臀部肌群锻炼方法大全

 

臀大肌 

(01)俯卧直腿上摆类似于反式山羊挺身是向上挺起双腿来锻炼臀部肌群


 

(02)站姿直腿上摆拉力器做腿后拉引,来锻炼臀部肌群。

 

 

(03)仰卧桥式挺臀是一个比较综合的锻炼方法,锻炼涉及臀部肌群、大腿腘绳肌(即股后肌群)、腹肌,但主要锻炼臀大肌


 

(04)仰卧顶臀和仰卧桥式挺臀类似,相对来说使其动作幅度更大,刺激臀大肌更深


 

(05)跪姿屈膝抬腿简便易行,效果良好,在有氧健身训练中非常流行。

 

                                                                  

(06)跪姿举臂抬腿是一个较为综合的锻炼方法,锻炼涉及臀部、腹部、下背部,但主要用来锻炼臀部。和跪姿屈膝抬腿有部分类似,经常被有氧操课选用

臀部肌群锻炼方法大全

                                                      

(07)综合训练方法一般锻炼大腿、后腰的方法都会锻炼到臀大肌,而且通过部分动作调整,锻炼的重心会向臀大肌倾斜,因此锻炼时根据不同锻炼要求关注细节调整

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髋外展肌群:臀中肌、臀小肌 

(01)坐姿髋外展和坐姿夹腿是相对应的动作,锻炼髋外展肌群

 

                                             

(02)站姿髋外展一般用绳索拉力器外侧拉引来实现

 

                                             

(03)卧姿髋外展简单易行,在家即可完成

 

                                                   


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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