基于数据挖掘技术的射箭动作阶段划分

发布时间：2020-04-27 18:39

【摘要】：目的:从持弓(垂直面)和拉弦(水平面)两个维度进行射箭动作运动学分析。完善现有动作阶段划分理论。提出存在两种不同开弓方法的假设,建立分类模型对假设进行验证,并进一步比较不同开弓技术在瞄准过程中的差异,探索不同开弓动作的技术特点。方法:采用文献资料法、专家访谈法、实验法、数理统计和数据挖掘法,以山西省射箭队10名国家一级射箭运动员为研究对象(4男、6女),使用VICON红外三维动作采集系统、Basler高速摄像机等,采集完整射箭动作的运动学数据。选取3次10环动作,进行射箭动作的横、纵向数据挖掘研究。结果:(1)运动员自身动作表现出良好的一致性,拉距与身高显著相关(P=.915*),但举弓高度与身高相关性较低(P=.624)。(2)10段等距切分能实现肉眼可识别的射箭动作切分。(3)DBSCAN聚类法对开弓动作的识别较现有方法的普适性更好。(4)将开弓技术分为平稳开弓(SP)和阶段开弓(PP)两种。10折交叉检验的Kappa statistic为0.7826,表明该分类具有较高的一致性。(5)SP与PP法在瞄准过程上差异明显,两名大赛成绩较好的运动员均采用SP法开弓。结论:(1)低精度的数据采集方案,理论上可满足射箭动作阶段划分要求,其实际应用效果有待验证。(2)SP和PP两种方法在开弓节奏、瞄准过程等方面各有特点。(3)聚类算法较现有开弓阶段的固定算法普适性更好。(4)对开弓动作的分类假设通过了良好的数学模型验证。(5)两种开弓方法的瞄准过程不同,SP法的瞄准稳定性较好,PP法的瞄准调整更快。(6)SP法对运动员的上肢稳定性和耐力要求较高,动作完成时间较短,建议举弓阶段增强水平瞄准能力的提升。PP开弓法对运动员的上肢爆发力和快速瞄准能力要求较高,动作耗时长,建议加快举弓速度并且减小举弓动作幅度,以减小瞄准过程的负担。
【图文】：

图 1.1 拉距的 10 段等分对比难点与创新点据结构的不一致集到的射箭动作运动学数据处理成为适合数据挖掘技术使用的标准题。由于不同运动员射箭动作的拉距、开弓的速度等都不尽相同，对保证数据的完整性，又要保证数据的结构齐整。如何将运动学数据与应，，需要大量的尝试和细节分析。于时间序列的成绩预测失败

实验流程
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G887

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本文编号：2642532