力量锻炼在控制体重中的作用机理初探

力量与力量耐力是健康体适能的重要组成成分。研究表明，力量锻炼在控制体重中的作用机理主要是通过以下两种途径实现的：一是增加安静时的能量代谢率；二是增加脂肪氧化。建议人们，要获得最佳健康并有效控制体重，应将有氧运动与力量锻炼相结合。     

少儿体操运动员专项训练中的生理负荷和能量消耗

采用测试方法，对少儿体操运动员专项训练中的生理负荷和能量消耗特点进行分析。结果表明，少儿体操运动员运动时的生理负荷和能量消耗，与训练水平、动作难度、机能状态等因素相关；认为，训练中应控制训练次数、间隙时间，同时应采用合理的膳食结构，保证运动员机体的热量供给。     

青少年体力活动干预新方式——体感游戏对青少年身体活动的影响分析

体感游戏作为体育运动与电子科技的结合产品,对其在青少年体力活动干预方面的研究有重要意义。研究从体力活动的促进、能量消耗、运动康复、社会价值以及心理效应等方面对体感游戏进行分析,发现体感游戏对青少年体力活动有明显促进作用,能满足其锻炼的需求,且对青少年心理健康具有积极地影响,能作为青少年体力活动干预的有效手段之一。     

“双减”政策背景下12～14岁女生的体力活动水平现状及分析

探究在“双减”政策下,青春期女生的身体活动是否达到推荐量,对其体力活动水平现状进行分析。该研究以60名12～14岁的女生作为测试对象,使用三轴加速度计对其体力活动时间进行测试,采用文献资料法、测试法、数理统计法等方法进行分析,并得出结果。结果表明：12～14岁女生的中高强度的体力活动时间可以达到运动指南的运动时间,每天运动时间可达60 min。12岁女生中高强度的体力活动时间较短;13岁女生的静坐时间较长;14岁女生的中高强度体力活动的时间最长,一周的运动步数最高。建议12岁女生增加中高强度的运动时间,13岁、14岁女生增加高强度的运动时间,以提高12～14岁女生的身体机能水平。     

全身振动介入抗阻力训练对能量消耗的影响研究

探讨全身性振动介入抗阻力训练对能量消耗的影响,为体重控制及健身减肥者制定有效的运动处方提供依据。方法：以我院体育教育专业健康男性为对象,利用气体代谢分析仪及心率表对"振动介入+抗阻力训练"（实验组,Resistance exercise+Vibration,REV）及单纯"抗阻力训练"（对照组,Resistance exercise, RE）模式下的摄氧及能量消耗等指标进行监测,并运用SPSS17.0对相关指标进行统计分析。结果：1）REV组在训练中及训练后0-25分、25-50分的总每分钟能量消耗及每分钟最大摄氧显著高于RE组;2）抗阻力训练结束后相当长的时间内以脂肪消耗供能为主,表现为REV组脂肪供能比例明显高于RE组;3）抗阻力训练能显著提升训练中呼吸交换率及换气量,表现为REV组提升率高于RE组。结论：全身性振动介入抗阻力训练可比单纯抗阻力增加更多能量消耗,且在训练后恢复期能提升脂肪供能比例,故控体重运动员及健身减肥者将振动作为辅助训练手段是非常有效的。     

基于ActiGraph GT3X监测网球运动能量消耗的研究

目的:应用ActiGraph GT3X对网球运动等非周期性运动能量消耗进行测评,建立适合网球运动能耗预测的回归方程,从而丰富ActiGraph测量体系.方法:以K4b2测量值作为校标,分别在拍柄、持拍手手腕外侧、腰部髂肌外侧、大腿中央前侧和脚踝外侧(持拍手同一侧肢体)各佩戴一个加速度计(ActiGraph GT3X),同步对网球运动中不同球速下(30 km/h、60 km/h)的原地正、反手击球,侧向移动正、反手击球,向前移动正、反手击球,侧向移动正反手交替击球和模拟自由单打的运动过程进行监测.结果:腰部、大腿和踝关节部位GT3X的EE和MET预测值存在明显低估,与K4b2测量值一致性较低;手腕和拍柄部位GT3X的EE和MET预测值存在明显高估,与K4b2测量值一致性较低;研究建立了2个网球运动能耗预测回归方程,经检验其预测值与实测值没有显著性差异.结论:运用ActiGraph GT3X对网球等隔网对抗运动项目进行监测存在显著误差,EE和MET的预测存在明显高估或低估的现象;基于ActiGraph GT3X所建立的能耗预测方程能对网球运动进行有效的运动监测.     

