近些年,随着微电子和计算机技术的发展,生物信号处理技术以及模式识别的研究成为工程领域的热门方向,特别体现在个人健康医疗领域诸多应用和研究。本论文主要讨论了一种新型的复杂的计步器算法,算法是基于计步器内部的加速度信号传感器输出的三维离散信号,相关处理的多种算法将会逐步展开讨论。首先,由于计步器内置的加速度传感器信号受温度等影响的固有噪声和步行随机噪声的影响,根据滑动平均滤波器的概念,提出了跨步长的滑动滤波器的方法,将基线信号和细节信号进行分离。其次,使用哈尔小波对周期性明显的竖直方向的信号进行分级滤波处理,采用阈值法将信号中具有表征步伐触地的细节信号段进行精确的端点检测和截取。最后,将广泛应用于模式识别的动态时间规整算法应用于不同截取信号段的匹配性规整,算法中讨论了松弛端点设置、侧向步进长度等不同的限制条件,并且比较和讨论了微分动态规整与传统方法的优势。本文提出的是一种将信号处理技术和模式识别算法相结合的计步器算法,结论表明在符合使用规范的条件下,可以达到较高的精准度。