小腿训练三部曲之(三)

作者:戴剑松
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在小腿训练三部曲之一和之二中,我给大家分别介绍了小腿力量训练和稳定性训练,足够的力量和稳定性对于预防小腿和足踝受伤是至关重要的,练到这还没完,还有最后一步——小腿爆发力训练。优秀马拉松运动员不仅小腿紧致修长,更是蕴含了优良的爆发力。

为什么我们要进行小腿爆发力训练?因为在跑步过程中,事实从脚接触地面直至脚离开地面,时间是非常短暂的,在很短时间内,小腿要产生足够动力推动人体向前运动,需要的就是爆发力,所谓爆发力就是以最快速度产生最大力量的能力。

因此, 配速快的人一般小腿爆发力都非常强,当然爆发力的前提是要有足够力量和稳定性,这是为什么需要先练力量,最后才能爆发力。

爆发力如何练?以尽可能快的速度做脚踝的弹跳动作就是爆发力训练,当然,爆发力训练本身也可以产生很多变化,来提高难度和训练乐趣。

双脚原地快速跳:身体站直,双小腿富有弹性的连续发力做快速跳,每次脚跟不落地。膝盖屈膝步幅不大,减少大腿和臀部的参与。30s为1组,完成2-3组。

难度指数:☆☆☆☆★


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单腿原地快速跳:单腿连续发力做快速跳。左右腿各30s为1组,完成2-3组。

难度指数:☆☆★★★


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双脚左右快速跳:双脚并拢,左右快速跳。30s为1,完成2-3组

难度指数:☆☆★★★


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双脚前后快速跳:双脚并拢,前脚掌着地,前后快速跳。30s为1,完成2-3组

难度指数:☆☆★★★


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单腿左右快速跳:单侧小腿发力连续左右快速跳。左右腿各20s为1组,完成2-3组

难度指数:☆★★★★


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单腿前后快速跳:单腿小腿发力连续前后快速跳。左右腿各20s为1组,完成2-3组。

难度指数:☆★★★★


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双脚Z形快速跳:双脚并拢,以一个英文字母“Z”为路线快速跳。30s为1组,完成2-3组。

难度指数:☆★★★★


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单脚Z形快速跳:单腿小腿以“Z”字形快速跳。左右腿各20s为1组,完成2-3组。

难度指数:★★★★★

小腿爆发力训练实际上是综合了爆发力训练和稳定性训练于一体,是有助于提高配速的重要训练方法,快速训练小腿肌肉的拉长-缩短能力不仅可以更好地储存弹性势能节省能量,还有助于缩短触地时间,是跑者必做的练习。

TIPS:单腿的爆发力训练难度较大,且有发生崴伤的风险,一定要循序渐进地进行练习,这也是为什么要先进行小腿力量和稳定性练习,最后才进行爆发力训练的原因,有了足够的了力量和稳定性,才能更好地进行爆发力训练。


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作者:戴剑松
链接: 练好稳定性才能防崴脚——小腿训练三部曲(二) - 慧跑无忧 - 知乎专栏
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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