智能手机动作行为识别数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手机,动作识别,加速度计,人体活动,时间序列,机器学习,数据分析
数据概述：
本数据集来源于WISDM实验室，收录了36名用户在进行日常活动（如步行、坐着、站立、慢跑和上下楼梯）时智能手机加速度计收集的原始信号数据。数据采样频率为每秒20次，即每50毫秒记录一次数据。数据集包含6列字段：用户ID、活动类型、时间戳以及沿x、y、z三个轴的加速度计读数。时间戳以Unix时间戳（纳秒级）表示，活动类型为数据集中需要预测的目标变量。
数据用途概述：
该数据集适用于动作识别、行为模式分析、人体活动监测等多种场景。研究人员可以利用此数据进行时间序列分析，识别和预测用户的活动行为；产品开发者可以借助数据优化智能手机的健康和健身追踪功能；研究人员亦可基于数据研究不同活动对加速度计信号的影响，推动相关技术的发展。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解动作识别的基本原理和技术实现方法。
