Opportunity Dataset Loader

Opportunity

Opportunity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	Opportunity(UCI)データセットのパス． "dataset"ディレクトリの親ディレクトリを指定する．	required

Attributes:

Name	Type	Description
NOT_SUPPORTED_LABELS	List[str]	サポートしていないラベルのリスト
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, window_size, stride, x_labels=None, y_labels=None, ftrim_sec=2, btrim_sec=2)

Opportunity(UCI)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．

ここではADLのみをサポートしている．

Parameters:

Name	Type	Description	Default
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
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． 一部サポートしていないラベルがあることに注意．	None
y_labels	Optional[list]	ターゲットのラベルリスト(使用方法はx_labelsと同様)．	None
ftrim_sec	int	セグメント先頭のトリミングサイズ(単位は秒)	2
btrim_sec	int	セグメント末尾のトリミングサイズ(単位は秒)	2

Examples:

>>> opportunity_path = Path('path/to/dataset')
>>> opportunity = Opportunity(opportunity_path)
>>>
>>> x_labels = [
>>>     'Accelerometer_RKN^_accX',
>>>     'Accelerometer_RKN^_accY',
>>>     'Accelerometer_RKN^_accZ',
>>>     'Accelerometer_HIP_accX',
>>>     'Accelerometer_HIP_accY',
>>>     'Accelerometer_HIP_accZ',
>>> ]
>>> y_labels = ['Locomotion', 'subject']    # 基本行動と被験者をターゲットラベルとして取り出す
>>>
>>> x, y = opportunity.load(window_size=256, stride=256, x_labels=xlabels, y_labels=ylabels, ftrim_sec=2, btrim_sec=2)
>>> print(f'x: {x.shape}, y: {y.shape}')
>>>
>>> # > x: (?, 6, 256), y: (?, 2)

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 Opportunity dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Union[pathlib.Path, str]	Directory path of Opportunity(UCI) dataset, which is parent directory of "dataset" directory.	required

Returns:

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

load_raw(path)

Function for loading raw data of Opportunity dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Path	Directory path of Opportunity(UCI) dataset, which is parent directory of "dataset" directory.	required

Returns:

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