GettingAndCleaningData:获取和清理数据课程项目

使用智能手机数据集进行人类活动识别 这些实验是在 19-48 岁年龄段的 30 名志愿者中进行的。 每个人在腰部佩戴智能手机（三星 Galaxy S II）进行六项活动（WALKING、WALKING_UPSTAIRS、WALKING_DOWNSTAIRS、SITTING、STANDING、LAYING）。 使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，我们以 50Hz 的恒定速率捕获了 3 轴线性加速度和 3 轴角速度。 实验已被录像以手动标记数据。 获得的数据集被随机分成两组，其中 70% 的志愿者被选择用于生成训练数据和 30% 的测试数据。 传感器信号（加速度计和陀螺仪）通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在 2.56 秒和 50% 重叠（128 个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采样。 传感器加速度信号具有重力和身体运动分量，使用巴特沃斯低通滤波器将其分离为身体加速度和重力。 假设重力只有低频分