8、运动装备压力与人体疲劳及关节保护的研究

运动装备压力与人体疲劳及关节保护的研究

在运动领域,运动装备的合适程度对人体的运动表现和健康有着重要影响。本文将探讨运动装备压力与肌肉疲劳的关系,以及腕带紧度对乒乓球运动中腕关节保护的作用。

运动装备压力与肌肉疲劳

运动过程中,肌肉疲劳是常见的现象。通常,运动诱导的肌肉疲劳被定义为在运动期间无法维持特定的力量水平。表面肌电图(sEMG)可以有效地判断肌肉疲劳和损伤程度,因为在运动肌肉疲劳期间,sEMG信号会发生显著变化。

实验方法
  • 指标选择 :采用Hollies的五级间隔量表作为标准,使用时频联合分析方法,将时频指标中的均方根(RMS)和中位频率(MF)作为表面肌电图测试指标,运动心率选择运动中的瞬时心率作为测试指标。
  • 实验过程 :使用Delsys EMG works采集设备,将对应通道号与电极匹配。把匹配好的表面肌电传感器贴在小腿的四个测试位置并露出电极,使传感器上的指示箭头方向与肌纤维方向一致。固定电极,戴上实验护腿,在跑步机上进行实验。从静止匀速加速到8 km/h,然后保持匀速运动并开始计时。实验数据采集时间为5分钟,每次跑步运动间隔为12分钟。每个参与者分别佩戴三种型号的护腿进行三次实验。
实验结果分析
  • 肌电图结果 :小腿外侧肌肉的肌电图峰值小于内侧腓肠肌,且波动相对较大。佩戴护腿的肌电图峰值变化比空白对照组更平缓。在跑步过程中,肌电图峰值随时间逐渐下降。EPC峰值相对稳定,运动速度基本保持,疲劳不明显。服装压力的增加对肌肉疲劳有缓解作用,主要
内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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