活动识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：活动识别,加速度计,智能手机数据,运动监测,机器学习,模型训练,研究数据
数据概述：
本数据集包含从2021年收集的加速度计数据，数据来源于使用三星Galaxy J6智能手机通过AndroSensor应用记录的不同活动。数据集涵盖五种活动类别：跑步、步行、上下楼梯、静止。每种活动类别对应一个文件夹，每个CSV文件记录了15秒内以0.5秒为频率的加速度计数据。
数据用途概述：
该数据集适用于活动识别模型的训练和验证，以及相关研究。研究人员可以利用这些数据来开发和改进活动识别算法；运动科学领域的学者可以分析不同活动模式；健康监测应用的开发者可以集成这些数据以提高运动监测的准确性。
举例：
每个CSV文件记录了15秒内的加速度计数据，包含X轴、Y轴和Z轴的加速度值。例如，一个记录跑步活动的CSV文件可能包含以下数据：
时间, X轴加速度, Y轴加速度, Z轴加速度
0.0, -0.25, 0.05, 9.75
0.5, -0.24, 0.06, 9.74
1.0, -0.23, 0.07, 9.73
...
通过分析这些数据，可以训练机器学习模型以区分不同的活动类别，从而实现自动化的活动识别。
