4.4.1 原始数据分析

    通过SWA软件的设计,可记录受试人员多种空间运动加速度数据和身体数据,并且可以通过解码器导入EXCEL表格供专业分析之用。将SWA数据使用软件导入EXCEL表格,可见如下数据形式(表4-2)。表4-2　SWA原始数据形式数据构成主要以三维加速......查看详细>>

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4.4.2 测试项目加速度图像特征

    SWA记录了四种三维加速度值,根据大量预实验得出结论,只有实时值(point)可以连续反映不同动作空间加速度变化情况,以此作为数据源绘制曲线进行分析。1.平躺平躺三维加速度值趋势如图4-2所示。平躺动作,将三维加速度值通过EXCEL绘......查看详细>>

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4.4.3 分析与讨论

    在众多反映体力活动的项目中,通过调查与预实验,确定了平躺、伏案、步行、跑步、爬楼梯、自行车、俯卧撑为代表的七项运动为大学生主要的日常体力活动,以此为研究重点对SWA三维加速度传感器仪捕捉空间运动加速度值的构象与......查看详细>>

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4.5.1 软件设置

    本次模型采用的是STATA12.0版本,在处理多层次模型时,STATA较SPSS有更便捷、操作更快速的优越性,因此放弃了传统的SPSS统计软件做能量消耗模型预测。STATA12.0用户界面如图4-9所示。图4-9　STATA12.0用户界面依照每分钟一一对应的原则录入......查看详细>>

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4.5.2 数据预分析

    通过预实验,对数据进行检验,确定分析方法。共计10名受试者参与预实验,4女6男,实验项目严格按照4.3.2中测试项目的要求进行。通过对三个维度加速度进行监测,并将三个轴的加速度记数综合为VM,其计算方法为:VM=(ACx2+ACy2+ACz2)1/2。在相......查看详细>>

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4.5.3 线性模型建模

    4.5.3.1　变量相关性分析接下来初步探索测试中的变量关系,采用person相关性分析。命令:pwcorrwminbmiaczminvmmin,sig(计算出能量消耗、BMI值、ACz值及VM值关系,并显示显著性)数据显示,经过两两关系组合可看出,BMI值、ACz值、VM值与能耗W之间的......查看详细>>

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4.6.1 传统能耗预测公式汇总

    大量前期研究通过使用CSA、GT3X和RT3加速度计,对日常行为的能量消耗进行记录,通过分析统计构建能量消耗预测公式。在绝大部分以CSA为工具的体力活动监测中,最经典的要属Freedson能耗预测方程。为提高CSA在能耗预测中的准确性,许多......查看详细>>

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4.6.2 本研究能耗预测模型汇总

    基于上述研究现状,本实验以大学生为测试对象,将体力活动范围扩大到平躺、伏案、步行、跑步、自行车、爬楼梯和俯卧撑等方面,力求最大限度涵盖人群日常主要活动形式,以使模型受用范围更加全面。同时,在公式的自变量选择方面......查看详细>>

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5.1 研究结论

    大学生身体形态发育水平持续提高,营养状况持续改善;大学生的爆发力、力量、耐力等身体素质指标进一步下降,整体表现为大学生的身体健康状况持续下降。体育运动方面,传统球类和田径项目依然是学生主要参与锻炼项目,但是众多......查看详细>>

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5.2 研究展望

    目前,我国对于青少年学生体质健康发展与促进、体力活动的有效形式、适宜推荐量以及相关政策的实施等仍然是以后研究、探索的方向。青少年学生体质健康逐年下滑已经成为亟待改善的问题,今后研究重点要放在切实提高学生对体......查看详细>>

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