文件名称：人类活动识别
文件大小：1.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-18 06:52:59
JupyterNotebook
人类活动识别 该项目将建立一个模型，以预测人类的活动，例如步行，步行上楼，步行到楼下，坐着，站立或躺下。 该数据集是从30个人（在此数据集中称为主题）收集的，他们使用智能手机在腰间执行不同的活动。 数据通过该智能手机中的传感器（加速度计和陀螺仪）进行记录。 录制了该实验的视频以手动标记数据。 如何记录数据 通过使用智能手机中的传感器（陀螺仪和加速度计），他们捕获了来自加速度计的“ 3轴线性加速度”（ tAcc-XYZ ）和来自陀螺仪的“ 3轴角速度”（ tGyro-XYZ ），具有多种变化。 prefix 't' in those metrics denotes time. suffix 'XYZ' represents 3-axial signals in X , Y, and Z directions. 快速浏览数据集： 加速度计和陀螺仪的读数来
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HumanActivityRecognition-main
----HAR_PREDICTION_MODELS.ipynb(302KB)
----HAR_LSTM.ipynb(17KB)
----HAR_EDA.ipynb(1.22MB)
----README.md(2KB)