步行和日常体力活动能量消耗的推算

目的:研究不同步速下行走时的能量消耗水平,进而推导出根据计步器参数推算步行能耗和一日总能耗的方程,以期为进一步开发计步器功能提供参考依据。方法:研究对象为在校大学生共计30名(男性15名,女性15名)。受试者身体右侧平肚脐锁骨中线处和腋前线交点处分别佩带计步器,在跑台上分别以3.2、4.8、6.4、8.1、9.7 km/h 5种速度步行800 m,记录计步器计数和实际步数,通过间接热量法测试步行代谢情况。佩带计步器一周,记录每日计步器计数,每日填写Bouchard体力活动日记。结论:以不低于正常步速行走时,计步器可以精确记录步数,放置位置不同对步数记录无影响。随着速度加快,步频加快,步幅加大,单位能耗增加。但在完成相同距离步行时,运动强度(速度)不同,总热量消耗不完全一致,能量消耗不仅与单位能耗有关,运动时间也是重要的因素。根据计步器参数推算步行能量消耗和一日总能量消耗的公式分别为:步行能量消耗(kca l)=0.43×身高(cm) 0.57×体重(kg) 0.26×步频(步/m in) 0.92×时间(m in)-108.44。一日能量消耗(kca l)=0.05×一日计步器计数(步) 2213.09×体表面积(m2)-1993.57。     

短跑运动员肌肉能量消耗与肌肉损伤的研究

通过查阅国内相关文献资料,分析了短跑运动能量消耗的基本规律。由于短跑技术动作的不规范、缺乏准备活动或准备不充分、肌肉的紧张、全程节奏紊乱、肌肉柔韧性差、过度紧张的心理,造成了运动员身体能量的大量消耗,致使能量不足而出现肌肉损伤现象。并由此论述短跑运动员肌肉能量消耗与肌肉损伤的相关机理,提出了有利于运动员能量储备的训练方法。     

基于特征工程和深度学习方法估算体力消耗的模型有效性研究

目的 探究不同佩戴部位、不同惯性测量装置（IMU）（加速度计和陀螺仪）以及不同机器学习方法对人体走、跑活动能量消耗预测准确性的影响。方法 对IMU的原始信号进行预处理并提取多种活动特征,采用交叉验证的方式分别对基于特征工程的机器学习方法和基于深度学习的卷积神经网络方法进行建模。结果 在走、跑活动中,对于IMU的不同佩戴部位,踝部模型的性能整体上优于髋部模型;对于不同IMU获取的运动信号,加速度计模型的性能整体上优于陀螺仪模型;对于不同的机器学习模型,基于特征工程的机器学习方法普遍优于基于深度学习的卷积神经网络方法。结论 基于多信号融合的人工神经网络模型在不同运动强度下的稳定性和泛化能力均优于其他3种模型,建议使用该模型对走、跑活动的能量消耗进行估算。     

基于OpenPose计算机视觉算法的健身操能量消耗非接触式测量方法

目的 基于OpenPose计算机视觉算法（以下简称“OpenPose”）获得的运动学参数,构建并验证一种健身操运动能量消耗的非接触式测量方法。方法 通过Qualisys运动捕捉系统验证OpenPose识别关节运动角度的准确性;以COSMED K5便携式气体分析仪测量的能量消耗数据为标准,构建并验证基于OpenPose获得运动学参数的健身操运动能量消耗测量方法。结果 OpenPose能较为准确地估算人体运动中大多数关节的运动角度;基于OpenPose的能量消耗估算方法误差较小（MAE=0.81,MSE=1.11,RMSE=1.02,MRE=13.60%）,测试精度可达到86.4%。结论 初步建立了一种基于OpenPose的非接触式能量消耗测量方法,这种新方法能较为准确而简便地测量健身操运动的能量消耗。