一、Daily_and_Sports_Activities数据集

1.数据集介绍

该数据集包括19项日常和体育活动的运动传感器数据，每项活动由8名受试者以自己的风格进行5分钟。躯干、手臂和腿部使用五个Xsens-MTx单位。19 项活动中的每一项都由 8 名受试者（4 名女性，4 名男性，年龄在 20 至 30 岁之间）进行，每次 5 分钟。 每个受试者的每项活动的总信号持续时间为 5 分钟。 受试者被要求以自己的风格进行活动，并且不受活动方式的限制。出于这个原因，某些活动的速度和幅度存在主体间差异。 这些活动在比尔肯特大学体育馆的电气和电子工程大楼进行， 在校园内平坦的户外区域。传感器单元经过校准，可在 25 Hz 采样频率下采集数据。将 5 分钟信号分成 5 秒段，以便为每个活动获得 480（=60x8） 个信号段。

2.数据集内容

这19项活动是： 坐着（A1）， 站立（A2）， 仰卧和右侧（A3 和 A4）， 上下楼梯（A5和A6）， 站在电梯里静止不动 （A7） 在电梯（A8）中四处走动， 在停车场（A9）行走， 在跑步机上以 4 公里/小时的速度行走（在平坦和 15 度倾斜的位置）（A1 0 和 A11）， 在跑步机上以 8 公里/小时的速度跑步 （A12）， 在步进器（A13）上锻炼， 在交叉训练器（A14）上锻炼， 在水平和垂直位置（A15 和 A16）骑健身车， 划船 （A17）， 跳跃 （A18）， 和打篮球（A19）。

3.数据集文件结构

19项活动（a）（按上述顺序排列） 8 个科目 （p） 60 段 （s） 躯干 （T）、右臂 （RA）、左臂 （LA）、右腿 （RL）、左腿 （LL） 5 个单位 每个单元上有 9 个传感器（x、y、z 加速度计、x、y、z 陀螺仪、x、y、z 磁力计）。

文件夹 a01、a02、…、a19 包含 19 项活动记录的数据。 对于每个活动，子文件夹 p1、p2、…、p8 包含来自 8 个主题中每个主题的数据。 在每个子文件夹中，有 60 个文本文件 s01、s02、…、s60，每个段一个。

在每个文本文件中，有 5 个单位 x 9 个传感器 = 45 列和 5 秒 x 25 Hz = 125 行。 每列包含 125 个数据样本，这些数据样本在 5 秒的时间内从其中一个单元的传感器获取。 每行都包含从所有 45 个传感器轴在特定采样时刻采集的数据，用逗号分隔。
第 1-45 列对应于：

T_xacc、T_yacc、T_zacc、T_xgyro、…、T_ymag、T_zmag、 RA_xacc、RA_yacc、RA_zacc、RA_xgyro、…、RA_ymag、RA_zmag、 LA_xacc、LA_yacc、LA_zacc、LA_xgyro、…、LA_ymag、LA_zmag、 RL_xacc、RL_yacc、RL_zacc、RL_xgyro、…、RL_ymag、RL_zmag、 LL_xacc、LL_yacc、LL_zacc、LL_xgyro、…、LL_ymag、LL_zmag。

因此 第 1-9 列对应于单元 1 （T） 中的传感器， 第 10-18 列对应于单元 2 （RA） 中的传感器， 第 19-27 列对应于单元 3 （LA） 中的传感器， 第 28-36 列对应于单元 4 （RL） 中的传感器， 第 37-45 列对应于单元 5 （LL） 中的传感器。

• Dataset Characteristics 数据集特征

Multivariate, Time-Series 多变量，时间序列

• Subject Area 学科领域

Computer Science 计算机科学

• Associated Tasks 相关任务

Classification, Clustering 分类、聚类

• Feature Type 要素类型

Real 真正

• Instances 实例

9120

• Features 特性

5625

二、数据集处理

原数据分析： 原始文件共19个活动，每个活动都由8个受试者进行信号采集，每个受试者在每一类上采集5min的信号数据，采样频率25hz（每个txt是 125*45 的数据，包含5s时间长度，共60个txt）

预处理思路： 数据集网站的介绍中说到60个txt是有5min连续数据分割而来,因此某一类别a下同一个受试者p的60个txt数据是时序连续的。所以可以将a()p()下的所有txt数据进行时序维度拼接，选择窗口大小为125，重叠率为40%进行滑窗。

1. 环境设置

首先，确保Python环境已安装以下库：

• numpy：用于数值计算。
• pandas：用于数据处理和CSV文件读取。
• os：用于操作系统功能，如文件路径处理。
• sys：用于访问与Python解释器紧密相关的变量和函数。

