清晨锻炼,效果最佳

本文探讨了一天中最佳的有氧训练时间及其对燃脂的影响。研究表明,早晨空腹进行有氧训练能够最大化燃脂效果,此外,在力量训练后进行有氧训练也能提高脂肪消耗比例。晨练不仅能提升燃脂效率,还能带来一天的好心情。

http://zhidao.baidu.com/daily/view?id=2709


       一天之中,哪个时间做有氧训练(cardiovascular exercise)最好?答案是,随便哪个时间都成。最重要的是你要完成你的减肥/训练计划。连续的有氧训练,比如:步行,慢跑,爬楼梯,自行车,只要持续至少30分钟,无论你什么时令完成它,都会取得减肥效果。然而,如果你想训练的每分钟都能达到最大化的燃脂效果,那么你应该在早餐前空腹晨练。早晨空腹进行有氧训练相较于其后的其他时间训练,有三大优点。

       在早晨吃饭前,你的肌糖原和肝糖原水平很低。如果你晚上7点吃晚饭,第二天早晨7点吃早餐,期间的12小时不进食。在这一整夜的12小时里,你的肝糖原水平会降低,以分解成葡萄糖维持身体的各部分机能。所以,早晨你醒来时,肝糖原几乎被耗尽——这是机体消耗脂肪以替代碳水化会物的最好时机。你究竟消耗了多少脂肪,这个不好确定,但很多研究表明糖原耗尽状态下(glycogen-depleted state)的有氧运动比通常状态下的有氧运动将多消耗3倍的脂肪。

       以下阐述原理:碳水化合物和糖原是身体的主要供能物质及优先供能物质。当你的机体主要供能物质短缺时,这迫使机体动用次要及备用能量物质——脂肪。如果你饭后进行有氧运动,你仍将消耗脂肪,但由于机体优先消耗你刚吃进去的碳水化合物,所以此时消耗的脂肪量会很小。机体无时无刻都在消耗碳水化合物与脂肪的混合体,而减肥运动依赖于你训练时机体消耗脂肪与碳水化合物的相对百分比。

       如果,你是个“小懒虫”,早晨起不来。那么有氧运动的第二个好时机是力量训练之后。力量训练是厌氧训练(anaerobic)——这种训练以碳水化合物供能为主。力量训练将消耗你的肌糖原,而后的有氧训练便转而提高了你的脂肪消耗百分比,这情形和早晨空腹有氧训练类似,因为你的糖原被几乎耗尽。

       你能从早晨有氧训练得到的第二个好处是,我称之为“后燃”(afterburn)效果。即早晨有氧训练,你不仅可以燃脂,而且训练后你的燃脂过程还将加速继续。原因在于,你的新陈代谢在有氧训练后的数小时内仍保持很高水平。如果你晚上训练,你可以燃脂,但随着你进入梦香,新陈代谢将下降。即睡眠使有氧训练的后燃效果大打折扣。当你睡眠时,你的新陈代谢率比一天中的任何时候都低。

       晨起有氧训练的好处不仅是有利于减脂,晨练的第三个好处是:带给你力量感(rush)和一整天精力充沛的成就感。锻炼会成为一种乐趣和愉悦的经历,它也带给你了许多艰难和挑战,当你战胜挑战时,你的自信心便会增加。

       晨练将对你的生理和心理产生双重影响。生理上,训练使你的身体释放内啡肽,内啡肽是类鸦片激素。数百次的释放内啡肽,效果甚至超过一次吗啡的刺激。内啡肽所产生的自然“high”感让你积极而欣快,同时降低心理压力,调整心情,镇痛及增强血液循环。high感也部分作用于心理。早早起床,完成你的训练初级目标,这将给你带来满足感及成就感。一天里其余时间你将感觉快乐,没有压力,一天里的更多困难早已被你抛之脑后,因为你战胜了自己。

       一旦你拥有了这种“感觉”。你将沉醉于训练所带来的那种快感。清晨的有氧训练,你坚持做,它就变成了你的习惯,你的新陈代谢会更快,你将一天充满自信。

       结论:清晨锻炼的燃脂减肥效果比其它时间更有效。但要注意:这种训练时间安排不适合有胃病、低血糖、高血压症状及失眠者使用。同时,那些夜猫子型睡眠者、赖床一族和上班时间过早者也不适合晨练。


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值