EmbracePlus腕表收缩峰与MSPTDfast真实驾驶数据及分析代码
该数据集包含11名驾驶员在马来西亚马六甲农村、高速和城市路线进行的18次真实驾驶中佩戴Empatica EmbracePlus采集的去标识化数据，包括64 Hz血容量脉搏、设备端收缩峰时间戳和60秒加速度摘要，以及GNU Octave中运行MSPTDfast v.2检测器复现论文结果的分析代码
基本信息
资源简介
EmbracePlus腕表收缩峰与MSPTDfast真实驾驶数据及分析代码
EmbracePlus onboard systolic peaks and MSPTDfast in real-world driving: Data and analysis code
该数据集包含11名驾驶员在马来西亚马六甲农村、高速和城市路线进行的18次真实驾驶中佩戴Empatica EmbracePlus采集的去标识化数据，包括64 Hz血容量脉搏、设备端收缩峰时间戳和60秒加速度摘要，以及GNU Octave中运行MSPTDfast v.2检测器复现论文结果的分析代码。数据可用于评估腕戴设备收缩峰与MSPTDfast检测器在真实驾驶场景下心率变异性分析的一致性，并支持方法复现与可穿戴传感研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：论文《Agreement of Wrist-Worn EmbracePlus Onboard Systolic Peaks with the MSPTDfast Detector for Heart Rate Variability in Real-World Driving》（Em and Teoh，投稿至Behavior Research Methods）的去标识化数据和分析代码。11名驾驶员在马来西亚马六甲的农村、高速和城市路线上进行了18次真实驾驶，佩戴Empatica EmbracePlus。每次记录包含导出的血容量脉搏（64 Hz）、EmbracePlus设备端收缩峰时间戳和60秒加速度摘要，所有时间均相对于记录开始。代码在GNU Octave中运行官方MSPTDfast v.2检测器（ppg-beats工具箱），复现论文所有结果，包括导出信号的极性检查。数据字典和说明见README.md。数据：CC BY 4.0；代码：MIT许可证。
【主题与分类】
主题标签：photoplethysmography、heart rate variability,、wearable sensors、Empatica EmbracePlus、MSPTDfast、naturalistic driving、method agreement。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23718697
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23718697
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- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 67.9 MB。
数据说明
用于论文《腕戴式EmbracePlus板载收缩峰与MSPTDfast检测器在真实驾驶场景下心率变异性分析的一致性研究》（Em与Teoh，投稿于《Behavior Research Methods》）的去标识化数据与分析代码。十一名驾驶员在马来西亚马六甲的乡村、高速公路和城市路线上进行了18次真实驾驶，期间佩戴Empatica EmbracePlus设备。每次驾驶记录包含导出的血容量脉搏信号（64 Hz）、EmbracePlus板载收缩峰时间戳以及60秒加速度计汇总数据，所有时间均相对于记录起始时刻。代码在GNU Octave中运行官方MSPTDfast v.2检测器（ppg-beats工具箱），可复现论文的全部结果，包括对导出信号的极性检查。数据字典与使用说明见README.md。数据采用CC BY 4.0许可；代码采用MIT许可证。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
