数据集概述
该数据集通过Empatica E4可穿戴设备采集52名健康受试者（性别均衡，年龄18-77岁）在自然环境中完成24种日常生活活动（ADLs）的加速度数据，每种活动重复3-5次，设备佩戴于优势手，聚焦三维加速度信号分析。
文件详解
- users.csv：CSV格式，包含字段（participant id：受试者ID，gender：性别（'man'/'woman'），age：年龄）
- ADLs.csv：CSV格式，包含字段（ADL id：活动ID，ADL name：活动名称，如喝水、吃饭等）
- data.zip：压缩包格式，含6072个加速度数据文件，文件名标注活动名称、用户ID及重复次数；文件内每行记录三维（x/y/z）重力加速度值（单位g，范围[-2g,+2g]），采样频率32Hz，分辨率0.015g（8位）
适用场景
- 人体动作识别研究：分析不同日常生活活动的加速度特征模式
- 可穿戴设备算法开发：训练基于加速度信号的活动分类模型
- 健康监测应用：探索日常活动模式与年龄、性别等人口学特征的关联
- 康复工程研究：评估受试者日常生活活动能力的量化指标构建
