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tidydata:基于 UCI Human Activity Recognition Using Smartphones Dat...
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2021-06-23
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该脚本将 UCI(加州大学欧文分校)使用智能手机数据集的人类活动识别作为输入。 这是一组对 30 名受试者进行的一组实验,他们在佩戴智能手机的情况下进行六项活动(步行、爬星、步行、坐下和站立)。 实验测量(总共 561 个)涉及从手机记录的加速度计和陀螺仪数据。 该脚本输出一个文本表,总结每个主题和每个活动的这些测量值。 使用了两个原始数据集: 惯性数据集,包括三轴加速度和角速度时间序列,以 50 Hz 的速率采样。 这些是在每次活动期间为每个受试者获得的。 它们被用来生产以下产品: 一个包含 561 个元素的运动“特征”向量,即在时域和频域的间隙数据集上计算的变量。 数据集分为“训练”和“测试”集。 下载并解压缩数据集后(脚本运行必不可少),可以在以下目录中找到这些原始数据集: intertial datasets: test/Inertial Signals, train/In
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LunaKnight
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