手臂震颤数据库：特发性与帕金森手臂震颤分类研究
该数据集包含通过加速度计采集的手臂震颤数据，来自被诊断为特发性震颤和帕金森震颤的志愿者，以及无震颤诊断的志愿者。数据以Matlab cell和struct格式存储，并附有说明文件
基本信息
资源简介
手臂震颤数据库：特发性与帕金森手臂震颤分类研究
Arm Tremor Database - A Study on the Essential and Parkinson's Arm Tremor Classification 是一个面向手臂震颤分类研究的公开数据集，收录了通过加速度计采集的志愿者手臂震颤数据。数据来源涵盖三类人群：被诊断为特发性震颤的志愿者、被诊断为帕金森震颤的志愿者，以及无震颤诊断的志愿者。数据集以 Matlab 的 cell 与 struct 格式存储于 "database.mat" 文件中，并附带 "readme.txt" 说明文件，用于介绍数据库结构。该数据集发布于 Zenodo，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，主题涉及震颤、分类、帕金森病、特发性震颤、机器学习与信号处理等方向，可供震颤信号分析与分类识别相关研究使用。
【数据集背景】
震颤是神经系统疾病中常见的运动症状表现，特发性震颤与帕金森震颤在临床识别上存在一定难度，基于可穿戴传感器信号开展客观分类研究具有实际意义。该数据集正是围绕特发性震颤与帕金森手臂震颤的分类问题而构建，其部分数据曾用于 V. Skaramagkas、G. Andrikopoulos、Z. Kefalopoulou 与 P. Polychronopoulos 合作完成的研究工作 "A Study on the Essential and Parkinson's Arm Tremor Classification"，该文发表于 MDPI Signals 期刊 "Biosignals Processing and Analysis in Biomedicine" 专刊，第 2 卷第 2 期，页码 201–224，2021 年 4 月，DOI 为 10.3390/signals2020016。数据集的构建与发布为相关分类方法研究提供了实测信号基础。
【数据内容】
数据集的核心内容是通过加速度计获取的手臂震颤记录，覆盖特发性震颤、帕金森震颤以及无震颤诊断三类志愿者的数据。上传的文件包括两部分：一是 "database.mat"，以 Matlab 的 cell 和 struct 类型格式保存整个数据库；二是 "readme.txt"，以文本形式提供关于数据库结构的进一步说明。关于各类样本的具体数量、记录时长、通道配置等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来自被诊断为特发性震颤和帕金森震颤的志愿者，以及无震颤诊断的志愿者，采集手段为加速度计。数据采集流程的详细信息需参考前述发表于 MDPI Signals 的文章以及随数据提供的 "readme.txt" 文件。数据集的通讯作者为 Vasileios Skaramagkas。数据发布平台为 Zenodo，发布时间为 2021 年。源站为 doi.org。
【适用场景】
依据数据集的主题标签与内容，该数据适用于手臂震颤信号的分类研究，尤其是特发性震颤与帕金森震颤的区分识别；同时可用于机器学习方法在生理信号分类中的验证，以及震颤信号的信号处理与分析研究。无震颤诊断志愿者的数据为对照分析提供了参考类别。具体任务设定与实验方案由使用者自行设计，源站未提供。
【使用方法】
使用者可通过 "database.mat" 文件在 Matlab 环境中直接加载数据库，其 cell 与 struct 格式便于按受试者或记录组织访问数据；"readme.txt" 文件提供了数据库结构的说明，应在使用前阅读以正确解析数据字段。关于数据采集 procedure 的更多信息，需参阅前述 MDPI Signals 论文及说明文件。源站未提供其他使用说明。
【质量与限制】
该数据集的部分数据已被用于同行评议的期刊论文，具有一定的研究基础。但关于数据规模、标注一致性、信号质量评估等信息，源站未提供。使用者在开展分类研究时应注意样本类别构成与采集条件对结果的影响，具体限制需结合 "readme.txt" 与相关论文判断，源站未提供系统性的质量评估说明。
【引用与许可】
使用该数据集应引用相关研究工作：V. Skaramagkas, G. Andrikopoulos, Z. Kefalopoulou, and P. Polychronopoulos, "A Study on the Essential and Parkinson's Arm Tremor Classification," MDPI Signals, Special Issue on Biosignals Processing and Analysis in Biomedicine, vol.2, no.2, pp. 201-224, April 2021, DOI: 10.3390/signals2020016。数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，允许在署名条件下使用与再分发。通讯作者为 Vasileios Skaramagkas。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.4772130
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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 6.8 MB。
数据说明
数据库包含通过加速度计采集的手臂震颤数据，数据来自被诊断为特发性震颤和帕金森震颤的志愿者，以及未被诊断为震颤的志愿者。上传的文件包括：1）“database.mat”：采用Matlab cell和struct类型格式的数据库；2）“readme.txt”：提供有关数据库结构更多信息的文本文件。该数据集的一部分已用于以下被接收发表的研究工作中：V. Skaramagkas, G. Andrikopoulos, Z. Kefalopoulou, and P. Polychronopoulos, “A Study on the Essential and Parkinson’s Arm Tremor Classification,” in MDPI Signals, Special Issue on Biosignals Processing and Analysis in Biomedicine, vol.2, no.2, pp. 201-224, April 2021; DOI: 10.3390/signals2020016 2021。有关数据采集过程的更多信息，请参阅上述文章和readme.txt文件。通讯作者：Vasileios Skaramagkas, vskaramagkas96@gmail.com；George Andrikopoulos, andrikopg@gmail.com
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。
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