【摘 要】
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对人体体育运动训练过程中的受力行为进行分解建模,可以定量分析人体受力特征,为实现多传感器信息融合的运动受力行为识别奠定基础。传统方法中采用熵聚类泛函的人体运动神经
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对人体体育运动训练过程中的受力行为进行分解建模,可以定量分析人体受力特征,为实现多传感器信息融合的运动受力行为识别奠定基础。传统方法中采用熵聚类泛函的人体运动神经元受力行为分析方法,无法实现对复杂运动状态下的人体受力缺失数据的模拟和分析。提出一种基于RFID缺失数据概率泛函的人体运动受力行为分解,将加速度传感器与RFID结合,采用缺失数据概率泛函算法对感知的运动关节节点进行受力行为分解,提取了不同传感器节点输出信号关联特征,实现对人体运动特征行为分解算法和模型的改进。实验结果表明,该模型能准确采集到人体的上体和下肢的运动受力数据,受力行为分解准确具体,定量刻画人体在各种运动模型下的受力特性,从而指导运动训练,应用价值较高。
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