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基于多媒体教学的需求,使得教学素材库的建设显得越来越重要。开放式的光盘教学素材库是在当前光盘素材库的基础上,增加了多项功能,特别是演示功能和素材管理功能,大幅度提高了光盘素材库的使用价值。 相似文献
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以刘翔在2003—2007年处于巅峰状态期间的7次国内外重大比赛中的成绩及谢文骏在2008—2014年期间的11次国内外重大比赛中的成绩作为研究对象,对刘翔与谢文骏的分段成绩、分段成绩与总成绩的灰色关联度进行了对比分析。研究结果发现,与刘翔相比,谢文骏全程10个分栏阶段和冲刺阶段的分段成绩都与刘翔有一定的差距,其中从均值看,第三栏、第四栏、第六栏的差距尤为明显。灰色关联分析发现,第五、六、八栏的分栏时间对刘翔的专项成绩影响最大,而对谢文骏专项成绩影响最大的前三栏则分别是第八、九、十栏。研究结果表明,刘翔各分段成绩对总成绩的影响具有与世界优秀110 m跨栏运动员非常相似的特征,而谢文骏则在后程跑阶段体现出一定的优势。 相似文献
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刘翔110米栏分段时间与总成绩的相关关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
运用运动学、统计学方法将刘翔与罗伯斯等国内外优秀运动员跨栏跑分段时间进行比较分析,同时将刘翔110米栏分段时间与他的总成绩进行相关关系研究.结果显示:在国内外优秀运动员中,刘翔在全程跨栏跑中,栏间三步跑优势明显,但刘翔的过栏腾空时间却不如国内外优秀运动员的平均水平,说明他的过栏腾空技术有待提高.与罗伯斯相比较,刘翔的优势是最后冲刺跑速度较快,不足之处是起跑到上第一栏时间和跨栏步腾空时间较长;刘翔起跑到上第一栏时间与总成绩的相关性最大,说明起跑到上第一栏是影响刘翔110米栏总成绩的最重要阶段,其次是跨栏步腾空阶段;刘翔要在今后的比赛中取得更好成绩,必须有针对性地加强起跑阶段和过栏腾空阶段技术训练. 相似文献
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以上海市蹦床队5名一线男子运动员为研究对象,通过视频与足底压力同步测试的研究方法,对蹦床运动员的预跳和5个基本的技术动作进行测试,研究男子蹦床运动员在完成不同基本技术动作过程中足底压力的分布的特征及足底压力分布的一般规律。为蹦床运动员进行科学训练提供理论依据,为蹦床运动员运动技术诊断提供客观指标。研究结论:运动员完成不同基本技术动作足底压力分布特征规律相同,足底压力合力变化、压强峰值分布和压力中心变化无显著性差异。触网起跳过程双足压力合力呈单峰曲线网面达最低点时双足压力合力最大,双足压力合力最大值可达体重的3.04倍。压强峰值表现为双足第五趾骨区较高。运动员在起网蹬伸阶段双足呈现出压力中心偏移现象,与运动员起跳过程中双足用力不均有关。 相似文献
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因体操比赛项目多、成绩处理方式复杂、成绩处理实时性要求高等特点,依靠手工录入和处理成绩存在诸多弊端.目前国内外大型体操比赛大都采用体操评分软件系统进行成绩的录入与处理工作 由于上海市青少儿体操比赛竞赛规程与成绩处理的特殊性,使得目前现有体操评分软件系统很难直接应用于上海青少儿体操比赛的评分工作之中.本文根据上海市青少儿体操比赛竞赛规程和上海市青少儿体操比赛成绩处理的具体需求开发出相应的软件系统,提高了上海市青少儿体操比赛成绩处理的自动化和信息化程度.通过前期应用实践表明该系统具有界面友好、操作简便、容错性好等特点,可以快速完成上海市青少儿体操比赛期间的成绩处理要求,具有较好的应用价值. 相似文献
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通过实验测试方法,对优秀中长距离自行车运动员进行功率车测试及肌电研究,了解运动员在原地起动阶段的踏频及功率变化情况,以及在原地起动阶段和固定功率车进行踏蹬时.下肢各主要肌肉的激活时间与用力情况,以便掌握运动员骑行过程中主要的用力肌肉,加强训练的针对性和有效性。研究发现,股内侧肌和股外侧肌肌电信号表现明显,提示这两块肌肉可能为踏蹬主要发力肌肉。在踏蹬过程中,运动员的肌肉用力情况存在一定的差异,全能运动员与公路运动员相比,肌肉用力比较平均,肌力也相对要大 相似文献
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首次以2017年“位移分”蹦床新规则出台后蹦床项目各分项成绩与总成绩的关系为研究视角,以第十三届全国运动会蹦床比赛男、女团体决赛中无明显重大失误的男女运动员比赛成绩作为研究对象,对男女运动员技术分、位移分、难度分、高度分与总分的灰色关联度进行了计算。研究发现,男运动员在难度分、高度分和总分成绩上显著高于女运动员,而完成分和位移分无显著性差异。灰色关联分析结果显示,高度分对总成绩的影响最大,难度分最小,而完成分和位移分的排序则显示出性别差异。这些分项成绩对总成绩的影响大小及性别差异性,揭示了不同分项成绩得分在整体动作评价及相互之间的影响作用,为蹦床项目运动员的针对性训练提供了理论参考。 相似文献
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目的:利用小波包分析与人工神经网络相结合的方法探索60 s全力蹬踏自行车致股直肌疲劳过程中表面肌电信号(sEMG)的变化特征及其与输出功率之间的关系,探索利用sEMG定量评价运动性肌肉疲劳的方法;方法:先按等时间间隔将sEMG划分为不同的段,通过比较不同分解层数下各频段能量与输出功率之间的关系,以此确定最优的小波包分解层数,计算各频段的能量并进行归一化处理,在此基础上以归一化后的各频段能量作为输入,以运动过程中归一化后的输出功率作为输出,构造Elman人工神经网络进行建模,经过网络优化过程建立了最佳的人工神经网络模型;结果:随着运动时间的延长和疲劳程度的加深,股直肌sEMG信号经小波包分解后的低频段能量增加,高频段能量衰减,但能量的增加与衰减集中在比较大的频段范围内,人工神经网络预测结果显示出良好的精度;结论:60 s全力蹬踏自行车过程中表面电极处肌肉组织低通滤波作用不断变化导致运动过程中能量的增加与衰减集中在比较大的频段范围内.在利用sEMG定量诊断肌肉疲劳方面,通过小波包分析结合人工神经网络的方法具有较高的可行性和准确性. 相似文献