基于数据挖掘技术的射箭动作阶段划分

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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。
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