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数据集简介
UWaveGestureLibraryAll 数据集聚焦于基于加速度计的手势识别场景，核心信息如下：
- 基本构成
训练集含 896 条数据、测试集 3582 条，序列长度统一为 946（XYZ加速度堆叠+标签），涵盖 8 类手势，数据维度为 1 ，用于人体行为识别（HAR）研究。
- 数据来源
由 J. Liu 捐赠，基于加速度计采集的手势动作生成，最早在论文《uWave: Accelerometer - based personalized gesture recognition and its applications》中被描述 。
- 手势内容
包含 8 种简单手势，以图示呈现（如箭头轨迹、方框绘制、直线运动、环形动作等），圆点标记手势起始、箭头标记结束，明确分类任务边界。
- 应用方向
适用于手势识别算法的训练与测试，可支撑人机交互（如智能设备手势控制 ）、可穿戴设备行为分析等研究与实践，助力挖掘加速度计数据在动作识别场景的价值。
数据文件说明
该数据集共有7个文件，我们将详细对这7个文件进行说明：
UWaveGestureLibraryAll.txt数据集整体说明文件，含数据背景、统计信息、格式约定等元数据，是了解数据集的基础参考。
UWaveGestureLibraryAll_TRAIN/UWaveGestureLibraryAll_TEST.arff训练、测试集主数据文件，遵循 Weka 格式，含样本特征（加速度计时序数据）与 8 类手势标签，可直接用于 Weka 等工具的模型训练与测试。
UWaveGestureLibraryAll_TRAIN/UWaveGestureLibraryAll_TEST.ts：训练、测试集的时序结构化文件，存储原始时序序列（长度 945 ），保留时间依赖关系，适配动态时间规整（DTW）、时序卷积网络（TCN）等需严格时序处理的算法。
UWaveGestureLibraryAll_TRAIN/UWaveGestureLibraryAll_TEST.txt训练、测试集纯文本文件，每行存样本特征与标签，便于 Python 等自定义解析，适配非工具链依赖的算法开发，可灵活转换为 NumPy 数组等格式。
数据文件读取代码案例
数据集+读取代码分享
通过网盘分享的文件：UWave
链接: https://pan.baidu.com/s/1rfzZHSjkHPahg9o7623hFw 提取码: jxyp
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