在日常生活中进行合适的运动对人们的健康起到至关重要的作用。准确的人体运动行为识别在许多领域都有很高的价值。在临床医学中,科学的运动用于治疗某些疾病时,需要一个针对性的指导方法和运动方式,这时对病人行为的检测也变得十分重要，而在体育训练中,运动员也需要知道适合自己的锻炼时间和锻炼强度以达到更好的训练效果。通过监测、分析和识别人类行为,关于人体健康的很多信息都会被收集起来以提供更好的健康方案。随着移动互联网技术和业务的不断发展壮大,它将成为现阶段互联网发展的一个新契机,为互联网的发展提供一个新平台,对互联网的推广起到关键作用。而且由于移动应用具有随身便携特点、整合多功能、个人定制等独特优势,在传统的互联网应用基础上提供了可持续发展的新商业模式和广阔的发展空间。另外,移动互联网的各种新应用,包括健康健身、社交、寻路导航等越来越受到广泛的关注。本文以健康健身作为研究方向,设计并实现一款基于智能手机的运动健康类应用软件。论文首先对现代社会人们对健康的需求和现有的基于智能手机的健康类应用进行调研,包括国内外的研究现状。取出有代表性的深入研究,充分了解其特点和不足,以便总结改进。接下来是对所用到手机上主要的传感器-加速度传感器的认识与研究。基于iOS平台的健身应用核心算法包括运动模式识别和计步算法。运动模式识别通过对获取到的加速度数据进行分析处理,然后通过模式识别中的KNN拓展算法,识别出用户的运动模式；计步算法中用到夹角向量法识别出行走步数。最后设计并实现了基于上述算法的iOS健身应用：Go-go,能够较准确的识别出用户所进行的运动模式和行走步数。另外,此健身应用还完成了相应辅助功能的设计与实现,包括用户交互界面、运动历史数据的立体式查询、展现天气等运动要素以及相应的个性化运动定制方案和提醒、运动中播放音乐的休闲功能、分享及通过iCloud同步历史数据和应用软件耗电量的优化等。