2025年大学《智能体育工程》专业题库- 运动智能系统运动效率评估

2025年大学《智能体育工程》专业题库——运动智能系统运动效率评估考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）1.下列哪一项不属于衡量运动经济性（即运动效率）的常用生理指标？A.摄氧量（VO2）B.能量消耗（kJ/公里）C.心率储备百分比D.最大摄氧量（VO2max）2.在使用加速度计和陀螺仪进行跑步姿态分析时，主要依赖的传感器数据类型是：A.位置数据B.速度数据C.角速度数据D.力数据3.当评估需要穿戴设备进行长时间运动监测时，选择传感器的主要考虑因素不包括：A.传感器的测量范围B.传感器的功耗C.传感器的成本D.传感器的大小和重量（生物力学兼容性）4.对采集到的原始运动信号进行平滑处理，以去除高频噪声干扰，最常用的方法之一是：A.梯形变换B.快速傅里叶变换（FFT）C.移动平均滤波D.小波变换5.在运动功率-速度曲线上，非线性区域通常与以下哪个运动阶段相关？A.最大力量输出B.功率平台期C.疲劳阶段D.起动阶段6.利用机器学习方法预测运动员的跑动经济性时，通常需要将哪些数据作为输入特征？A.单一传感器的时间序列数据B.运动员的年龄、性别等人口统计学信息C.仅限生理参数（如心率）D.仅限生物力学参数（如角度）7.以下哪种技术不常用于融合来自不同类型传感器（如GPS和加速度计）的运动数据？A.卡尔曼滤波B.主成分分析（PCA）C.聚类分析D.数据插值8.运动智能系统向用户提供实时运动效率反馈的主要目的是：A.记录运动历史B.提供社交分享功能C.帮助用户了解自身状态并调整运动策略D.进行远程专业教练指导9.评估一项运动效率评估算法或模型的准确性时，常用的性能指标不包括：A.决定系数（R²）B.均方根误差（RMSE）C.传感器采样频率D.平均绝对误差（MAE）10.随着人工智能技术的发展，运动效率评估领域未来的发展趋势不包括：A.更精准的实时监测与预测B.基于深度学习的个性化训练方案推荐C.降低智能系统的成本D.减少对专业教练的依赖二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在横线上）1.运动效率评估可以通过分析运动过程中的__________消耗与__________输出之间的关系来实现。2.在使用IMU（惯性测量单元）进行步态分析时，通常需要解决的问题是消除传感器固有的__________误差。3.为了客观评估不同技术动作的运动效率，需要建立统一的__________标准或参考模型。4.基于可穿戴传感器的运动效率评估系统，其数据传输通常可以采用__________（如蓝牙、Wi-Fi、NFC）等无线技术。5.运动效率评估结果的可视化呈现方式有助于用户直观理解自身__________的变化趋势。6.评价一个运动智能系统效率评估功能的优劣，需要考虑其__________（如实时性、准确性）和__________（如易用性、可解释性）。7.机器学习模型在运动效率评估中的应用，可以实现对复杂非线性关系的挖掘和__________。8.传统的运动生理学方法（如间接测热法）评估运动效率通常需要__________的配合。9.运动智能系统在评估运动效率时，可以集成环境因素数据，如__________、温度等。10.运动效率评估不仅是技术问题，也涉及到运动训练学、__________等多学科知识的交叉融合。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述影响短跑运动员起跑阶段运动效率的主要技术因素。2.描述使用加速度计和心率传感器数据计算跑步MET（代谢当量）的基本步骤。