通過SWA軟件的設計,可記錄受試人員多種空間運動加速度數據和身體數據,并且可以通過解碼器導入EXCEL表格供專業分析之用。將SWA數據使用軟件導入EXCEL表格,可見如下數據形式(表4-2)。表4-2　SWA原始數據形式數據構成主要以三維加速...[繼續閱讀]

    SWA記錄了四種三維加速度值,根據大量預實驗得出結論,只有實時值(point)可以連續反映不同動作空間加速度變化情況,以此作為數據源繪制曲線進行分析。1.平躺平躺三維加速度值趨勢如圖4-2所示。平躺動作,將三維加速度值通過EXCEL繪...[繼續閱讀]

    在眾多反映體力活動的項目中,通過調查與預實驗,確定了平躺、伏案、步行、跑步、爬樓梯、自行車、俯臥撐為代表的七項運動為大學生主要的日常體力活動,以此為研究重點對SWA三維加速度傳感器儀捕捉空間運動加速度值的構象與...[繼續閱讀]

    本次模型采用的是STATA12.0版本,在處理多層次模型時,STATA較SPSS有更便捷、操作更快速的優越性,因此放棄了傳統的SPSS統計軟件做能量消耗模型預測。STATA12.0用戶界面如圖4-9所示。圖4-9　STATA12.0用戶界面依照每分鐘一一對應的原則錄入...[繼續閱讀]

    通過預實驗,對數據進行檢驗,確定分析方法。共計10名受試者參與預實驗,4女6男,實驗項目嚴格按照4.3.2中測試項目的要求進行。通過對三個維度加速度進行監測,并將三個軸的加速度記數綜合為VM,其計算方法為:VM=(ACx2+ACy2+ACz2)1/2。在相...[繼續閱讀]

    4.5.3.1　變量相關性分析接下來初步探索測試中的變量關系,采用person相關性分析。命令:pwcorrwminbmiaczminvmmin,sig(計算出能量消耗、BMI值、ACz值及VM值關系,并顯示顯著性)數據顯示,經過兩兩關系組合可看出,BMI值、ACz值、VM值與能耗W之間的...[繼續閱讀]

    大量前期研究通過使用CSA、GT3X和RT3加速度計,對日常行為的能量消耗進行記錄,通過分析統計構建能量消耗預測公式。在絕大部分以CSA為工具的體力活動監測中,最經典的要屬Freedson能耗預測方程。為提高CSA在能耗預測中的準確性,許多...[繼續閱讀]

    基于上述研究現狀,本實驗以大學生為測試對象,將體力活動范圍擴大到平躺、伏案、步行、跑步、自行車、爬樓梯和俯臥撐等方面,力求最大限度涵蓋人群日常主要活動形式,以使模型受用范圍更加全面。同時,在公式的自變量選擇方面...[繼續閱讀]

    大學生身體形態發育水平持續提高,營養狀況持續改善;大學生的爆發力、力量、耐力等身體素質指標進一步下降,整體表現為大學生的身體健康狀況持續下降。體育運動方面,傳統球類和田徑項目依然是學生主要參與鍛煉項目,但是眾多...[繼續閱讀]

    目前,我國對于青少年學生體質健康發展與促進、體力活動的有效形式、適宜推薦量以及相關政策的實施等仍然是以后研究、探索的方向。青少年學生體質健康逐年下滑已經成為亟待改善的問題,今后研究重點要放在切實提高學生對體...[繼續閱讀]