室内环境感知数据-空房间与会议场景IndoorEnvironmentSensingData-EmptyRoomandMeeting数据集-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：环境感知, 室内环境, 传感器数据, 行为识别, 机器学习, 数据融合, 场景分析, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自室内环境的传感器数据，记录了空房间和会议室两种场景下的多种环境参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2023年7月17日。
地理范围：数据采集于特定室内环境，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个传感器数据，包括：加速度计（acc_x, acc_y, acc_z），二氧化碳浓度（eco2），多个气体传感器读数（ge_00 - ge_77），陀螺仪（gyr_x, gyr_y, gyr_z），湿度（humidity），亮度（luminance），磁力计（mag_x, mag_y, mag_z），运动状态（motion），气压（pressure），声级（soundlevel），多个声压级传感器读数（sph0 - sph12），温度（temperature），总挥发性有机化合物（tvoc）等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别对应空房间（Empty room_2023-07-17_09-36-42-652.csv）和会议室（Meeting_2023-07-17_09-36-42-652.csv）两种场景。数据已进行时间戳记录，便于时序分析。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行标准化，便于数据分析。
该数据集适合用于环境感知、行为识别、数据融合等研究和应用。
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：适用于室内环境感知、行为识别、环境建模相关的学术研究，如环境因素对人体活动的影响、室内场景分类等。
行业应用：可以为智能家居、智能建筑、环境监测等行业提供数据支持，特别是在环境质量评估、人员行为分析、智能设备联动等方面。
决策支持：支持室内环境管理和优化，如优化室内空气质量、提高能源利用效率等。
教育和培训：作为环境科学、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解传感器数据分析和应用。
此数据集特别适合用于探索不同场景下环境参数的变化规律，以及构建基于传感器数据的行为识别模型，从而实现对室内环境的深入理解和优化。
