上下文感知基准数据集HANDY
数据来源：互联网公开数据
标签：上下文感知,手腕传感器,活动识别,时间序列,传感器数据,机器学习,基准数据集
数据概述：
本数据集是一个用于上下文感知研究的基准数据集，旨在通过手腕佩戴的运动传感器捕捉人体活动数据。数据集包含28个传感器字段，涵盖加速度计、陀螺仪、磁力计等多模态传感器数据，分为原始数据（RAW）和校准数据（CAL）两种形式。数据集由30名参与者完成，每位参与者包含10种不同类型的人体活动记录，活动名称以土耳其语表示，文件名格式为“参与者名称+活动名称”。数据采样率为52Hz，适用于高精度的活动识别和上下文感知任务。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用领域，包括但不限于：
1. 活动识别算法开发与优化
2. 上下文感知系统设计与评估
3. 传感器数据特征提取与分析
4. 时间序列数据分析与建模
5. 机器学习算法基准测试
6. 人体行为模式挖掘与分类
7. 基于传感器数据的智能应用开发
此外，该数据集还支持学术研究和工业应用，可用于验证新算法的性能，评估现有方法的局限性，以及探索人体活动识别的新方法和新场景。数据集的基准性质使其成为学术研究和工业开发的理想选择。
