人体踝部运动加速度与角速度特征数据集AnkleMovementAccelerationandAngularVelocityFeatures-pragyachandak
数据来源：互联网公开数据
标签：人体运动, 踝部运动, 加速度, 角速度, 传感器数据, 时序数据, 特征工程, 机器学习
数据概述：
该数据集包含从人体踝部运动中提取的加速度和角速度特征，用于分析和建模人体运动模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从时间戳字段推测为时序数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用人体运动数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括：
踝部加速度：x、y、z 三个轴向的加速度均值、标准差、均方根、最大振幅、最小振幅、中位数、过零率、偏度、峰度、第一四分位数、第三四分位数、自相关系数、平均频率、中值频率、熵、能量、主频率、频谱质心等特征。
踝部角速度：x、y、z 三个轴向的角速度均值、标准差、均方根、最大振幅、最小振幅、中位数、过零率、偏度、峰度、第一四分位数、第三四分位数、自相关系数、平均频率、中值频率、熵、能量、主频率、频谱质心等特征。
数据格式：CSV格式，文件名为CompleteDataSetFeatures21_edited.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未知，但数据已提取了多种特征，适合用于运动模式识别和行为分析。该数据集适合用于人体运动分析、行为识别和步态分析等领域。
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：适用于生物力学、人体运动学、康复医学等领域的学术研究，例如步态分析、跌倒检测、运动姿态识别等。
行业应用：可以为可穿戴设备、智能健康监测、运动训练辅助等行业提供数据支持，尤其是在运动状态识别、活动量评估等方面。
决策支持：支持运动康复方案的制定、运动员训练效果的评估、以及老年人健康风险的预警。
教育和培训：作为生物力学、信号处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用人体运动数据。
此数据集特别适合用于探索人体踝部运动的特征与各种运动行为之间的关系，帮助用户实现运动模式的识别、预测和评估。
