UCI-HAR数据集

### UCI HAR 数据集介绍

UCI HAR (Human Activity Recognition Using Smartphones) 数据集是一个广泛应用于人体活动识别研究的数据集合[^1]。该数据集由来自30名参与者执行六种不同类型的日常活动（步行、上楼、下楼、坐着、站着和躺卧），通过智能手机上的加速度计和陀螺仪收集得到。

#### 下载链接

为了获取这个宝贵的研究资源，可以利用特定函数 `download_dataset` 来实现自动化下载过程，并将文件存储至指定路径：

def download_dataset(dataset_name, file_url, dataset_dir):
    import os
    import urllib.request
    
    filename = os.path.join(dataset_dir, f"{dataset_name}.zip")
    if not os.path.exists(filename):
        print(f"Downloading {dataset_name}...")
        urllib.request.urlretrieve(file_url, filename)
        print("Download completed.")
    else:
        print(f"The dataset '{dataset_name}' already exists at the location.")

# 调用方法如下所示：
download_dataset(
    dataset_name='UCI-HAR',
    file_url='https://archive.ics.uci.edu/static/public/240/human+activity+recognition+using+smartphones.zip',
    dataset_dir='./datasets'
)

此外，还可以借助第三方库如 `tsfresh` 提供的功能来简化这一流程[^3]：

from tsfresh.examples.har_dataset import download_har_dataset

# 执行下面这行代码即可完成下载操作
download_har_dataset()

#### 特征说明

UCI HAR 数据集中包含了多种传感器采集到的时间序列信号作为特征输入。具体来说，原始数据经过预处理后被转换成固定长度窗口内的统计特性描述符，形成了一组丰富的属性列表，其中包括但不限于时间域中的均值、标准差以及频率域下的峰值频谱能量等指标。这些精心挑选出来的特征对于后续构建高效的分类器具有重要意义。