随着移动互联网时代的到来和相关技术的快速发展,以手机为代表的移动终端的使用越来越广泛,其便携性和易用性使得其逐渐融入人们的生活。随着技术的进步,手机已经不仅仅是简单的通信工具,用户需要的是更智能、更人性化的设备,在这种条件下,智能手机内置的传感器应运而生,比如加速度计用于手机横竖屏的切换、陀螺仪用于拍照防抖、GPS和电子用于地图定位和导航等,使用这些传感器不仅能为用户带来更好的使用体验,同时在社交网络、健康检测、线路规划和交通管理等方面催生了大量的应用和系统。本文从智能手机中内置的传感器入手进行了如下的工作：(1)分析比较了当前主流三大智能手机平台对于传感器的支持程度以及系统的后台和省电机制,然后基于Android平台开发了一个采集用户传感器数据的系统LiveData,并对用户最关注的耗电问题进行了研究和改进。(2)对LiveData的一些细节进行了分析,首先对LiveData采集到的后台数据(后台数据指的是LiveData运行在后台时收集到的传感器数据)的缺失情况的进行了统计与分析,指出了数据存在缺失并分析导致数据缺失的原因,并提出了一个修复算法对缺失的数据进行修复。然后介绍了LiveData的时间轴的功能,并引出了实现时间轴功能所需要解决的问题,主要包括对用户运动状态的识别以及如何将结果以友好的方式展现给用户。(3)通过分析数据可以挖掘出其中包含的知识,理解用户。本文还利用了传感器数据来理解用户行为,首先是使用加速度传感器数据来识别用户摆放手机的位置,并且得出“加速度数传感器可以大概体现出不同放置位置的运动特点”这一结论。然后加入角速度数据、考虑到体现在旋转中的特征,使得加速度数据和角速度数据互补,从而更全面地刻画出运动情况,进一步提高识别的正确率。最后是主要利用加速度传感器和GPS数据来识别用户的运动状态,成功识别出步行、骑车和乘车等状态。