24、运动中的焦虑、完美主义与唤醒水平对表现的影响

运动中焦虑、完美主义与唤醒水平对表现的影响

运动中的焦虑、完美主义与唤醒水平对表现的影响

1. 焦虑测量工具

焦虑测量可将特质或状态焦虑分为认知和躯体两个成分。多维测量工具能将焦虑构念细分,而单维测量则不做此区分。以下是一些常见的多维焦虑测量工具:
| 测量工具 | 适用情况 | 项目数量 | 测量内容 |
| — | — | — | — |
| 认知躯体焦虑问卷(CSAQ) | 特质焦虑 | - | 认知和躯体焦虑 |
| 运动焦虑量表 - 2(SAS - 2) | 特质焦虑 | - | 认知和躯体焦虑 |
| 激活 - 去激活 checklist(AD - ACL) | 状态焦虑 | - | 认知和躯体焦虑 |
| 竞赛状态焦虑量表 - 2(CSAI - 2) | 状态焦虑 | 27 项 | 认知状态焦虑、躯体状态焦虑和自信 |
| 修订版竞赛状态焦虑量表 - 2(CSAI - 2R) | 状态焦虑 | 17 项 | 认知焦虑(5 项)、躯体焦虑(7 项)和自信(5 项) |

CSAI - 2 自 1990 年起成为测量多维竞赛状态焦虑的常用工具,但后续研究未能证实其假设的三因素结构。因此,CSAI - 2R 应运而生,它去除了与多个构念或子量表高度相关的项目。此外,还有一些 CSAI - 2 的简短版本,如心理准备表、焦虑评定量表等,以减少对运动员赛前准备的干扰。同时,还开发了适用于儿童的 15 项版本(CSAI - 2C),并且可以通过修改测量前的指导语,将 CSAI - 2R 用于测量竞赛特质焦虑。

mermaid 流程图如下:

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    A[焦虑测量工
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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