Napisz program zapisujący dane z akcelerometru do bazy SQLite (mozesz tez przerobic program: Wykrywanie Aktywnosci) Aby zapisać bazę danych w pamięci urządzenia, wykorzystaj poniższy kod.

• Pamiętaj żeby dodać odpowiednie uses-permission do manifestu
• Jeśli z poziomu systemu operacyjnego nie będzie dostępu do pamięci urządzenia, spróbuj zapisać bazę danych w katalogu ze zdjęciami i np. wysłać ją sobie z telefonu mailem.

Ustalmy że:

• Baza danych będzie nazywać się acc, tabela przechowująca dane, również acc
• Będzie zawierać 4 kolumny: id, acc_x, acc_y, acc_z

try {
  File sd = Environment.getExternalStorageDirectory();
  File data = Environment.getDataDirectory();
 
  if (sd.canWrite()) {
    String currentDBPath = "//data//" + context.getApplicationContext().getPackageName() + "//databases//"
                            + DataBaseHelper.DATABASE_NAME;
    String backupDBPath = DataBaseHelper.DATABASE_NAME;
    File currentDB = new File(data, currentDBPath);
    File backupDB = new File(sd, backupDBPath);
 
    FileChannel src = new FileInputStream(currentDB).getChannel();
    FileChannel dst = new FileOutputStream(backupDB).getChannel();
    dst.transferFrom(src, 0, src.size()); 
    src.close();
    dst.close(); 
  }
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

1. Zaimportuj dane z odczytów do Octave:
   • W tym celu otwórz bazę danych w SQLite:

      sqlite3 acc.db

   • Ustaw separator danych na tabulator

      .mode tabs 

   • Ustaw wyjscie z SQLite do pliku:

      .output 'dane.dat'

   • Wrzuć dane z trzech osi do pliku:

     SELECT acc_x, acc_y, acc_z FROM acc;

2. Następnie otwórz Octave i zaimportuj dane do zmiennej Acc:

3. Wyrysuj dane z poszczególnych osi na wykresie:

1. Przyglądając się wykresom wyodrębnij cechy które twoim zdaniem mogą mieć wpływ na rozróżnienie poszczególnych aktywności użytkownika takich jak:
   1. stanie
   2. chodzenie
   3. bieganie
   4. siadanie
   5. wstawanie
2. Spróbuj określić aktywność na podstawie maksymalnej i minimalnej amplitudy oraz średniej amplitudy w oknie czasowym o długości np. 3 sekund.
3. Zapoznaj się (pobieżnie) z artykułem: Activity recognition i zastanów się, czy możesz zastosowac którys z opisanych algorytmów do swoich danych

1. Android API oferuje wbudowaną klasę do wykrywania aktywności o nazwie ActivityRecognition.
2. Pobierz przykładową aplikację wykorzystującą tą klasę: Activity recognition i zapoznaj się z kodem źródłowym. Opis kodu źródłowego znajduje się tutaj
3. Przetestuj działanie aplikacji. Czy klasę można byłoby udoskonalić o analizę danych z akcelerometru jak w pierwszym zadaniu z laboratorium?