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该数据集包含3轴加速度传感器收集的行为识别数据，版本为WISDM_ar_latest.tar.gz。

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简介：
三轴加速度传感器收集的数据，主要应用于对人体活动进行识别。该数据集名为WISDM_ar_latest.tar.gz，由Jennifer R. Kwapisz、Gary M. Weiss和Samuel A. Moore于2010年发布，并发表在“Activity Recognition using Cell Phone Accelerometers”论文中，该论文发表于第四届国际知识发现从传感器数据研讨会（KDD-10）Proceedings，会议地点位于华盛顿特区。

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  • 3轴加速度传感器数据用于行为识别-WISDM_ar_latest.tar.gz
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    这段资料包含了来自WISDM项目的最新版本的数据集，专注于通过三轴加速度传感器收集的行为识别数据。该文件以tar.gz格式封装，便于下载和解压使用。 3轴加速度传感器数据用于人体行为识别的WISDM_ar_latest.tar.gz文件由Jennifer R. Kwapisz, Gary M. Weiss 和 Samuel A. Moore (2010) 提供。他们在第四国际传感数据分析知识发现研讨会（在KDD-10）上发表了《使用手机加速计进行活动识别》一文，讨论了这一主题。
     
  • 行为识别的数据集合
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    行为识别的数据集合旨在收集和整理各类人类活动数据集，以促进行为识别领域的研究与发展。这些数据涵盖多种场景与应用，助力于提高机器对人类日常行为的理解能力。 总结了行为识别领域常用的数据集，主要涵盖国外的相关数据集。
     
  • DHT11温湿度传感器的数据收集
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    本项目旨在通过DHT11温湿度传感器实时采集环境中的温度和湿度数据，并进行数据分析以监测室内气候情况。 使用简单的DHT11数据采集方法，只需替换延时函数、更换宏定义中的DATA单总线引脚，并调用一个测试函数即可获取所需的数据，操作简便快捷。
     
  • 温湿度传感器数据收集器.zip
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    该资料包包含一个用于收集温湿度数据的数据收集器程序。用户可以使用它轻松地监测和记录环境中的温度与湿度变化情况。 温湿度传感器数据采集器是一种专门用于实时监测并记录环境中的温度与湿度的硬件设备。它主要由温湿度传感器、数据处理单元、通信模块以及电源模块构成。 在硬件开发中，核心部件是温湿度传感器，它可以单独存在或集成于某些微控制器内。常见的传感器包括DHT11、DHT22和SHT21等型号，这些可以准确地检测环境中的温度与湿度信息。另外，数据采集器还需要一个处理器单元来处理这些数据——通常是像Arduino或ESP8266这样的微控制器，因为它们拥有丰富的IO接口以便于与其他设备进行交互。 通信模块是另一个关键组成部分，用于传输从传感器获取的数据到外部设备或者网络中。常见的传输方式包括有线（如RS485、USB和以太网）以及无线（例如Wi-Fi、蓝牙和ZigBee）。由于其成本低廉且易于集成及组网，Wi-Fi模块被广泛应用。 电源模块为数据采集器提供电力支持，可以是电池供电或通过USB等方式。设计时需考虑功耗问题，确保设备在无人值守的情况下能够长时间稳定运行。 源码部分则是软件的核心所在，它控制着数据的收集、处理和传输过程。通常，在Arduino平台上使用的代码文件以.ino为后缀名，并且使用C/C++编写。通过编程可以设定传感器读取频率、定义数据处理算法以及通信协议等规则。main.ino作为主程序文件，则包含了整个采集流程中的初始化设置、主循环及异常处理等功能。 而说明文档则详细解释了如何正确地使用该设备，包括硬件连接图示、源码结构概述和可能遇到的问题及其解决办法等内容，这对于用户理解并有效操作数据采集器非常重要。 综上所述，温湿度传感器数据采集器是一个结合多种技术的系统。它不仅需要精确配合的各种硬件组件，还需要智能控制软件的支持。随着物联网及大数据时代的到来，在环境监测、智能农业以及工业自动化等领域中，此类设备的作用将越来越重要。
     
  • UCF101 - 行为识别数据集（Action Recognition Dataset）
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    UCF101是一个包含超过13,000个视频片段的行为识别数据集，涵盖了101种不同的日常动作类别，广泛应用于计算机视觉领域中的行为理解和分析研究。 UCF101 数据集由中央佛罗里达大学提供。该数据集包含两个主要部分：UCF101_TrainTestSplits-DetectionTask_datasets.zip 和 UCF101_TrainTestSplits-RecognitionTask_datasets.zip。
     
  • 利用三轴加速度传感器进行手势识别
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    本研究探讨了基于三轴加速度传感器的手势识别技术，通过分析不同手势产生的运动数据，实现精准的手势分类与识别。 采用MMA7260加速度传感器采集主手腕的手势动作信号，并根据手势加速度信号的特点进行数据窗口的自动检测、去噪及重采样预处理。通过提取关键特征，构造离散隐马尔可夫模型以实现对手势动作的有效识别。
     
  • BMA150三轴加速度传感器(G-Sensor)数据手册
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    本数据手册详述了BMA150三轴加速度传感器的技术规格、工作原理及应用指南，适用于需要精确测量运动和姿态的应用。 三轴加速度传感器（又称重力传感器或GSensor）以及BMA150加速计的说明书包含两个PDF文件：第一个是产品介绍说明书；第二个提供了详细的硬件接口描述，包括I2C/SPI接口访问时序及寄存器描述等信息。
     
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    本文档探讨了利用可穿戴传感器技术收集和分析人体行为活动数据的方法，并研究了如何有效识别这些活动中蕴含的信息。 人体行为活动的数据采集与识别基于可穿戴传感器技术，该技术通过感知行为数据来识别不同的行为类别，在移动健康看护、随身运动监测等领域具有广阔的应用前景，并受到了广泛的学术关注。
     
  • 红外行为识别数据集RAR文件
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    该RAR文件包含一个用于训练和评估红外行为识别算法的数据集，内含多种场景下的视频片段及对应的行为标签。 本资源是一个公开的红外行为识别数据集，包含六类行为：sitting（坐着）、running（跑步）、standing（站立）、looking-back（回头）、walking（行走）和lying-down（躺下）。该数据集包括两个文件夹，即训练文件夹和测试文件夹。其中，每类行为在训练数据集中各有200张图片，在测试数据集中各有80张图片。