公众号【调皮连续波】
【正文】
本文编辑 | @小助理 内容审核 | @调皮哥
1、引言
IEEEDataPort是一个数据集库，里面包含了诸多学科和领域的数据集，非常值得大家关注，本期文章就以毫米波雷达手势识别数据集为例向大家介绍这个平台。
平台链接如下：https://ieee-dataport.org/datasets
首先希望读者明确一个事实：关于雷达数据集的来源有4条种方式，如下所示。
（1）自己花时间采集
（2）雇佣别人采集
（3）向别人免费索取
（4）去公开发布的网站下载
上述4种方式各有优缺点和适用条件，但是我建议需要数据集的读者应该先自己检索，然后再向别人咨询，如果你不想花时间检索的话，那就自己购买雷达板卡或者雇佣别人采集。
本文的原始链接如下，感兴趣可以自己下载该数据集。
https://ieee-dataport.org/open-access/hand-gestures-recorded-mm-wave-fmcw-radar-awr1642
2、数据集介绍
手势的图像展示：
该数据集包含 12 种不同手势的 4600 个样本。
使用 FMCW 雷达AWR1642 从四个不同的人采集数据，每个示例都保存为与其手势类型关联的 CSV 文件。
手势描述：
(G1) 手臂向左 - 手臂从右向左完全滑动
(G2) 手臂向右 - 手臂从左向右完全滑动
(G3) 手离开 - 将手从雷达上移开
(G4) 手靠近 – 将一只手靠近雷达
(G5) 手臂向上 – 从底部到顶部的手臂运动
(G6) 手臂向下 – 从顶部到底部的手臂运动
(G7) 手掌向上 – 旋转手掌向上
(G8) 手掌向下 – 向下旋转手掌
(G9) 手向左 – 手向左移动（没有手臂移动）
(G10) 手向右 – 手向右移动，
(G11)横抱拳
(G12)竖抱拳
数据集分为 12 个独立的文件夹，与不同的手势类型相关联。每个文件夹都包含保存为 CSV 文件的手势示例。
CSV 文件的第一行是描述数据列的标题：
FrameNumber、ObjectNumber、Range、Velocity、PeakValue、x 坐标、y 坐标。
为了将手势读入Python程序中，将所有 12 个文件夹复制到名为“data”的单个文件夹内，并将“read_gesture.py”脚本复制到与“data”相同的文件夹中并运行它。脚本会将给定手势类型的 CSV 文件转换为 numpy 矩阵。
如果你喜欢使用MATLAB，也可以使用Python将数据格式转为.mat。