智能手机传感器数据人体活动识别数据集SmartphoneSensorDataHumanActivityRecognition-jingjinghuhu

数据来源：互联网公开数据

标签：人体活动识别, 传感器数据, 机器学习, 智能手机, 加速度计, 陀螺仪, 磁力计, 压力传感器

数据概述：该数据集包含来自智能手机内置传感器的数据，记录了用户进行不同人体活动时的传感器读数，用于人体活动识别任务。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态传感器数据快照。地理范围：数据采集未限定地理位置，理论上适用于任何使用智能手机的场景。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个传感器轴向的数据或标签信息，具体包括：加速度计（Acc_x, Acc_y, Acc_z）、陀螺仪（Gyr_x, Gyr_y, Gyr_z）、磁力计（Mag_x, Mag_y, Mag_z）、线性加速度计（LAcc_x, LAcc_y, LAcc_z）、方向传感器（Ori_x, Ori_y, Ori_z, Ori_w）、重力传感器（Gra_x, Gra_y, Gra_z）、压力传感器（Pressure）和活动标签（Label）。数据格式：CSV格式，每个CSV文件包含一个或多个传感器数据列，以及对应的活动标签。来源信息：数据来源于公开的传感器数据集，已进行初步的整理和标准化。该数据集适合用于人体活动识别、行为分析和移动应用开发。

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：适用于机器学习、模式识别和信号处理等领域的学术研究，如人体活动分类、行为预测、异常行为检测等。行业应用：可以为智能穿戴设备、健康管理应用、运动健身应用等提供数据支持，例如活动监测、步数统计、姿态识别等。决策支持：支持移动设备用户行为分析、用户体验优化等决策，帮助开发者改进应用功能和用户界面。教育和培训：作为机器学习、数据分析和移动应用开发课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握传感器数据处理和人体活动识别技术。此数据集特别适合用于探索不同人体活动与传感器数据之间的关系，帮助用户构建活动识别模型、优化算法性能，并应用于各种智能移动应用中。