如何锻炼肌肉最完整版

锻炼腹部肌肉是重点

现代医学证明,男性因腹部肌肉失去弹性而形成的 将军肚 ,与高血压、心脏病、糖尿病等众多常见病关系密切。所以中年男性锻炼肌肉要抓重点,其中腹部肌肉最重要。

向下弯腰锻炼腹肌的方法最简单。腰部往下弯,腿直立,手臂及头部下垂,悬在空中,不要强迫自己双手触地,尽量放松,然后自然起身,伸展背部及腿部的肌肉,约停1 分钟,再重复3 次。一日两次,连续2—3 个月就能见效.
另外,仰卧起坐锻炼腹肌的方法也简便易行。为了增强全身肌肉力量,如果再辅以力量器械训练,则效果更显著。
锻炼间隔别超过三天
肌肉是锻炼出来的。健美教练说,肌肉是最 知恩图报 的,只要你能够坚持经常给它一点 刺激 ,它就会以10 倍的回馈报答你。但如果 三天打鱼,两天晒网 ,效果会大打折扣。
进行肌肉锻炼时是需要休息,2—3 天之后,如果没有运动的刺激,前一段时间的运动效果会逐渐消退。如果不给肌肉充分的时间去补充营养物质,肌肉就不能长得比原来健壮。但教练提醒时间不能太长,这个休息时间以肌肉再次具备上次运动能力为标准计算,一般需要2—3 天。

胸部肌肉锻炼
胸 部肌肉的丰满结实,是青春健美的标志之一。发达的胸部肌肉,使男性显得强壮魁梧,女性则更加丰满而有线条。胸部肌肉的力量性锻炼,还可增强心肺功能、矫正 含胸等不良姿势,扩大胸廓而改变胸围窄小。胸部肌肉主要包括胸大肌、胸小肌和肋间肌。本项锻炼可以是徒手的,也可以利用器械进行。

1.
徒手锻炼

胸部肌肉力量的徒手锻炼,主要以俯卧撑为主,利用自身重量,靠前臂推撑达到发展胸部肌肉的目的。俯卧撑可在平地上进行,也可以在双手和脚下垫上支撑物或负重进行。

预备姿势:俯身,两手撑地与肩同宽,双臂伸直,两足踝并拢,足尖用力撑地,头稍抬起,眼向前视,挺胸,收腹,使身体保持挺直。

动作:两臂从伸直姿势逐渐弯屈。屈肘,身体缓缓下移并保持与地面平行,稍停片刻后,胸大肌收缩,双臂同时用力,撑直,将身体撑起,还原成预备姿势。注意在动作过程中始终保持身体的挺直。上述动作重复10 次左右。

锻炼到一定程度后,可采用倒立架上俯卧撑、两足垫高俯卧撑、负重俯卧撑( 在背上放些重物) 、窄撑或宽撑( 特意将两手支撑距离变窄或增宽) ,以及手指支撑等动作,以增加难度,获得更大的锻炼效果。

要领;动作始终保持挺胸、收腹身体挺直,避免沉肩、耸肩、缩胸、弓腰或提臀等不正确的姿势。

作用:主要发展胸大肌,同时也锻炼肱三头肌、三角肌的力量。

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内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本小化与收益大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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