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题名积极蹬伸“合板”的模型探究和因子分析
被引量：4
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作者
刘卫国
刘学贞
刘卉
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机构
广西师范大学体育学院
北京体育大学
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出处
《北京体育大学学报》
CSSCI
北大核心
2005年第12期1644-1646,共3页
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基金
国家体育总局跳水项目备战2008奥运会攻关课题
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文摘
运用基本的力学原理和数学方法,将跳板从较低位置向平衡位置恢复过程的竖直方向运动简化为局部简谐振动,将人体积极蹬伸动作模拟为被压缩的弹簧振子恢复形变运动,建立了人板系统在竖直方向上的运动方程,并解出方程得到其运动规律。利用此蹬伸模型从理论上阐述了选择积极蹬伸时机和控制蹬伸节奏对蹬伸“合板”的意义,并从数理角度解析了采用软板起跳技术和增大肌肉绝对力量可提高蹬伸“合板”过程中的能量转化率。
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关键词
跳板跳水
蹬伸动作
“合板”
物理模型
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Keywords
springboard diving
the stretching action
matched springboard
physical model
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分类号
G804.7
[文化科学—运动人体科学]
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题名基于视觉图像的典型舞蹈拉伸动作识别方法
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作者
晏国良
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机构
安徽文达信息工程学院
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出处
《怀化学院学报》
2023年第5期108-113,共6页
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基金
安徽文达信息工程学院社会科学研究项目“合肥市高校体育舞蹈现状与对策研究”(XSK2022B08)。
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文摘
面对典型舞蹈拉伸动作识别的复杂性,研究基于视觉图像的典型舞蹈拉伸动作识别方法。通过视觉图像相机采集典型舞蹈拉伸动作图像,采用平均值法将采集典型舞蹈拉伸动作图像转化为灰度图像,并经阈值化处理转化为二值图像后,利用高斯模型减除二值化图像背景,利用中值滤波法去除图像中的噪声;利用改进可变形部件模型算法和卷积神经网络算法识别典型舞蹈拉伸动作。实验结果表明,用该方法预处理后的典型舞蹈拉伸动作图像画质清晰度高,该方法可有效识别不同类型的舞蹈训练动作,其中拉伸动作识别准确率可达93%。
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关键词
视觉图像
舞蹈动作
拉伸动作
图像预处理
卷积神经网络
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Keywords
visual images
dance movements
stretching action
image preprocessing
convolutional neural network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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