人体运动姿态识别步态分析数据集HumanMotionPostureRecognitionGaitAnalysis-loboprajwal
数据来源：互联网公开数据
标签：步态分析, 姿态识别, 运动传感器, 智能健康, 机器学习, 移动设备, 数据采集, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自移动设备（如智能手机或可穿戴设备）的传感器数据，记录了人体在行走、跑步和跌倒等不同运动状态下的姿态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但每个样本都带有时间戳，可用于时间序列分析。
地理范围：数据采集未限定地理位置，可视为通用的人体运动数据。
数据维度：数据集包含多维传感器数据，具体包括：
RotationRatex, RotationRatey, RotationRatez：陀螺仪数据，表示设备绕x、y、z轴的角速度。
Gravityx, Gravityy, Gravityz：重力加速度数据，表示设备受到的重力分量。
UserAccelerationx, UserAccelerationy, UserAccelerationz：用户加速度数据，表示设备相对于重力的加速度。
MagneticFieldx, MagneticFieldy, MagneticFieldz：磁场数据，表示设备周围的磁场强度。
MagneticFieldaccuracy：磁场精度。
heading：设备朝向。
attituderoll, attitudepitch, attitudeyaw：设备姿态，分别表示滚动、俯仰和偏航角度。
数据格式：CSV格式，文件名为walkrunfallcsv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于移动设备传感器，已进行初步的数据采集，原始数据未经特殊处理。
该数据集适合用于人体运动姿态识别、步态分析、跌倒检测等研究，以及相关的机器学习模型训练。
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、生物力学、移动健康等领域的学术研究，例如步态分析、跌倒风险评估、运动状态识别等。
行业应用：可以为智能健康、可穿戴设备、运动监测App提供数据支持，例如步态分析、跌倒风险评估、运动状态识别等。
决策支持：支持医疗健康领域的疾病诊断和康复治疗，例如步态分析、跌倒风险评估、运动状态识别等。
教育和培训：作为相关领域的教学资源，帮助学生和研究人员理解传感器数据分析、机器学习模型构建等。
此数据集特别适合用于探索人体运动与传感器数据之间的关系，帮助用户开发基于传感器数据的运动识别算法，提高对人体运动状态的理解和预测能力。
