需要使用更精准的计步算法来提高计步的准确性。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 初始化变量
MIN_ACCEL = 0.4  # 最小加速度
MIN_SAMPLES = 10  # 最小样本数
WINDOW_SIZE = 15  # 滑动窗口大小
STEP_THRESHOLD = 1.2  # 步数阈值

# 定义滤波器
b, a = signal.butter(4, 0.1, 'low')

# 获取加速度数据
data = get_acceleration_data()

# 将加速度信号滤波
data = signal.filtfilt(b, a, data)

# 计算幅值
amplitude = np.sqrt(np.sum(np.square(data), axis=1))

# 将幅值信号滤波
amplitude = signal.filtfilt(b, a, amplitude)

# 查找峰值（步数）的位置
peaks, _ = signal.find_peaks(amplitude, distance=MIN_SAMPLES, height=MIN_ACCEL)

# 计算步数
num_steps = len(peaks)

# 进一步处理步数
if num_steps > 1:
    # 计算步长
    step_lengths = np.diff(peaks)
    avg_step_length = np.mean(step_lengths)

    # 计算步频
    step_times = np.diff(peaks) / SAMPLE_RATE
    avg_step_time = np.mean(step_times)

    # 检查步频和步长是否合理
    if avg_step_time > 0.2 and avg_step_time < 2.0 and avg_step_length > 0.2 and avg_step_length < 2.0:
        # 计步成功
        return int(num_steps)
else:
    return 0

该方法中使用了滤波器对加速度信号进行滤波，并使用了find_peaks函数查找步数。最后还对步长和步频进行了检查，以确保