人体运动姿态多模态数据记录数据集_Human_Motion_Posture_Multi_modal_Data_Recording
数据来源：互联网公开数据
标签：人体运动, 姿态识别, 多模态数据, EEG, 运动捕捉, 生物信号, 传感器数据, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自传感器和脑电波（EEG）记录的人体运动姿态多模态数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2019年12月至2020年1月。
地理范围：数据未标明具体地理位置，推测为实验室或研究机构内采集。
数据维度：数据集包含多种模态的数据，包括：EEG数据（.eeg, .vhdr, .vmrk文件，分别对应脑电信号数据、头文件和标记文件），以及来自身体不同部位的运动数据（.csv文件），如手臂（Arm）、腿部（LShank, RShank）和腰部（Waist）等。CSV文件中的数据项包括时间戳和多个数值变量，可能代表位置、角度或加速度等。
数据格式：主要数据格式为CSV和EEG相关的专有格式（.eeg, .vhdr, .vmrk），便于进行数据分析和多模态融合。CSV文件包含时间戳和多个数值特征，EEG数据则记录了脑电信号。
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：适用于人体运动行为分析、姿态识别、脑-机接口（BCI）研究、以及多模态数据融合等学术研究。
行业应用：可为可穿戴设备、智能健康监测、康复训练等行业提供数据支持，尤其在运动状态识别、行为分析等方面。
决策支持：支持在运动康复、运动员表现评估、以及人机交互等领域的决策制定。
教育和培训：作为生物医学工程、人工智能、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生理解多模态数据分析和人体运动分析。
此数据集特别适合用于探索人体运动与脑电信号之间的关系，并构建基于多模态信息的运动姿态识别模型，从而提升相关应用的准确性和智能化水平。
