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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张亚吉[1] ZHANG Ya-ji(Xi’an Physical Education University,Xi’an 710068,China)
机构地区:[1]西安体育学院,西安710068
出 处:《信息技术》2024年第6期112-117,共6页Information Technology
基 金:陕西省哲学社会科学重大理论与现实问题研究项目(2020Z245);陕西省自然科学基金项目(2020JM3210)。
摘 要:与一般运动状态不同,在高强度运动状态下,由于肌肉力量数据指标特征复杂,数据转化效果差,导致指标数据提取结果与运动状态适配度低。设计一种针对高强度运动状态下的肌肉力量指标提取方法。使用等速肌力测试法,设计优化的肌肉力量测试流程,对肌肉力量测试数据转化,将复杂指标特征约束简单化;采用归一化平均提取方法,提取关键肌肉力量指标,实现高强度运动状态下肌肉力量指标数据提取。实验结果表明,该方法可提高肌肉力量数据的提取质量,数据剔除率低,保证了肌肉力量指标提取结果与运动状态的适配性。Different from the general exercise state,in the high-intensity exercise state,due to the complex characteristics of muscle strength data indicators and the poor data conversion effect,the fitness between the index data extraction results and the exercise state is low.Thus,a method to extract muscle strength index under high-intensity exercise is design.The isokinetic muscle strength testing method is used to design the optimized muscle strength test process,transform the muscle strength test data,and simplify the complex index feature constraints.The normalized average extraction method is used to extract the key muscle strength indicators,so as to realize the data extraction of muscle strength indicators under the state of high-intensity exercise.The experiment results show that this method can improve the extraction quality of muscle strength data,and the data removal rate is low,which ensures the adaptability between the extraction results of muscle strength indicators and exercise status.
关 键 词:肌肉力量 高强度运动 力量推算 最大肌肉力量 等速测试
分 类 号:TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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