HHAR Dataset Loader

HHAR

HHAR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	Union[str,Path]	HHARデータセットのパス． Phones_[accelerometer,gyroscope].csv, Watch_[accelerometer,gyroscope].csvが置かれているディレクトリパスを指定する．	required

load(self, sensor_types, device_types, window_size, stride, subjects=None)

HHAR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
sensor_type		センサタイプ．"acceleromter" or "gyroscope"	required
device_type		デバイスタイプ．"Phone" or "Watch"	required
window_size	int	フレーム分けするサンプルサイズ	required
stride	int	ウィンドウの移動幅	required
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，それぞれに文字列のIDが割り当てられている． 被験者ID: ['a','b','c','d','e','f','g','h','i']	None

Examples:

>>> hhar_path = Path('path/to/dataset')
>>> hhar = HHAR(hhar_path)
>>>
>>> # 被験者'a'，'b'，'c'，'d'のみを読み込む
>>> subjects = ['a','b','c','d']
>>> x, y = hhar.load(sensor_types='accelerometer', device_types='Watch', window_size=256, stride=128, subjects=subjects)
>>> print(f'x: {x.shape}, y: {y.shape}')
>>>
>>> # > x: (?, 3, 256), y: (?, 4)

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は加速度センサの軸を表しており，先頭からx, y, zである． y_framesのshapeは(*, 4)であり，axis=1ではUser, Model, Device, Activityの順でデータが格納されている． 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, sensor_type, device_type='Watch')

Function for loading HHAR dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Union[pathlib.Path, str]	Directory path of HHAR dataset.	required
sensor_type	str	"accelerometer" or "gyroscope".	required
device_type	str	"Watch" or "Phone".	'Watch'

Returns:

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

load_raw(path, sensor_type, device_type='Watch')

Function for loading raw data of HHAR dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Path	Directory path of HHAR dataset.	required
sensor_type	str	"accelerometer" or "gyroscope".	required
device_type	str	"Watch" or "Phone".	'Watch'

Returns:

Type	Description
DataFrame	raw data of HHAR dataset