46、运动评估与时间序列数据分析：技术与应用解析

运动评估与时间序列数据分析：技术与应用解析

在当今的健康和数据分析领域，运动评估和时间序列数据分析都有着至关重要的地位。运动评估能够帮助人们了解自身的运动状况，提升运动效果和健康水平；而时间序列数据分析则为处理各种动态数据提供了有效的方法。下面将详细介绍相关的技术和应用。

运动评估相关技术

• 运动评估结果指标 ：在运动评估中，应用程序会将运动的峰值频率与峰值比率相乘所得的值作为评估结果。在测量时，采样率设定为 50 Hz，FFT 为 512 抽头，采样时间为 10.24 秒。测量结果的截图中，橙色条上显示的百分比值就是峰值频率与峰值比率相乘的结果，这使得测量结果更易于理解。中心的图表展示加速度，红线表示左右方向（X 轴）的加速度，蓝线表示前后方向（Z 轴）的加速度，下方会呈现峰值比率和峰值频率的值，底部的图表则显示频率分析结果，峰值越少，扭转运动越稳定。峰值比率通过峰值功率除以全功率得到。
• 排名功能 ：为了让用户能够与他人比较运动结果，还实现了排名功能。排名是根据本地内存中存储的分数降序生成的。该功能具有以下作用：
  • 跟踪自身运动质量的变化。
  • 了解自己与他人运动的差异。
  • 激励用户进一步提高核心稳定性。
• 分析可视化功能 ：简单的可视化功能允许用户从 X 轴、Y 轴和 Z 轴中选择两个轴，在二维平面上绘制加速度或陀螺仪的图表。这不仅有助于用户直观地理解自己的运动，还能与之前的测量结果或他人的测量结果进行比较。