\"RunningTracker\"是一款专为iOS设计的应用程序，其核心功能是利用Texas Instruments（TI）CC2541 SensorTag中的加速度计和陀螺仪传感器进行运动数据分析，特别是角度估算，以帮助用户在跑步或其他运动时跟踪他们的动态。此应用巧妙地结合了蓝牙低功耗（BLE）技术与嵌入式传感器，为用户提供实时、精确的运动数据。
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BLE（蓝牙低功耗）技术： BLE是一种节能的无线通信协议，它降低了设备之间的通信能耗，适合于需要长时间运行且电池寿命有限的移动设备，如SensorTag。在RunningTracker中，BLE用于与SensorTag建立连接，传输传感器数据到iOS设备。
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TI CC2541 SensorTag： SensorTag是TI推出的一款开发工具，内置多种传感器，包括加速度计和陀螺仪。它允许开发者测试和实验不同的传感器数据，适用于健康和健身应用。在RunningTracker中，CC2541 SensorTag的加速度计用于测量设备的线性加速度，陀螺仪则用于检测设备的旋转速率。
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加速度计：加速度计测量物体在三个正交轴上的加速度，对于运动追踪而言，可以用来分析用户的步态、速度变化和动作。在跑步时，加速度计数据可以帮助计算出用户的步伐频率、步长以及运动轨迹。
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陀螺仪：陀螺仪检测设备相对于惯性空间的旋转，有助于理解设备的三维姿态。在RunningTracker中，陀螺仪数据可以与加速度计数据结合，提供更准确的角度估算，比如计算出用户的身体倾斜角、转动方向等，这对于分析运动姿势和预防受伤具有重要意义。
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Objective-C编程： RunningTracker应用是用Objective-C编写的，这是苹果平台的原生编程语言，尤其适用于开发iOS和macOS应用。Objective-C支持面向对象编程，具有强大的Cocoa和Cocoa Touch框架，能方便地处理图形界面、网络通信和硬件交互等功能。
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角度估算算法：应用中的角度估算通常涉及滤波算法，如卡尔曼滤波或互补滤波。这些算法能结合加速度计和陀螺仪的测量值，抵消各自误差，提供更稳定的姿态估计。卡尔曼滤波擅长处理随机噪声，而互补滤波则简单高效，适合实时系统。
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用户界面与体验： iOS应用的设计注重用户体验，RunningTracker可能包含实时数据显示、历史数据记录、运动目标设定等功能，通过直观的图形和动画展示运动数据，提升用户参与度和使用满意度。
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