系列文章目录

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用

在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类。
时间花费最多的是在数据集的处理上。
这一节主要内容就是对数据集的处理。

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前言

类似于part1的工作，这部分对数据集进行了分析处理

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一、任务问题和数据采集

1 任务问题

人体姿态估计：
在人体左右腿放置加速度传感器，分别采集横滚角和俯仰角。传感器生成高频数据，对不同状态下采集的数据进行分类，可以识别人体姿态。

2 原始数据采集

采集6类动作姿态，每种动作记录10次过程量。
蹲姿到站立(右蹲) ------ 1
蹲姿到站立(左蹲）----- 2
行进 ----------------------- 3
原地踏步 ----------------- 4
站立到蹲姿(右蹲) ------ 5
站立到蹲姿(左蹲) ------ 6

data_merge 文件夹下存放采集到的原始数据。
data_merge_1.xlsx
data_merge_2.xlsx
data_merge_3.xlsx
data_merge_4.xlsx
data_merge_5.xlsx
data_merge_6.xlsx
每一个 xlsx 文件对应一类动作姿态，保存有10组实验数据。

以 data_merge_1.xlsx 文件内容为例：

二、数据处理和生成样本

1 data_merge2single.py

将每类动作姿态的data_merge_x.xlsx文件分解，每一组实验单独保存在一个文件中。

"""
@file name:data_merge2single.py
@desc: 得到每次实验的单独数据
"""
import os
import pandas as pd'''
/****************************************************/路径指定
/****************************************************/
'''
# ----------------------------------------------------#
#           数据路径
# ----------------------------------------------------#
ROOT_path = "DATA/RT_Position_dataset"
merge_path = os.path.join(ROOT_path, "data_merge")
path_list = os.listdir(merge_path)
# print(path_list)
# ['data_merge_1.xlsx', 'data_merge_2.xlsx', 'data_merge_3.xlsx', 'data_merge_4.xlsx', 'data_merge_5.xlsx', 'data_merge_6.xlsx', '~$data_merge_1.xlsx']single_path = os.path.join(ROOT_path, "data_single_test")
if not os.path.exists(single_path):os.mkdir(single_path)# ----------------------------------------------------#
#           对每个文件进行读取
# ----------------------------------------------------#
for i in range(0, len(path_list)):  # 遍历 data_merge_x.xlsx 文件file_path = os.path.join(merge_path, path_list[i])save_path = os.path.join(single_path, str(i + 1))if not os.path.exists(save_path):os.makedirs(save_path)print("----------------------------------------------------")print(file_path)# 使用pandas读取Excel文件df = pd.read_excel(file_path)# 计算总列数total_columns = df.shape[1]index = 0# 每四列分割并保存(在实验中，分别采集左右腿的俯仰角和横滚角，特征数目为4)for start_col in range(0, total_columns, 4):index += 1# 确定每个文件的列范围end_col = min(start_col + 4, total_columns)# 提取四列数据sub_df = df.iloc[:, start_col:end_col]# 保存到新的xlsx文件sub_df.to_csv(f'{save_path}/{str(i + 1)}_{index}.csv', index=False)

data_singe_test 文件夹下存放每组实验的单独数据。

2 data_plot.py

分析每个类别下的每一组实验，不是所有数据都有用，得到有效数据区间

"""
@file name:data_plot.py
@desc: 绘制每组实验的数据图，分析有效数据区间
"""
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# ----------------------------------------------------#
#           数据路径
# ----------------------------------------------------#
file_path = "DATA/RT_Position_dataset/data_single_test/2/2_5.csv"df = pd.read_csv(file_path, header=2)  # 使用pandas读取Excel文件
# 跳过前两行数据
# df = df.iloc[2:]# 绘制波形图
plt.figure(figsize=(12, 8))for i, column in enumerate(df.columns):plt.subplot(len(df.columns), 1, i+1)plt.plot(df[column])plt.title(f'Column: {column}')plt.tight_layout()
plt.show()

后续的工作就是从每组实验的有效数据区间中生成样本。

log = {'1': [[130, 300], [100, 250], [160, 310], [130, 300], [120, 280],[200, 370], [120, 270], [100, 270], [100, 290], [160, 320]],'2': [[100, 250], [290, 400], [200, 360], [180, 320], [180, 310],[150, 290], [160, 300], [140, 270], [120, 270], [100, 260]],'3': [[100, 400], [100, 370], [100, 450], [100, 450], [100, 450],[150, 450], [130, 450], [100, 400], [150, 420], [150, 400]],'4': [[100, 420], [100, 420], [200, 420], [200, 420], [200, 420],[200, 420], [200, 420], [150, 400], [100, 400], [200, 400]],'5': [[100, 300], [170, 300], [100, 300], [100, 250], [250, 400],[100, 270], [150, 300], [100, 280], [120, 270], [130, 270]],'6': [[120, 300], [150, 250], [100, 300], [50, 300], [100, 240],[170, 310], [50, 250], [80, 280], [80, 280], [100, 300]],}  # 记录每组实验的有效数据区间

