WISDM Dataset Loader

WISDM

WISDM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	WISDMデータセットのパス．	required

load(self, window_size, stride, ftrim_sec=3, btrim_sec=3, subjects=None)

WISDM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
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
ftrim_sec	int	セグメント先頭のトリミングサイズ(単位は秒)	3
btrim_sec	int	セグメント末尾のトリミングサイズ(単位は秒)	3
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36名おり，それぞれに整数のIDが割り当てられている．値の範囲は[1, 36]．	None

Examples:

>>> wisdm_path = Path('path/to/dataset')
>>> wisdm = WISDM(wisdm_path)
>>>
>>> # 被験者1, 2, 3のみを読み込む
>>> x, y = wisdm.load(window_size=256, stride=256, ftrim_sec=0, btrim_sec=0, subjects=[1, 2, 3])
>>> print(f'x: {x.shape}, y: {y.shape}')
>>>
>>> # > x: (?, 3, 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は先頭から順にactivity，subjectを表している． y_framesで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．

load(path)

Function for loading WISDM dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Union[pathlib.Path, str]	Directory path of WISDM dataset('data' directory)	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 WISDM dataset

Parameters:

Name	Type	Description	Default
path	Path	Directory path of WISDM dataset('data' directory)	required

Returns:

Type	Description
DataFrame	raw data of WISDM dataset