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基于机器学习算法的杠铃高悬垂位实力抓举与借力单杠双力臂动作的拮抗关系研究
1
作者
石智勇
徐异宁
顾耀东
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2024年第6期140-148,共9页
基于借力单杠双力臂动作中的身体姿势变化设计其拮抗训练动作——杠铃高悬垂位实力抓举,并使用机器学习算法验证与量化不同重量的杠铃高悬垂位实力抓举与借力单杠双力臂动作的拮抗关系。招募有经验的综合体能训练爱好者10名,通过线性传...
基于借力单杠双力臂动作中的身体姿势变化设计其拮抗训练动作——杠铃高悬垂位实力抓举,并使用机器学习算法验证与量化不同重量的杠铃高悬垂位实力抓举与借力单杠双力臂动作的拮抗关系。招募有经验的综合体能训练爱好者10名,通过线性传感器计与惯性测量单元采集借力单杠双力臂动作和杠铃高悬垂位实力抓举动作的运动生物力学数据,使用一维统计参数映射(SPM1D)和动态时间规整(DTW)机器学习算法,验证与量化两者之间的拮抗关系。结果显示:两个动作在肩关节外展内收、内旋外旋、屈曲伸展以及肘关节内旋外旋上,存在拮抗关系。当杠铃重量约60%1RM(1次最大重量)时,两个动作的动力学数据拟合度最佳;当杠铃重量低于60%1RM时,两个动作的关节运动的拮抗关系更加显著。研究认为:杠铃高悬垂位实力抓举动作与借力单杠双力臂动作存在拮抗关系,可用其来优化借力单杠双力臂动作的训练效果,但杠铃配重需要根据训练目标和训练者能力进行调整。当训练目标为提升上肢爆发力时,可使用约60%1RM的杠铃配重,而当训练目标为提升借力单杠双力臂动作技巧时,则可用低于60%1RM的杠铃配重。
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关键词
运动生物力学
拮抗动作
运动训练
杠铃高悬垂位实力抓举
借力单杠双力臂动作
机器学习算法
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题名
基于机器学习算法的杠铃高悬垂位实力抓举与借力单杠双力臂动作的拮抗关系研究
1
作者
石智勇
徐异宁
顾耀东
机构
宁波大学体育学院
出处
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2024年第6期140-148,共9页
基金
宁波市重大科技任务攻关项目科技创新2025重大专项(2022Z196)
浙江省哲学社会科学规划领军人才培育课题青年英才培育(22QNYC10ZD)。
文摘
基于借力单杠双力臂动作中的身体姿势变化设计其拮抗训练动作——杠铃高悬垂位实力抓举,并使用机器学习算法验证与量化不同重量的杠铃高悬垂位实力抓举与借力单杠双力臂动作的拮抗关系。招募有经验的综合体能训练爱好者10名,通过线性传感器计与惯性测量单元采集借力单杠双力臂动作和杠铃高悬垂位实力抓举动作的运动生物力学数据,使用一维统计参数映射(SPM1D)和动态时间规整(DTW)机器学习算法,验证与量化两者之间的拮抗关系。结果显示:两个动作在肩关节外展内收、内旋外旋、屈曲伸展以及肘关节内旋外旋上,存在拮抗关系。当杠铃重量约60%1RM(1次最大重量)时,两个动作的动力学数据拟合度最佳;当杠铃重量低于60%1RM时,两个动作的关节运动的拮抗关系更加显著。研究认为:杠铃高悬垂位实力抓举动作与借力单杠双力臂动作存在拮抗关系,可用其来优化借力单杠双力臂动作的训练效果,但杠铃配重需要根据训练目标和训练者能力进行调整。当训练目标为提升上肢爆发力时,可使用约60%1RM的杠铃配重,而当训练目标为提升借力单杠双力臂动作技巧时,则可用低于60%1RM的杠铃配重。
关键词
运动生物力学
拮抗动作
运动训练
杠铃高悬垂位实力抓举
借力单杠双力臂动作
机器学习算法
Keywords
sports biomechanics
antagonistic movement
sports training
barbell high-hang muscle snatch
kipping bar muscle-up
machine learning algorithms
分类号
G884 [文化科学—体育训练]
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作者
出处
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被引量
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1
基于机器学习算法的杠铃高悬垂位实力抓举与借力单杠双力臂动作的拮抗关系研究
石智勇
徐异宁
顾耀东
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2024
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