人体活动姿态多传感器数据采集数据集HumanActivityPostureMulti-sensorDataAcquisitionDataset-dimasrafiramaharmuzi
数据来源：互联网公开数据
标签：人体姿态, 传感器数据, 运动识别, 机器学习, 加速度计, 陀螺仪, 磁力计, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自多传感器的数据，记录了人体活动姿态的多维信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于特定实验或活动场景。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含多列传感器数据，主要包括：
Unnamed: 0：索引列。
epoc(ms)：自纪元以来的毫秒数。
timestamp(+0700)：带时区的时间戳。
elapsed(s)：自开始以来的秒数。
acc-x-axis(g), acc-y-axis(g), acc-z-axis(g)：加速度计在x、y、z轴上的加速度值，单位为g。
actid：活动ID。
subid-gradeid：子ID和等级ID。
positionid：位置ID。
dicontinuityid：不连续性ID。
gyr-x-axis(deg/s), gyr-y-axis(deg/s), gyr-z-axis(deg/s)：陀螺仪在x、y、z轴上的角速度，单位为deg/s。
mag-x-axis(T), mag-y-axis(T), mag-z-axis(T)：磁力计在x、y、z轴上的磁场强度，单位为T。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如datagabungan_datalas3_g1.csv等，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于人体活动识别、姿态分析、行为建模等研究，以及相关算法的开发和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人体运动学、行为识别、健康监测等领域的学术研究，如活动分类、姿态估计、异常行为检测等。
行业应用：可以为可穿戴设备、智能健康、运动追踪等行业提供数据支持，特别是在活动识别算法优化、运动数据分析方面。
决策支持：支持运动健康领域的个性化训练方案制定、康复治疗效果评估等。
教育和培训：作为传感器数据分析、机器学习、人体运动学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据处理和人体行为分析。
此数据集特别适合用于探索人体活动与传感器数据之间的关系，帮助用户实现活动识别、姿态分析等目标，并可以用于开发和评估相关算法。