如果未安装，可以通过以下命令安装：

pip install numpy pandas

2. 数据集下载

数据集可以从UCI机器学习库下载，我们编写一个函数来自动下载并解压数据集。

import os
import zipfile
from urllib.request import urlretrieve

def download_dataset(dataset_name, file_url, dataset_dir):
    # 定义文件名和下载路径
    file_name = dataset_name + '.zip'
    download_path = os.path.join(dataset_dir, file_name)
    
    # 下载文件
    urlretrieve(file_url, download_path)
    
    # 解压文件
    with zipfile.ZipFile(download_path, 'r') as zip_ref:
        zip_ref.extractall(dataset_dir)
    
    # 删除压缩文件
    os.remove(download_path)

# 调用下载函数
download_dataset(
    dataset_name='Daily_and_Sports_Activities',
    file_url='http://archive.ics.uci.edu/static/public/256/daily+and+sports+activities.zip', 
    dataset_dir='./data'
)

3. 数据预处理

我们使用一个DASA函数来处理数据集，执行以下步骤：

3.1 参数设置

在函数开始处，我们设置了一些预处理参数：

• dataset_dir：数据集存放的目录。
• WINDOW_SIZE：滑动窗口的大小。
• OVERLAP_RATE：滑动窗口的重叠率。
• SPLIT_RATE：训练集和测试集的分割比例。
• VALIDATION_SUBJECTS：用于验证的受试者编号集合。
• Z_SCORE：是否进行Z分数标准化。
• SAVE_PATH：预处理后数据的保存路径。

def DASA(dataset_dir='./data', WINDOW_SIZE=125, OVERLAP_RATE=0.4, SPLIT_RATE=(8, 2), VALIDATION_SUBJECTS={7, 8}, Z_SCORE=True, SAVE_PATH=os.path.abspath('../../HAR-datasets')):
    # ... 省略其他代码 ...

3.2 数据读取与滑动窗口

接下来，我们读取原始数据，并应用滑动窗口技术来处理数据。

for label_id, adl in enumerate(adls):  # 遍历每个活动
    # ... 省略部分代码 ...
    for participant_idx, participant in enumerate(participants):  # 遍历每个受试者
        # ... 省略部分代码 ...
        files = sorted(os.listdir(participant))
        concat_data = np.vstack([pd.read_csv(file, sep=',', header=None).to_numpy() for file in files])
        cur_data = sliding_window(array=concat_data, windowsize=WINDOW_SIZE, overlaprate=OVERLAP_RATE)

这里，我们首先读取每个受试者文件夹中的所有文件，并将它们按顺序读取并垂直堆叠（np.vstack）成一个大的数组。然后，我们使用sliding_window函数对这个大数组应用滑动窗口技术，生成窗口化的数据。

3.3 数据分割

根据VALIDATION_SUBJECTS参数，我们选择留一法或平均法来分割训练集和测试集。

if VALIDATION_SUBJECTS:  # 留一法
    # ... 省略部分代码 ...
else:  # 平均法
    trainlen = int(len(cur_data) * SPLIT_RATE[0] / sum(SPLIT_RATE))
    testlen = len(cur_data) - trainlen
    xtrain += cur_data[:trainlen]
    xtest += cur_data[trainlen:]
    ytrain += [label_id] * trainlen
    ytest += [label_id] * testlen

3.4 数据标准化

如果设置了Z_SCORE=True，则对数据进行Z分数标准化。

if Z_SCORE:
    xtrain, xtest = z_score_standard(xtrain=xtrain, xtest=xtest)

3.5 数据保存

最后，我们将预处理后的数据保存到指定的路径。

if SAVE_PATH:
    # ... 省略部分代码 ...

4. 运行预处理

最后，我们调用DASA函数来执行整个预处理流程。

if __name__ == '__main__':
    DASA()

5. 结论

通过上述步骤，我们详细介绍了DASA数据集的下载、预处理、数据分割、标准化以及保存的过程。这些步骤为后续的机器学习模型训练和评估提供了准备好的数据。

请注意，上述代码中省略了一些辅助函数的实现细节，如sliding_window和z_score_standard。这些函数的具体实现将依赖于数据的具体格式和预处理需求。此外，代码中的路径和参数可能需要根据实际情况进行调整。

最后结果展示如下：

三、CNN网络训练Daily_and_Sports_Activities数据集

1.CNN网络结构

这里我们就不在过多解释，在之前的文章中已经多次提到了：

2.训练结果

通过训练CNN网络，Daily_and_Sports_Activities数据集在测试集上达到了87.93%的准确率，模型显示出了良好的泛化能力，同时具有91.60%的精确度和87.93%的召回率，F1分数为0.8973，表明模型在精确度和召回率之间取得了较好的平衡。此外，模型的推理时间非常快，单张图片的推理时间在0.0010到0.0013秒之间，整个测试集的推理时间仅为1.3570秒，显示出模型在实际应用中的高效性。