人体行为活动多模态传感器数据集HumanActivityMultimodalSensorDataset-pragyachandak
数据来源：互联网公开数据
标签：人体行为识别, 传感器数据, 动作捕捉, 机器学习, 穿戴设备, 深度学习, 数据融合, 运动分析
数据概述：
该数据集包含来自穿戴式传感器的数据，记录了人体在不同活动下的多模态传感器信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为单个实验或活动周期。
地理范围：数据采集于特定实验环境，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括来自多个传感器的数据，如踝部、右口袋、腰带、颈部和手腕的加速度计、角速度计和光照传感器数据，以及脑电波传感器和红外线传感器数据。此外，还包含Subject（受试者）、Activity（活动类型）、Trial（实验次数）和Tag（标签）等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为CompleteDataSet (1).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于传感器实验，详细来源信息未明确。已进行原始采集，部分数据可能需要进一步清洗和预处理。
该数据集适合用于人体行为识别、动作分类、传感器数据融合以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于人体行为分析、运动模式识别、异常行为检测等方面的学术研究。
行业应用：可以为健康监测、智能穿戴设备、智能家居等行业提供数据支持，尤其在活动识别、用户行为分析等方面。
决策支持：支持健康管理、康复训练等领域的决策制定和个性化方案设计。
教育和培训：作为机器学习、传感器数据分析、人体运动学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解人体行为数据分析。
此数据集特别适合用于探索人体运动与传感器数据之间的关系，实现对人体活动的精准识别与预测，从而优化健康管理和人机交互体验。