3 data_split.py

针对每一组实验的有效区间，提取并生成样本

"""
@file name:data_split.py
@desc: 分割并生成样本
"""
import os
import pandas as pdlog = {'1': [[130, 300], [100, 250], [160, 310], [130, 300], [120, 280],[200, 370], [120, 270], [100, 270], [100, 290], [160, 320]],'2': [[100, 250], [290, 400], [200, 360], [180, 320], [180, 310],[150, 290], [160, 300], [140, 270], [120, 270], [100, 260]],'3': [[100, 400], [100, 370], [100, 450], [100, 450], [100, 450],[150, 450], [130, 450], [100, 400], [150, 420], [150, 400]],'4': [[100, 420], [100, 420], [200, 420], [200, 420], [200, 420],[200, 420], [200, 420], [150, 400], [100, 400], [200, 400]],'5': [[100, 300], [170, 300], [100, 300], [100, 250], [250, 400],[100, 270], [150, 300], [100, 280], [120, 270], [130, 270]],'6': [[120, 300], [150, 250], [100, 300], [50, 300], [100, 240],[170, 310], [50, 250], [80, 280], [80, 280], [100, 300]],}
'''
/****************************************************/路径指定
/****************************************************/
'''
ROOT_path = "DATA/RT_Position_dataset"
# ----------------------------------------------------#
#    单次实验数据路径
# ----------------------------------------------------#
single_test_path = os.path.join(ROOT_path, "data_single_test")
# 样本保存路径
save_path = os.path.join(ROOT_path, "dataset")
if not os.path.exists(save_path):os.mkdir(save_path)
# ----------------------------------------------------#
#    设置数据样本长度len_seq（设置每个文件的行数）
# ----------------------------------------------------#
rows_per_file = 16'''
/****************************************************/导出数据样本
/****************************************************/
'''
index = 0
# 使用os.listdir()列出文件夹中的所有内容（包括子文件夹和文件）
contents = os.listdir(single_test_path)  # ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
# 使用列表推导式过滤出所有子文件夹
folders = [content for content in contents if os.path.isdir(os.path.join(single_test_path, content))]
# 遍历文件夹中的所有子文件夹
for folder in folders:  # ['1', '2', '3', '4', '5', '6']folder_path = os.path.join(single_test_path, folder)# print(folder_path)# 遍历子文件夹中的所有文件for csv_file in os.listdir(folder_path):part = csv_file.split('_')[1].split('.')[0]  # part = 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10file_path = os.path.join(folder_path, csv_file)# ----------------------------------------------------------------# 使用pandas读取Excel文件df = pd.read_csv(file_path, header=2)# 读取每次实验有效数据序列索引[start, end] = log[folder][int(part) - 1]# 选择每次实验中的有效数据df_selected = df.iloc[start:end]# 有效数据的总行数total_rows = len(df_selected)# ----------------------------------------------------##    核心的参数调整# ----------------------------------------------------#number_of_files = 200  # 每次实验的有效数据中，可以生成样本数的上限window_size = rows_per_file  # 滑动窗口的大小step_size = 3  # 滑动窗口的步长for file_number in range(number_of_files):# 计算滑动窗口的起始和结束索引start_index = file_number * step_sizeend_index = start_index + window_size# 防止结束索引超出数据范围if end_index > total_rows:break# 提取数据df_subset = df_selected.iloc[start_index:end_index]index += 1# 保存到新的csv文件df_subset.to_csv(f'{save_path}/Movement4_{index}.csv', index=False)print(f"{folder}输出的文件索引截止到{index}")

从所有实验数据中，生成样本并保存到 dataset 文件夹下。
这里的超参数设置：

• rows_per_file = 16 样本数据的长度是16，size是[16,4]
• number_of_files = 200 每次实验的有效数据中，可以生成样本数的上限
• step_size = 3 滑动窗口的步长，步长过长数据无法充分利用，过小容易过拟合
  
  1~500索引文件对应类别1，以此类推。共生成3730个样本。

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三、制作标签文件和数据集划分文件

上述步骤已生成样本，仿照 part1 文章中提及的数据集，制作 target 文件和 DatasetGroup 文件
本节手动制作两个csv文件。

1 target 文件

新建一个Movement4_target.csv文件，两列分别记录索引和对应类别。索引为1 ~ 3730，类别为1 ~ 6。

2 DatasetGroup 文件

新建一个Movement4_DatasetGroup.csv文件，两列分别记录索引和对应数据集。索引为1 ~ 3730，数据集组别为1 ~ 3。

将制作的 target 文件和 DatasetGroup 文件 保存到 groups 文件夹下。

四、总结

1 数据集示例

最终得到的数据集文件如下所示。
核心是 dataset 和 groups 文件夹。

2 数据集下载路径