人类步态相位数据集

摘要：GaitPhase人类步态相位数据集包含21名受试者（10名男性、11名女性，年龄23.8±3.3岁，身高172.8±9.4厘米，体重66.6±10.9公斤）的步态数据，共采集25,306步。

数据集概述

GaitPhase人类步态相位数据集包含21名受试者（10名男性、11名女性，年龄23.8±3.3岁，身高172.8±9.4厘米，体重66.6±10.9公斤）的步态数据，共采集25,306步。受试者在分离式跑步机上以12种不同速度（0.6至1.7米/秒，每次增加0.1米/秒）行走，每个速度持续一分钟，所有受试者均已签署知情同意书。

数据结构与关键特征

数据集采用Qualisys三维运动捕捉系统（8台Oqus相机，采样率200Hz）和Bertec分离式跑步机集成测力板（采样率1000Hz）同步采集数据，实现相机帧级同步。数据涵盖多速度区间的完整步态周期，包含三维运动学数据和地面反作用力数据，提供高时间分辨率的步态相位信息，适合精细步态分析和相位识别研究。

应用价值与研究方向

该数据集可用于步态相位识别、运动生物力学分析、康复评估等研究。研究方向包括步态周期自动分割、异常步态检测、可穿戴设备算法开发、神经肌肉疾病诊断、运动辅助系统、步态预测模型、个性化康复方案等，对运动损伤预防、康复治疗监测、老年人跌倒风险评估、智能假肢控制、体育训练优化具有重要临床和工程应用价值。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-334
文件大小：590M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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