Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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人間活動識別データベースは、30名の研究参加者の記録に基づいて構築されました。彼らは日常生活活動（ADL）を行いながら、埋め込み型慣性センサーを搭載した腰部装着型スマートフォンを携帯しました。目的は、活動を実行された6つの活動のいずれかに分類することです。
実験説明
実験は、19 - 48歳の30名のボランティアからなるグループで行われました。それぞれの人は腰部にスマートフォン（サムスンGalaxy S II）を装着して、6つの活動（*歩行、*上階への歩行、*下階への歩行、*座る、*立つ、*横になる）を行いました。搭載されている加速度計とジャイロスコープを使用して、50Hzの一定速度で3軸の線形加速度と3軸の角速度を捕捉しました。実験は録画され、データを手動でラベリングするために使用されました。得られたデータセットはランダムに2つのグループに分割され、70％のボランティアが訓練データを生成するために選ばれ、30％がテストデータとして選ばれました。
センサー信号（加速度計とジャイロスコープ）は、ノイズフィルターを適用することで前処理され、その後、2.56秒で50％の重複（128回の読み取り/ウィンドウ）の固定幅スライディングウィンドウでサンプリングされました。バターワース低域通過フィルターを使用して、重力と人体運動成分を持つセンサー加速度信号を人体加速度と重力に分離しました。重力は低周波成分のみを持つと仮定されたため、0.3Hzのカットオフ周波数を持つフィルターが使用されました。時間領域と周波数領域から変数を計算することで、各ウィンドウから特徴ベクトルを取得することができます。
属性情報
データセット内の各レコードについて、以下の情報が提供されます：
加速度計の3軸加速度（総加速度）と推定された体の加速度。
ジャイロスコープの3軸角速度。
時間領域と周波数領域の変数を持つ561次元の特徴ベクトル。
その活動ラベル。
実験を行った被験者の識別子。
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