RadHAR 项目使用教程

RadHAR 项目使用教程

RadHARHuman Activity Recognition from Point Clouds Generated through a Millimeter-wave Radar项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RadHAR

1. 项目的目录结构及介绍

RadHAR 项目的目录结构如下：

RadHAR/
├── DataPreprocessing/
│   ├── data_preprocessing.py
│   └── ...
├── Classifiers/
│   ├── classifier.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

目录介绍

• DataPreprocessing/: 包含数据预处理的相关脚本。
  • data_preprocessing.py: 主要的数据预处理脚本。
• Classifiers/: 包含用于分类的模型和脚本。
  • classifier.py: 主要的分类器脚本。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 DataPreprocessing/data_preprocessing.py 和 Classifiers/classifier.py。

DataPreprocessing/data_preprocessing.py

该文件负责数据预处理，包括数据清洗、格式转换等操作。使用方法如下：

python DataPreprocessing/data_preprocessing.py

Classifiers/classifier.py

该文件负责模型的训练和评估。使用方法如下：

python Classifiers/classifier.py

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过修改 DataPreprocessing/data_preprocessing.py 和 Classifiers/classifier.py 中的参数来进行配置。

参数配置示例

在 DataPreprocessing/data_preprocessing.py 中，可以修改数据路径和预处理选项：

# 数据路径
DATA_PATH = 'path/to/your/data'

# 预处理选项
PREPROCESSING_OPTIONS = {
    'normalize': True,
    'filter': 'median'
}

在 Classifiers/classifier.py 中，可以修改模型参数和训练选项：

# 模型参数
MODEL_PARAMS = {
    'hidden_layers': [64, 32],
    'activation': 'relu'
}

# 训练选项
TRAINING_OPTIONS = {
    'epochs': 100,
    'batch_size': 32
}

通过修改这些参数，可以定制化项目的运行方式。

RadHARHuman Activity Recognition from Point Clouds Generated through a Millimeter-wave Radar项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RadHAR