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睡眠岗位数据集1486张+机器学习+数据采集+纯自行采集无标注高质量

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简介:
本数据集包含1486张高质量、未经标注的睡眠相关图像,适用于进行机器学习研究与模型训练的数据采集需求。所有图片均为独立采集,确保了数据的真实性和多样性。 我们提供了一个包含1486张图片的高品质睡眠监测数据集,非常适合用于训练YOLO模型进行机器学习任务。

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  • 1486+++
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    本数据集包含1486张高质量、未经标注的睡眠相关图像,适用于进行机器学习研究与模型训练的数据采集需求。所有图片均为独立采集,确保了数据的真实性和多样性。 我们提供了一个包含1486张图片的高品质睡眠监测数据集,非常适合用于训练YOLO模型进行机器学习任务。
  • 合.zip
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    睡眠质量数据集合包含了一系列关于个人睡眠模式和环境影响的数据记录,旨在帮助研究者分析改善睡眠的方法与策略。 睡眠质量数据集.zip 告诉我们这个压缩文件内包含的是一个关于人类睡眠质量的数据集合。这类数据通常与生理学、心理学及健康科学领域相关,并且可以被用于研究各种因素对睡眠模式的影响以及如何改善人们的睡眠习惯。 描述中的“数据分析数据集”表示该文件为进行深入分析准备的,可能的研究方向包括理解个体的睡眠行为、识别和解决潜在的睡眠障碍问题,或是开发新的监测或提升睡眠质量的产品和服务。标签中提到的数据集中包含多个变量,如参与者的年龄、性别等个人信息及他们的入睡时间、醒来时间以及深睡与浅睡阶段的具体时长。 压缩包中的 Sleep_Efficiency.csv 文件是数据的核心部分,它以CSV格式存储了大量的详细记录。文件名中的 Efficiency 通常指的是睡眠效率这一关键指标,即实际睡眠时间和在床上总时间的比例关系。 从这个数据集中可以进行以下几种类型的分析: 1. **描述性统计**:计算平均值、中位数和标准差等统计数据来评估整体的睡眠质量分布情况。 2. **关联性分析**:研究不同变量(如年龄、性别)与睡眠效率之间的联系,以确定哪些因素可能影响睡眠效果。 3. **时间序列分析**:如果数据包含了连续记录的信息,则可以探索睡眠效率随时间的变化趋势,并找出潜在的时间模式或季节变化规律。 4. **聚类分析**:通过根据参与者的特定特征对他们进行分组来识别不同的睡眠类型和模式。 5. **预测模型**:利用机器学习技术建立基于生活习惯和个人生理指标的个体化睡眠质量预测模型。 6. **异常检测**:寻找那些显著不同于正常范围内的数据,可能有助于早期发现潜在的健康问题。 在执行上述分析时必须注意保证所使用数据的质量和完整性。此外,在处理敏感个人信息(如个人健康信息)的过程中需要严格遵守相关的隐私保护法规以确保合规性。睡眠质量数据集.zip 是一个研究人类睡眠行为、提升公众对良好睡眠重要性的认识以及改善现有干预措施的有效工具。通过全面的数据分析,我们能够更深入地了解和解决影响人们健康的各类睡眠问题,并鼓励形成更加健康的生活习惯。
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    本资源为使用LabVIEW进行USB6009数据采集的程序代码和示例。涵盖基本的数据采集功能,适用于需要通过LabVIEW软件实现高效、精确数据采集的研究人员与工程师。 一个LabVIEW中的基于数据采集卡USB-6009的数据采集程序。
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    《睡眠健康数据库集合》是一款全面汇集各类睡眠数据的工具,旨在帮助用户追踪、分析个人睡眠模式,提供改善建议,促进更健康的睡眠习惯。 睡眠健康数据集包含了有关个人睡眠模式的详细信息。这些数据可以帮助研究人员分析影响睡眠质量的因素,并提出改善建议。通过研究此类数据集,可以更好地理解人们的睡眠习惯及其对整体健康的影响。
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    本资源包包含ADC0809和DAC0832的数据采集与控制程序,采用FPGA实现增量式数据采集方法,并提供详细的adc控制器设计文档。 在电子设计领域,FPGA(现场可编程门阵列)因其灵活性与高效性而被广泛应用,尤其是在数据采集系统中。本项目通过结合ADC0809模数转换器、DAC0832数模转换器以及FPGA构建了一个完整的数据采集系统,实现了对模拟信号的数字化处理和反向输出。 ADC0809是一款逐次逼近型8位模数转换器,能够将输入的模拟信号转化为数字信号。其最大采样速率可达200ksps(每秒千样本)。工作原理是通过比较输入电压与一系列递减参考电压来确定数字输出值。该器件具有8位分辨率,意味着它能将输入电压范围划分为256个等分,从而提供相对精细的采样结果。 DAC0832则是一款支持单缓冲和双缓冲模式工作的8位数模转换器,能够把数字信号转化为模拟电压。在数据采集系统中主要用于将处理后的数字化信息还原成原始或进一步加工过的模拟信号进行输出。该器件具备高速率的信号转换能力。 FPGA在这个系统里担任核心控制器的角色,负责协调ADC和DAC的工作流程,并执行采样数据的处理任务。它控制着ADC启动转换过程、读取其结果并驱动DAC按照相应的数字指令产生对应的模拟电压输出。增量调制是一种简单的编码方式,在某些应用场景下可以节省带宽与存储空间。 设计FPGA数据采集系统需要掌握包括查找表(LUT)、可编程逻辑单元(CLB)和IO单元在内的基本结构,以及VHDL或Verilog等硬件描述语言的知识点。同时还需要熟悉ADC和DAC的工作原理及它们与FPGA的接口协议如SPI、I2C或者并行通信方式。此外,设计适当的控制逻辑以确保数据采样和转换同步进行是十分重要的。 在实际应用中,FPGA的优势在于能够快速适应不同需求并通过重新配置实现功能动态变化的能力。因此,在系统设计过程中应当充分考虑其可扩展性和灵活性特性。对于需要增加额外功能(如滤波、数据压缩或通信接口)的数据采集系统来说,FPGA可以轻松应对这些挑战。 总结而言,本项目展示了FPGA在构建高效数据采集系统的强大能力。通过结合ADC0809和DAC0832的配合使用实现了信号双向转换的功能,并且作为核心控制器不仅控制着整个过程还可能包含复杂的处理算法。这使我们能够深入了解FPGA技术、模数与数模转换器的工作原理以及如何在实际工程中整合这些元件构建高效的数据采集系统。
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    本数据集包含2037张图片,记录了各种情境下的电话通话及吸烟行为,所有图像均采用YOLO和XML格式进行详细标注。 数据集包含两类目标:打电话和抽烟,共有2037张图片。标签采用YOLO格式和VOC(XML)格式。如在使用过程中遇到问题,请留言或私信反馈。 该数据集未进行数据增强处理,下载后可自行添加各种增强技术,例如旋转、调整饱和度及曝光量等。 备注:此数据集质量上乘,标注准确无误,欢迎下载!