设备运动识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：设备运动,人类活动识别,物联网,传感器数据,时间序列,机器学习,数据采集
数据概述：
本数据集包含了来自多个iOS设备和用户的运动数据，分为标注数据和未标注数据两类。标注数据通过严格的运动试验和指令收集，涵盖五种明确的活动类型：行走、跑步、坐/躺、上下楼梯。未标注数据则是在完全不受控的真实世界环境中采集，模拟实际应用场景，采样率为15Hz，而标注数据的采样率为30Hz，以平衡数据质量和设备能耗。数据集主要用于研究人类活动识别及其相关算法的开发与优化。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括人类活动识别的研究、运动模式分析、机器学习模型训练与验证、时间序列数据分析等。研究人员可利用此数据集探索更高效的数据采集方法和更准确的活动识别算法。开发者可基于数据集开发智能穿戴设备或移动应用，实现用户行为的实时监测与分析。此外，数据集还可用于评估个性化自监督学习方法在真实世界中的表现，为智能交互系统的设计提供支持。
