h o n e   A c c e lero m e ter  a n d   F a st  F o u rier   T ra n s f o r m ,   S ig ma   J o u rn a o E n g in e e rin g   a n d   Na t u ra S c ien c es   8   ( 2 ),   2 0 1 7 ,   1 7 5 - 1 8 2 ,   v o l.   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 2 ,   2 0 1 4 .   [1 2 ]   R.   Cu b e re k ,   W .   El   A n sa ri,   K.  F rm e l,   K.  S k a li k ,   a n d   E.   S ig m u n d ,   A   c o m p a riso n   o f   t w o   m o ti o n   se n so rs  f o th e   a ss e ss m e n o f   f r e e - li v in g   p h y sic a a c ti v it y   o f   a d o les c e n ts,   In ter n a ti o n a J o u r n a o En v iro n me n t a Res e a rc h   a n d   Pu b li c   He a lt h ,   v o l.   7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 5 8 1 5 7 6 ,   2 0 1 0 .   [1 3 ]   H.  H.  L e e ,   S .   C h o i ,   a n d   M .   J .   L e e ,   S tep   d e tec ti o n   r o b u st  a g a in st  th e   d y n a m ics   o f   s m a rtp h o n e s,”  S e n so rs   ( S wit ze rla n d ) ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 0 ,   p p .   2 7 2 3 0 2 7 2 5 0 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   A .   K.  S id d a n a h a ll Ni n g e   G o w d a ,   S .   R.   Ba b u ,   a n d   D.  C.   S e k a ra n ,   UMOIS P Us a g e   M o d e   a n d   Orie n tatio n   In v a rian t   S m a rtp h o n e   P e d o m e ter,”  IEE S e n so r Jo u r n a l. ,   v o l.   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   8 6 9 8 8 1 ,   2 0 1 7 .   [1 5 ]   N.  Ic h in o se k i - S e k in e ,   Y.  Ku w a e ,   Y.  Hig a sh i,   T .   F u ji m o to ,   M .   S e k in e ,   a n d   T .   Ta m u ra ,   I m p ro v in g   th e   a c c u ra c y   o p e d o m e ter  u se d   b y   th e   e ld e rl y   w i th   th e   F F T   a lg o rit h m ,   M e d icin e   a n d   S c ien c e   in   S p o rts  a n d   Exe rc ise . ,   v o l.   3 8 ,   n o .   9 ,   p p .   1 6 7 4 1 6 8 1 ,   2 0 0 6 .   [1 6 ]   N.  A .   C a p e la,  E.   D.  L e m a ire,  a n d   N.  Ba d d o u r,   No v e a lg o rit h m   f o a   s m a rtp h one - b a se d   6 - m in u te  w a lk   tes t   a p p li c a ti o n a lg o rit h m ,   a p p li c a ti o n   d e v e lo p m e n t,   a n d   e v a lu a ti o n . ,   J o u rn a o n e u ro - e n g in e e rin g   a n d   re h a b il it a ti o n   [ In ter n e t ] . ,   v o l.   1 2 ,   n o .   1 ,   p .   1 9 ,   2 0 1 5 .   [1 7 ]   C.   J.  S c h n e id e r,   A   Na tu ra W a l k in g   M o n i to r   f o P u lm o n a ry   P a ti e n ts  Us i n g   M o b il e   P h o n e s,”  P o p u la C u lt u re   a s   Eve ry d a y   L if e .   a Eve ry d a y   L if e ,   v o l.   1 9 ,   n o .   4 ,   p p .   4 7 5 6 ,   2 0 1 6 .   [1 8 ]   I.   S u a re z ,   A .   J a h n ,   C.   A n d e rso n ,   a n d   K.  Da v id ,   I m p ro v e d   Ac ti v it y   R e c o g n it io n   b y   Us in g   En rich e d   A c c e lera ti o n   Da ta,”  Pro c e e d in g o th e   2 0 1 5   ACM   In ter n a t io n a J o in Co n fer e n c e   o n   Per v a siv e   a n d   Ub i q u i t o u Co mp u ti n g   ( Ub iCo mp '1 5 ) ,   p p .   1 0 1 1 1 0 1 5 ,   2 0 1 5 .   [1 9 ]   V .   T h iy a g a ra jan   a n d   N.  P .   S u b ra m a n ia m ,   A n a l y sis  a n d   e stim a ti o n   o f   h a rm o n ics   u sin g   w a v e let  tec h n iq u e ,   In ter n a t io n a J o u rn a o A p p li e d   En g i n e e rin g   Res e a rc h . , v o l .   9 ,   n o .   2 3 ,   p p .   2 1 1 6 5 2 1 1 7 8 ,   2 0 1 4 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.