可穿戴设备数据的机器学习设备端脱水监测数据集

数据集概述

本数据集基于Shimmer3 GSR设备采集的11名受试者身体信号数据，包括加速度计、陀螺仪、磁力计、皮肤电反应、光电容积描记、温度和气压等，涵盖禁食（长达15小时）与非禁食（最后饮水时间为1小时）两种状态下的记录，用于设备端脱水监测的机器学习研究。

文件详解

• 文件名称: shimmer-raw-dataset-dehydration.zip：压缩包格式，包含原始可穿戴设备采集的身体信号数据及受试者饮水时间记录，具体字段需解压后查看。

数据来源

Zenodo（记录编号：7099266）

适用场景

• 健康监测研究：分析身体信号与脱水状态的关联
• 机器学习模型开发：构建基于可穿戴设备数据的脱水监测算法
• 生物医学工程应用：探索设备端健康监测技术的可行性
• 生理信号分析：研究禁食状态对多模态生理信号的影响