基于六轴传感器信号和深度学习模型的人体动作识别(一)数据来源

matlab的旋律

数据来源：https://www.mad.tf.fau.de/resear ... ly-life-activities/
DaLiAc数据库，使用惯性传感器记录日常生活活动分类的数据。 其中包括有19位测试人员其中8名为女性11名为男性，年龄26±8岁，身高177±11 cm，体重75.2±14.2 kg)，共记录13个活动分类。包含六轴惯性传感器的设备佩戴如下：

记录的传感器数据排列组成如下：

其中A为加速度传感器，G为陀螺仪，各自包含3个轴向数据，L为对应的活动标签。各活动分类以及对应的标签如下表：

活动	标签L
坐着	1
躺着	2
站立	3
洗盘子	4
吸尘	5
扫地	6
走路	7
上楼梯	8
下楼梯	9
跑步	10
功率（50 W）骑自行车	11
功率（100 W）骑自行车	12
跳绳	13

对于习惯用左手的测试人员，手腕部的传感器佩戴在左手，测试人员的体征信息具体如下表：

id	年龄	性别	身高[cm]	体重 [kg]	习惯用手
1	21	男	181	78	右
2	26	男	190	74	右
3	28	男	189	90	右
4	19	女	158	60	右
5	31	男	192	78	右
6	26	男	176	70	左
7	24	女	158	65	右
8	29	男	180	90	右
9	26	男	185	70	右
10	27	女	169	59	右
11	27	男	178	72	右
12	18	男	175	70	右
13	21	女	177	86	右
14	22	女	180	55	左
15	27	男	196	95	右
16	25	女	173	82	右
17	55	男	178	108	右
18	24	女	158	54	右
19	27	女	170	72	右

传感器参数为：采样率为204.8Hz，加速度的量程为± 6g，脚踝处传感器的陀螺仪量程为± 2000 deg/s，其余位置传感器的陀螺仪量程为± 500 deg/s。