3.解释什么是运动功率-速度曲线，并说明其可以提供哪些关于运动效率的信息。4.列举至少三种不同的运动智能系统可以提供的运动效率评估功能。四、解答题（每题10分，共30分）1.设计一个用于评估自由泳运动员划水效率的智能系统，需要包含哪些关键组成部分？并简述各部分的主要功能。2.假设你获得了一组包含加速度计、陀螺仪和GPS数据的跑步样本。请描述你会采用哪些数据处理和分析方法来评估该次跑步的效率，并说明选择这些方法的原因。3.比较基于生理指标（如心率、血乳酸）和基于传感器数据（如加速度、关节角度）进行运动效率评估的优缺点。五、论述题（10分）结合当前人工智能技术发展趋势，论述其在提升运动效率评估智能化水平方面具有哪些潜力和挑战。试卷答案一、选择题1.C解析：心率储备百分比是评价运动强度的指标，而A、B、D均是评价运动经济性的直接或间接生理指标。2.C解析：加速度计和陀螺仪测量的是物体或身体节段的角速度和线性加速度，进而可以解算姿态角等生物力学参数，核心是角速度数据。3.C解析：传感器的成本是重要的商业考虑因素，但与传感器能否满足长时间穿戴监测的核心需求相比，功耗、尺寸重量和测量范围通常更为关键。4.C解析：移动平均滤波是一种简单有效的平滑方法，通过计算滑动窗口内的平均值来去除高频噪声。A是数值积分方法，B是频域分析方法，D是时频分析方法。5.C解析：在功率-速度曲线上，运动员能力下降，功率输出随速度增加而增加的幅度减小，进入非线性区域，这通常反映了疲劳阶段的出现。6.B解析：预测运动经济性需要综合考虑生理、生物力学和技术等多种因素，运动员的基础信息是重要的输入特征之一。A、C、D所述的特征可能部分包含在内，但B更全面。7.C解析：数据融合是指将多源数据整合，卡尔曼滤波、PCA和数据插值都是数据处理的常用技术，而聚类分析主要用于数据分组，不常用于融合。8.C解析：实时反馈的核心目的是帮助用户了解当前状态并据此调整，A是基础功能，B是附加功能，D是高级应用场景，C是最直接的核心目的。9.C解析：A、B、D都是评价算法或模型预测精度的常用统计指标，而传感器采样频率是硬件参数，不用于评价评估效果本身。10.D解析：A、B、C均是人工智能在运动效率评估领域的发展趋势，而减少对专业教练的依赖可能过于绝对，技术应作为辅助，教练的角色依然重要。二、填空题1.能量；功率解析：运动效率本质上是能量输出与功率输出的比率关系。2.姿态（或重力）/偏航解析：IMU传感器易受自身重力分量影响，导致在没有实际转动时输出非零角速度，需进行补偿。3.评估（或评价）解析：为了进行客观比较，必须建立公认的评估标准。4.无线通信解析：这是可穿戴设备数据传输的常见方式，包括多种具体技术如蓝牙、Wi-Fi等。5.运动效率（或自身效率）解析：可视化有助于用户看到自己的效率水平及其随时间或训练的变化。6.性能；用户体验解析：性能关注评估结果的准确度和及时性，用户体验关注系统的易用性和结果的可理解性。7.预测（或预测能力）解析：机器学习的优势在于能够从复杂数据中学习非线性模式，从而提高预测精度。8.标准化测试（或实验室测试）解析：传统生理方法通常需要在严格控制条件下进行，如实验室环境。9.海拔解析：海拔高度会影响空气密度，进而影响跑步所需的功率和能量消耗。10.运动生物力学解析：运动效率评估需要结合生物力学知识来理解技术动作与效率的关系。三、简答题1.简述影响短跑运动员起跑阶段运动效率的主要技术因素。解析：起跑阶段效率受技术因素影响显著。主要包括：起跑器安装角度与高度是否合理，影响蹬伸力量方向的有效利用；蹬伸发力顺序是否正确，能否快速将下肢力量传递至躯干和上肢；身体重心前移的速度和幅度是否有效，影响初始加速度的生成；摆臂动作是否有力且协调，能否有效带动身体前进；起跑后支撑腿蹬伸的充分程度和力量大小。