We used two datasets in this work: one for simple activitiesand one fo的简体中文翻译

We used two datasets in this work:

We used two datasets in this work: one for simple activitiesand one for complex activities. The first one is from ourprevious work [15] and its collection protocol can be foundin [15]. In that dataset, ten users performed seven physicalactivities while carrying smartphones (Samsung Galaxy S2)in their right jeans pocket and on their right wrist posi-tion, thereby emulating a smartwatch. These activities werewalking, jogging, biking, sitting, standing, walking upstairs,and walking downstairs. In sitting and standing activities, theuser sat and stood still alone without talking and doing anyother activity. The smartphones were used in same orientationon both positions. Because the new wrist-worn device areequipped with sensors like an accelerometer and a gyroscope,we simulate a smartwatch using Samsung Galaxy S2 on thewrist position. We collected data for multiple smartphone sen-sors, such as an accelerometer, linear acceleration, gyroscope,and magnetometer, but here we only consider an accelerometerand a gyroscope. The data was collected at 50 samples persecond for these sensors. For this dataset, each activity wasdone for 3 minutes by all participants (30 minutes of data foreach activity), thereby creating a balanced class distributionfor training and testing
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在这项工作中,我们使用了两个数据集:一个用于简单活动,一个用于复杂活动。第一个来自我们先前的工作[15],其收集协议可以在[15]中找到。在该数据集中,十个用户在右牛仔裤口袋和右手腕位置携带智能手机(三星Galaxy S2)的同时进行了七个身体活动,从而模拟了智能手表。这些活动包括散步,慢跑,骑自行车,坐着,站立,上楼和下楼。在坐着和站着的活动中,用户独自一人坐着并站着,没有说话和做任何其他活动。在两个位置上以相同方向使用智能手机。由于新的腕戴式设备配备了加速度计和陀螺仪等传感器,因此我们在腕部位置使用Samsung Galaxy S2模拟了智能手表。我们收集了多个智能手机传感器的数据,例如加速度计,线性加速度,陀螺仪和磁力计,但是这里我们仅考虑加速度计和陀螺仪。这些传感器以每秒50个样本的速度收集数据。对于此数据集,所有参与者均完成了3分钟的每个活动(每个活动30分钟的数据),从而为培训和测试创建了平衡的班级分布
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我们在此工作中使用了两个数据集:一个用于简单活动,另一个用于复杂活动。第一个来自我们之前的作品 [15],其收集协议可以在 [15] 中找到。在该数据集中,10名用户在将智能手机(三星Galaxy S2)放在右侧牛仔裤口袋和右手腕姿势上时进行了7次物理活动,从而模仿了智能手表。这些活动包括散步、慢跑、骑自行车、坐着、站着、上楼走和走下楼。在坐着和站着的活动中,用户坐着站着,站着不动,不说话,不做任何其他活动。智能手机在两个位置的位置上都使用相同的方向。由于新的手腕磨损设备配有传感器,如加速度计和陀螺仪,我们模拟一个智能手表使用三星Galaxy S2在wrist位置。我们收集了多个智能手机 sen-sors 的数据,例如加速度计、线性加速度计、陀螺仪和磁力计,但在这里我们仅考虑加速度计和陀螺仪。这些传感器以 50 个样本/秒的速度采集数据。对于此数据集,每个活动由所有参与者完成 3 分钟(每个活动 30 分钟的数据),从而创建用于培训和测试的平衡类分布
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结果 (简体中文) 3:[复制]
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我们在这项工作中使用了两个数据集:一个用于简单活动,另一个用于复杂活动。第一个是我们以前的工作[15],它的收集协议可以在[15]中找到。在这个数据集中,10名用户在右牛仔裤口袋和右手腕位置携带智能手机(三星Galaxy S2)时进行了7次身体活动,从而模仿智能手表。这些活动包括散步、慢跑、骑自行车、坐、站、上楼和下楼。在坐着和站着的活动中,用户独自坐着站着,不说话也不做任何其他活动。这两款智能手机在两个位置的方向相同。由于这款新的腕带设备配备了加速度计和陀螺仪等传感器,我们在腕部位置使用三星Galaxy S2模拟智能手表。我们收集了多个智能手机传感器的数据,如加速度计、线性加速度计、陀螺仪和磁强计,但这里我们只考虑加速度计和陀螺仪。这些传感器收集了50个样本。对于这个数据集,每个活动由所有参与者完成3分钟(每个活动30分钟的数据),从而为培训和测试创建了一个平衡的班级分布
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