人体姿态检测

Human Activity Recognition (HAR) 数据集旨在赋予机器感知人类动作的能力，该数据集利用智能手机传感器（加速度计和陀螺仪）从90名参与者（75男15女）处收集了18种不同活动的信息，包含1945个原始活动样本及从中提取的9185个子样本；涵盖的活动包括站立、坐姿、坐/站姿交谈、反复起立坐下、躺卧、反复起立躺下、拾物、跳跃、俯卧撑、仰卧起坐、前行/后退/绕圈行走、跑步、上下楼梯以及乒乓球运动，数据以100Hz频率采集且已去除重力加速度但未进行噪声过滤；提供的文件包括记录原始时间域数据的“Raw_time_domian_data.zip”（含精确时间及三轴加速度和角速度）、剔除无效信号后的“Trimmed_raw_data.zip”、整合所有子样本的“Time_domain_subsamples.zip”（含三轴加速度和角速度读数、类别ID、样本长度及序列号），以及包含各信号1500点离散傅里叶变换（DFT）输出的“Frequency_features.zip”。