数据说明：

1、本数据库共采集了8名实验对象的动作。分别是5名男士和3名女士，年龄从24到35岁。

2、所用惯性传感器包括一个三轴加速度计，一个双轴陀螺仪以及一个单轴陀螺仪。采样频率为50Hz。

传感器结构如下图所示：

3、传感器绑定位置分别是右手腕，左臂，腰部，右脚踝，左大腿。具体绑定位置如下图：

4、本数据库一共采集了十个运动动作：

   1） 走——时速3km/h；

   2） 走——时速5km/h；

   3） 跑——时速6km/h；

   4） 跑——时速8km/h；

   5） 跑——时速12km/h；

   6） 上山(模拟)；

   7） 下山(模拟)；

   8） 体操；

   9） 跳绳；

   10）骑自行车。

   注：前5个动作是在跑步机上进行采集的，第6、7个动作是在校园模拟采集。每个动作采集的总时间约为180s。

5、数据库存储操作数据的文件名表示为"sitj.mat"，文件中"si"表示第 i 个传感器节点，"tj"表示传感器
第j 次采集的数据。 

数据说明：

1、本数据库共采集了4名实验对象的动作。分别是3名男士和1名女士，年龄从20到27岁。同时，数据库包含对比实验的文件。

2、数据库包含游泳研究使用的原始数据和用于显示结果的matlab代码。

3、每个测量节点包含一个9轴传感器。本系统最高采样频率达400Hz。系统包括测量节点，一个接收节点和笔记本电脑作为上位机，如下所示：

4、当前研究主要关注姿态估计算法在捕捉游泳姿态的精度和对比个体间游泳姿态差异。因此，我们在游泳运动员腰部绑定测量节点，如下图（a）所示，测量节点在人体的绑定位置并编号为“node2”。

5、当前，我们在实验室环境中进行了对比实验，将可穿戴式动作捕捉系统与NDI光学动作跟踪系统进行了精度对比。我们同样在游泳池中测试了该穿戴式动作捕捉系统。在今后，我们将在游泳训练时捕捉游泳运动员的全身运动姿态，因此，我们正在测试Vicon动作跟踪系统以便进一步验证我们的系统，如上图（b）所示。

6、如下表，采集了四种竞技游姿的数据：

   bc—“在正常训练速度进行仰泳”；

   bf—“在正常训练速度进行蝶泳”；

   bs—“在正常训练速度进行蛙泳”；

   fs—“在正常训练速度进行自由泳”；

7、以“NDI comparison experiment”命名的文件夹包含对比实验数据。

8、更多细节请下载IEEE论文“Using Wearable Sensors to Capture Posture of the Human Lumbar Spine in Competitive Swimming”, DOI: 10.1109/THMS.2019.2892318

数据说明：

1、本数据库共采集了11名实验对象的动作。分别为8名男士和3名女士，年龄从25到35岁。

2、实验平台包括惯性传感器及汇聚节点。所用惯性传感器包括一个三轴加速度计，一个三轴陀螺仪，一个三轴磁力计。采样频率为100Hz。

传感器及汇聚节点如下图所示：

3、传感器绑定位置分别为背部，左大臂，右大臂，左手腕，右手腕。具体绑定位置如下图：

4、本数据库将交互场景分为两类，一共采集了八种动作。其中4种属于积极的交互场景，另4种属于消极的交互场景，如下表所示：

5、数据库存储数据的格式如下：每位实验对象的文件夹中包含实验数据“subjectI.mat”，其中“I”表示实验对象的序号。“subjectI.mat”中的每个数据均包含5个节点的数据，每个节点的9维数据中，前三列为加速度数据，第四至六列为角速度数据，第七至九列为磁力计数据。每位实验对象的文件夹中还包含标签数据“LABEL.mat”。标签说明如下：

   1) 张开双手；

   2) 竖大拇指（右手）；

   3) 向前倾；

   4) 双手枕在头上；

   5) 两手叉腰；

   6) 双臂交叉；

   7) 抚摸颈部；

   8) 拇指朝下（双手）；

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