可穿戴传感器能量消耗预测数据集：健康个体多活动能量与生理传感器数据

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Predicting energy cost from wearable sensors: A dataset of energetic and physiological wearable sensor data from healthy individuals performing multiple physical activities
• DOI：10.6084/m9.figshare.7473191.v4
• 发布日期：2019-03-12
• 文件数：11 个
• 文件总体积：8.59 GB
• 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Predicting_energy_cost_from_wearable_sensors_A_dataset_of_energetic_and_physiological_wearable_sensor_data_from_healthy_individuals_performing_multiple_physical_activities/7473191

命令行下载

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curl -L -o "Subject01.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/13842833"
curl -L -o "Subject02.mat" "https://ndownloader.figshare.com/files/13842842"
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文件清单

• CompleteDataDescription_Ingraham_Ferris_Remy_2018.pdf（794.66 KB）
• Subject01.mat（681.48 MB）
• Subject02.mat（842.48 MB）
• Subject03.mat（770.28 MB）
• Subject04.mat（773.84 MB）
• Subject05.mat（826.99 MB）
• Subject06.mat（950.91 MB）
• Subject07.mat（946.96 MB）
• Subject08.mat（960.93 MB）
• Subject09.mat（986.04 MB）
• Subject10.mat（850.95 MB）

文件总体积 8.59 GB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

本数据集呈现了十名健康受试者进行六项体力活动时的能量代谢与可穿戴生理传感器数据。
测试的活动包括：跑步机上的平地行走、坡度行走、倒走和跑步，固定自行车骑行，以及爬梯机上的爬楼梯——均在多种速度和/或强度下进行（共21种条件）。
受试者进行所有活动期间，通过可穿戴传感器采集了以下生理信号：

• 耗氧量与二氧化碳产生量
• 呼吸交换率
• 呼吸频率
• 分钟通气量
• 血氧饱和度（SpO2）
• 心率
• 皮肤电活动
• 皮肤温度
• 从左/右手腕、左/右脚踝、左/右脚、骨盆和胸部测得的加速度、角速度和磁场（IMU）
• 左/右侧臀大肌、股直肌、股外侧肌、半腱肌、股二头肌、腓肠肌内侧头、比目鱼肌、胫骨前肌的表面肌电信号

数据包含在十（10）个Matlab .mat文件中（每个受试者一个文件）。有关文件结构的完整描述，请参阅文件：CompleteDataDescription_Ingraham_Ferris_Remy_2018

关于实验方法的完整描述，请参阅已发表的文章：
Ingraham, Kimberly A., Daniel P. Ferris, and C. David Remy. “Evaluating Physiological Signal Salience for Estimating Metabolic Energy Cost from Wearable Sensors.” Journal of Applied Physiology (2019). DOI: 10.1152/japplphysiol.00714.2018

编辑历史：版本4为最新版本（截至2019年3月12日）。各版本之间的唯一更改是为了完整性而对CompleteDataDescription.pdf文件进行的更新。

请将任何通信发送至：Kimberly Ingraham (kaingr@umich.edu)

许可

CC0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.7473191.v4（source: https://figshare.com/articles/dataset/Predicting_energy_cost_from_wearable_sensors_A_dataset_of_energetic_and_physiological_wearable_sensor_data_from_healthy_individuals_performing_multiple_physical_activities/7473191）。