如何预测运动员(射击)的成绩?

研究者通过脑电技术分析运动员在射击比赛中的脑电信号变化,探讨心理素质如何影响关键时刻的发挥。研究发现,脑电活动与射击表现相关,特别是在子弹发射时的皮层激活和特定频段功率变化。这些发现揭示了脑电监测对理解运动员心理状态和提升竞技表现的重要性。

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关键词:竞技体育、体育项目、脑科学

在过去的第32届夏季奥林匹克运动会上中国射击选手杨倩在10米气步枪的项目中获得了金牌。

 

那么我们可以思考这样一个问题,在竞争激烈的竞技体育比赛中,运动员如何才能保持冷静,更好地进入比赛状态呢?

要想回答上面的问题,那么我们不妨从脑电信号入手,探究一下脑电技术应用于竞技体育中,可以带来些什么。随着脑电技术的发展,以及脑电硬件设备方面主动屏蔽技术的开发,使得采集运动过程中的脑电成为可能,让脑电不再局限于实验室环境。主动屏蔽技术的优势在于,电极线的移动不会产生大幅度的伪迹,进而使其对EEG信号采集过程的干扰降低。

为了让运动员在比赛中呈现出更好的表现,有研究者将脑电设备应用于运动过程中,探究运动员在比赛训练中的脑电信号变化,无论是足球比赛中的点球,篮球比赛中的罚篮,还是射击项目中每一发子弹的发射,等等,所考验的都是运动员心理素质的高低,由于心理状态不佳影响到运动员在关键时刻的发挥,这种情况时有发生。心理是脑的机能,脑是心理的器官,人的心理是客观现实在人脑中的主观映像。因此,要改善运动员的心理素质,提高运动员在关键时刻的表现水平,对于人脑在竞技运动中变化的研究必不可少。接下来总结了几篇文献,内容关于移动便携式脑电在体育竞技比赛中的使用。

10米气手枪射击项目

S. Comani等人在2014年的研究中探讨了多重行动计划(Multi-Action Plan,MAP)模型中射击表现的ERD/ERS模式,旨在测试MAP模型中与概念化的表现类别相关的大脑皮层模式。

### 华为OD机试:统计射击比赛成绩功能的实现 为了实现在华为OD机试中的射击比赛成绩统计功能,可以采用结构化的方式处理输入数据并计算最终得分。下面是一个详细的解决方案: #### 输入描述 假设每名选手的成绩由多轮射击组成,每一组射击记录包含若干次击发的结果。每次击发可能命中不同环数的目标区域。 #### 输出要求 对于每位参赛者,程序应输出其总分数以及平均分(保留两位小数),如果存在多个相同最高分,则按姓名字母顺序排列。 #### 解决方案设计 1. **定义数据模型** - 使用列表存储每个运动员的信息,包括名字和各轮射击结果。 2. **读取与解析输入** - 将输入字符串分割成单个元素以便进一步处理。 3. **计算逻辑** - 遍历所有射箭记录来累加个人总分,并求得平均值。 4. **排序规则** - 根据总分降序排序;当两个或更多人的总分相同时,依据名称升序决定先后位置。 5. **格式化输出** - 打印出整理后的排名表。 以下是Python代码示例实现了上述思路: ```python def calculate_shooting_scores(data): results = [] for entry in data: name, *scores_str = entry.split() scores = list(map(int, scores_str)) total_score = sum(scores) average_score = round(total_score / len(scores), 2) results.append((name, total_score, average_score)) # Sort by total score descending and then alphabetically on tie breaks. sorted_results = sorted(results, key=lambda x: (-x[1], x[0])) return sorted_results if __name__ == "__main__": input_data = [ "Alice 9 8 7", "Bob 10 9 8", "Charlie 8 7 6" ] result = calculate_shooting_scores(input_data) print("Name\tTotal Score\tAverage Score") for item in result: print(f"{item[0]}\t{item[1]}\t\t{item[2]}") ``` 此段代码展示了如何接收一组射击比赛的数据作为输入,对其进行必要的转换操作之后再按照指定条件进行排序最后打印出来[^1]。
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