DSADS Dataset Loader

DSADS

DSADSデータセットに記録されているセンサデータとメタデータを読み込む．

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Path	DSADSデータセットのパス(path/to/dataset/data").	required

Attributes:

Name	Type	Description
supported_x_labels	List[str]	ターゲット以外のすべてのラベルのリスト
supported_y_labels	List[str]	ターゲットラベルのリスト

load(self, x_labels=None, y_labels=None, subjects=None)

DSASSデータセットを読み込み，sliding-window処理を行ったデータを返す．

Parameters:

Name	Type	Description	Default
x_labels	Optional[list]	入力(従属変数)のラベルリスト(ラベル名は元データセットに準拠)．ここで指定したラベルのデータが入力として取り出される．	None
y_labels	Optional[list]	ターゲットのラベルリスト(仕様はx_labelsと同様)	None
subjects	Optional[list]	ロードする被験者を指定する．指定されない場合はすべての被験者のデータを返す． 被験者は計9名おり，それぞれにIDが割り当てられている． 被験者ID: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]	None

Examples:

>>> dsads_path = Path('path/to/dataset/data/')
>>> dsads = DSASS(dsads_path)
>>>
>>> x_labels = ['T_accx', 'T_accy', 'T_accz']
>>> y_labels = ['activity', 'subject']
>>> x, y = dsads.load(x_labels=xlabels, y_labels=y_labels)
>>> print(f'x: {x.shape}, y: {y.shape}')
>>>
>>> # > x: (?, 3, 125), y: (?, 1)

Returns:

Type	Description
Tuple[numpy.ndarray, numpy.ndarray]	sliding-windowで切り出した入力とターゲットのフレームリスト x_framesは3次元配列で構造は大まかに(Batch, Channels, Frame)のようになっている． Channelsはx_labelsで指定したものが格納される． y_framesは2次元配列で構造は大まかに(Batch, Labels)のようになっている． Labelsはy_labelsで指定したものが格納される． y_framesはデータセット内の値をそのまま返すため，分類で用いる際はラベルの再割り当てが必要となることに注意する．

load(path)

Function for loading DSADS dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Union[pathlib.Path, str]	Directory path of DSADS dataset.	required

Returns:

Type	Description
Tuple[List[pandas.core.frame.DataFrame], List[pandas.core.frame.DataFrame]]	Sensor data segmented by activity and subject.

load_raw(path)

Function for loading raw data of DSADS dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Path	Directory path of DSADS dataset.	required

Returns:

Type	Description
List[pandas.core.frame.DataFrame]	Raw data of DSADS dataset. Each item in 'chunks' is a part of dataset, which is splited by activity and subject.