优化的技术动作能以更小的能量消耗产生更大的加速度。2.描述使用加速度计和心率传感器数据计算跑步MET（代谢当量）的基本步骤。解析：基本步骤包括：①数据采集：同步采集加速度计（通常佩戴在腰带或鞋垫）和心率带的数据，并进行时间同步。②数据预处理：对加速度数据进行滤波去噪，提取步态周期或关键运动阶段的时间点。③生理参数估算：根据步态信息，估算步频、步长等参数。结合心率数据，利用心率区间的MET值或特定算法（如基于心率-速度关系的模型）估算平均心率对应的MET值。④MET计算：将估算出的平均心率MET值作为跑步MET的近似值，或结合速度、坡度等信息，通过更复杂的模型进行计算。⑤结果输出：显示或记录计算得到的跑步MET值。3.解释什么是运动功率-速度曲线，并说明其可以提供哪些关于运动效率的信息。解析：运动功率-速度曲线（Power-VelocityCurve,P-VCurve）是描绘运动员在特定条件下（如场地、负重）输出的功率与对应速度之间关系的一种图表。该曲线通常表现为一条从零速度到零功率的曲线，中间有一个功率峰值区域。它可以提供以下关于运动效率的信息：①最大功率输出及其对应的速度；②最佳功率输出区间（功率平台期），在此区间内运动员能以相对较高的效率维持速度；③不同速度区间下运动员的技术效率（曲线形状越接近线性，效率通常越高）；④运动员的能力极限和疲劳情况（曲线末端的形状和下降速度）；⑤评估技术动作优化潜力（例如，通过改进技术能否提高相同速度下的功率输出，或能在更高速度下输出功率）。4.列举至少三种不同的运动智能系统可以提供的运动效率评估功能。解析：运动智能系统可以提供多种评估功能，例如：①实时运动效率反馈：在运动过程中，通过可穿戴设备或传感器实时监测数据，计算并显示当前的效率指标（如MET、功率），帮助用户及时调整；②运动后效率报告：自动生成包含平均效率、效率变化趋势、与目标或历史数据的比较等信息的详细报告；③技术动作效率分析：结合生物力学参数（如角度、速度、加速度），分析特定技术动作（如跑步的步态、游泳的划臂）的效率损失点，并提供改进建议；④不同训练模式效率对比：记录和分析不同训练强度、类型（如耐力跑vs爆发跑）下的效率表现，为训练计划优化提供依据。四、解答题1.设计一个用于评估自由泳运动员划水效率的智能系统，需要包含哪些关键组成部分？并简述各部分的主要功能。解析：该系统关键组成部分包括：①数据采集模块：使用佩戴在泳帽、泳镜、扳手或身体关键部位的传感器（如加速度计、陀螺仪、压力传感器、GPS），采集划水过程中的力、速度、角度、身体姿态、泳速、划频等数据。②数据传输模块：通过无线方式（如蓝牙、Wi-Fi）将采集到的数据实时或非实时传输到处理单元。③数据处理与分析模块：对原始数据进行同步、滤波、特征提取（如划水力量曲线、划水速度曲线、划幅角度），计算划水效率指标（如有效功率、划水功率、恢复时间比例、力量-速度曲线斜率等）。④效率评估与建模模块：利用预设模型或机器学习模型，结合运动员数据，评估划水效率水平，并与优秀运动员或运动员自身历史数据进行比较。⑤用户交互与可视化模块：通过手机App、电脑软件或智能手表等界面，向运动员或教练展示效率评估结果、效率变化趋势图、技术动作效率分析报告，并提供改进建议。⑥（可选）训练建议模块：根据效率评估结果，生成个性化的划水训练计划或技术改进指导。2.假设你获得了一组包含加速度计、陀螺仪和GPS数据的跑步样本。请描述你会采用哪些数据处理和分析方法来评估该次跑步的效率，并说明选择这些方法的原因。解析：数据处理和分析方法及原因如下：①数据预处理与同步：首先对加速度计和陀螺仪数据进行滤波（如巴特沃斯滤波）去除噪声，然后进行时间对齐，确保GPS、加速度计和陀螺仪数据在时间上精确同步。