【摘 要】
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研究目的:对顶级网球运动员单打比赛移动特征进行分析,得出其移动距离、速度特征,进而研究移动距离和速度与比赛胜负之间的相关性,得出移动特征模型和判别比赛输赢的函数判别式。对网球比赛中各类移动步伐进行整理、分析,得出网球在比赛中的移动步伐运用占比,以及对各类步伐在场地区域运用的频数进行统计分析,并得出各类步伐对比分的贡献度。为我国网球教练员训练计划的制定和网球运动员的训练提供理论支撑。研究方法:本文通
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研究目的:对顶级网球运动员单打比赛移动特征进行分析,得出其移动距离、速度特征,进而研究移动距离和速度与比赛胜负之间的相关性,得出移动特征模型和判别比赛输赢的函数判别式。对网球比赛中各类移动步伐进行整理、分析,得出网球在比赛中的移动步伐运用占比,以及对各类步伐在场地区域运用的频数进行统计分析,并得出各类步伐对比分的贡献度。为我国网球教练员训练计划的制定和网球运动员的训练提供理论支撑。研究方法:本文通过多媒体、CCTV下载优质实况转录的视频,选取2018年ATP年终世界排名前八的选手比赛视频,其中硬地赛包括澳大利亚网球公开赛与美国网球公开赛,红土赛为法国网球公开赛,草地赛为温布尔登网球公开赛为共32场比赛,以在比赛条件下网球选手的移动特征为主要研究对象。采用文献资料法对速度等级和步伐分类等做了明确定义,通过视频分析法用软件SIMI Scout对网球运动员的比赛移动特征进行分析,对所得数据进行整理统计,对男子网球运动员单打比赛移动特征进行整体全面的分析。研究结论:(1)输的运动员场均移动距离是3128.281米,而赢得网球运动员的场均移动距离是3136.375米。(2)取得胜利的运动员各场比赛平均速度的场均数是2.523±0.053m/s,而输的一方的平均速度的场均数是2.522±0.062m/s。(3)获得比赛胜利的运动员场均最大速度是7.88±0.11m/s,而输的一方的运动员的场均最大速度为7.598±0.282m/s。(4)通过Bayes判别函数,可以判定运动员的输赢。赢:Y=-2516.43+662.226×最大速度;输:Y=-2707.2+686.876×最大速度。(5)运动员在比赛过程中的无氧高强度跑的移动距离最少,有氧低强度跑占比最多,氧中强度跑占了总移动距离的21%。(6)在网球比赛各类移动步伐运用占比中,开放式步伐>交叉步>闭合式步伐>滑步>碎步调整>跑步>跳步。(7)开放式步伐在右手区域运用频数较高,闭锁式步伐在左手侧区域运用频数较高。交叉步的使用频率占比最多的区域还是在底线区域。滑步、碎步使用率在整个场地使用情况频率很高,跑步在网球比赛中使用频数较低。(8)开放式步伐相较于闭锁式步伐更容易取得得分效果,其他步伐对得失分的贡献度比较均衡,跳步的使用绝大部分是出现在相持阶段,对得失分的贡献较小。
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