原因：原始数据含噪声且需统一时间基准才能进行后续分析。②步态识别与分割：利用加速度信号（如垂直方向加速度的峰值和谷值）或陀螺仪信号识别出步态周期，并将跑步过程分割成单个步或双支撑阶段。原因：需要将全局数据分解到基本运动单元（步态）进行分析。③速度与加速度计算：根据加速度积分得到速度，进一步积分得到位移。利用速度和加速度数据计算步频、步长、支撑时间等基本生物力学参数。原因：速度和加速度是计算功率和效率的基础。④关键阶段提取：识别出支撑阶段中的蹬地、摆腿、摆臂等关键子阶段。原因：不同阶段的运动特性不同，分开分析能更精细地评估效率。⑤功率计算：分别计算蹬地阶段（正加速度）和摆动阶段（负加速度）的平均功率或峰值功率，以及支撑阶段的总机械功率。原因：功率是衡量做功能力的直接指标。⑥效率指标计算：计算支持体重所需的功率、克服空气阻力的功率（若有速度和高度变化数据）、跑步经济性指数（如总功率/支持体重功率）或与最大摄氧量相关的指标。原因：效率指标综合反映了能量利用的有效性。⑦（可选）机器学习分析：利用历史数据训练模型，预测跑步效率或分析影响效率的关键因素。原因：机器学习能处理复杂非线性关系，提供更深层次的洞察。⑧结果可视化与解释：将计算出的效率指标和生物力学参数以图表形式展示，并与运动员自身历史数据或参考值进行比较。原因：使结果直观易懂，便于评估和改进。3.比较基于生理指标（如心率、血乳酸）和基于传感器数据（如加速度、关节角度）进行运动效率评估的优缺点。解析：两种方法的比较如下：基于生理指标评估：优点：直接反映人体生理状态和能量代谢水平，具有高度的生理学意义和普适性；测量方法相对标准化，结果在个体间具有一定的可比性（需注意个体差异和标准化测试条件）。缺点：需要特殊的采样设备（如心率带、血乳酸分析仪）和采集条件（如抽血、实验室环境），实施不便；测量通常是间歇性的或需要特定负荷，难以实现实时连续监测；易受运动前状态、环境、药物等多种非运动因素干扰；对技术动作的直接关联性较弱。基于传感器数据评估：优点：可以实时连续监测，提供丰富的运动学、动力学信息；数据采集相对便携方便，可应用于各种环境和场景；能直接量化技术动作参数（如角度、速度、力量），与技术细节关联紧密。缺点：传感器测量结果易受个体差异、衣物、传感器佩戴位置和方式、环境（如温度、湿度）等因素影响，需要校准和个体化标定；传感器本身可能存在误差和漂移；数据解读需要专业的生物力学或运动工程知识；目前对于复杂生理状态（如精确的能量代谢）的直接量化能力仍有限，多依赖模型间接估算。五、论述题结合当前人工智能技术发展趋势，论述其在提升运动效率评估智能化水平方面具有哪些潜力和挑战。解析：人工智能（AI）技术正为提升运动效率评估的智能化水平带来巨大潜力，但也面临诸多挑战。潜力体现在：1.深度学习与复杂模式识别：AI，特别是深度学习模型，能够从海量的多模态传感器数据（如多传感器融合、视频、生理信号）中自动学习复杂的非线性关系和隐藏模式，从而更精确地量化运动效率，甚至实现超越传统物理模型的预测。例如，通过分析大量跑步视频预测受伤风险，或通过融合GPS、加速度计和心率数据实现更准确的实时MET估算。2.实时智能分析与自适应反馈：AI算法可以实现近乎实时的数据处理、效率分析和生物力学评估。结合强化学习等技术，智能系统可以动态调整反馈策略，为运动员提供个性化的、适时的技术调整建议或训练负荷建议，实现自适应训练。3.个性化评估与精准训练：基于AI的机器学习模型能够建立运动员的个体化运动效率模型，考虑其独特的生理特征、技术风格和训练历史。这使得评估结果更具针对性，训练计划也更能个性化定制，从而最大化效率提升效果。4