運動狀態(tài)下肌肉耐力測試指標篩選方法研究

姚 晶 晶

(安徽新華學院 通識教育部，安徽 合肥 230088)

0 引 言

近年來人們對身體素質的要求越來越高，很多人投入到全面健身與體育運動的熱潮當中。進行相關的體育訓練與身體鍛煉之前，需要結合自身的身體機能情況制定更加科學合理的訓練計劃，保證運動的安全性和有效性[1]。身體機能測試包括肌肉耐力測試、心肺功能測試等，其中肌肉耐力主要是指人體長時間進行持續(xù)肌肉工作的能力，也就是對抗疲勞的能力。耐力包括兩個方面，一個是肌肉耐力，另一個為心血管耐力。發(fā)展肌肉耐力素質的基本途徑有2個，分別為增強肌肉力量、提高肌肉耐力的訓練和提高心肺功能。為了客觀評價運動人員的身體狀況，需要在運動狀態(tài)下對人體肌肉耐力進行測試。為了得出更加客觀的測試結果，需要對運動狀態(tài)進行嚴格的定義，主要是人體在進行機械運動時相對某個參考系的運動速度的狀態(tài)[2]。然而經過一段時間的耐力測試發(fā)現(xiàn)，由于需要檢測的指標數(shù)據(jù)過多，雖然得出的測試結果更加準確，但需要消耗大量的測試時間，使得得出的測試結果缺少實時性。因此需要設置相應的測試指標篩選方法。

針對運動人員肌肉耐力測試中的指標篩選工作，國內外的相關學者已經取得了一定的研究成果，其中包括基于灰關聯(lián)分析的指標篩選方法、基于決策樹的指標篩選方法以及基于數(shù)據(jù)挖掘的指標篩選。傳統(tǒng)指標篩選方法分別利用了灰關聯(lián)分析技術、決策樹分析技術和數(shù)據(jù)挖掘技術，通過多個分析技術的應用可以得出指標量化下肌肉耐力測試的綜合評定結果。然而傳統(tǒng)方法得出的篩選結果仍會出現(xiàn)部分無關測試指標，增加了肌肉耐力測試指標的計算量[3]，并且由于引用了多個分析技術，在數(shù)據(jù)處理與決策樹建立的過程中消耗的時間較長，因此指標篩選的周期也較長。為了解決傳統(tǒng)指標篩選方法存在的運行時間長的問題，進行該方法的優(yōu)化設計。結合主成分分析以及生物力學分析的相關研究，實現(xiàn)運動狀態(tài)下肌肉耐力測試指標篩選方法的優(yōu)化，旨在提高指標篩選質量的同時，提升指標篩選的速度。

1 準備肌肉耐力測試數(shù)據(jù)

為了實現(xiàn)肌肉耐力測試指標的快速篩選，在傳統(tǒng)篩選方法的基礎上進行優(yōu)化設計。按照傳統(tǒng)篩選方法的運行流程，首先準備運動狀態(tài)下肌肉耐力的測試數(shù)據(jù)。目前對運動狀態(tài)下運動員的肌肉耐力的測試還沒有一個很好的方式，使用直接跑百米技術的方法可以在一定程度上反應出下肢肌肉的耐力情況，但精確度不高，不能實現(xiàn)運動過程中肌肉耐力變化情況的實時量化，且這種測試方式只能夠針對運動員某一部分的肌肉進行檢測[4]。為此，此次運動狀態(tài)下肌肉耐力測試數(shù)據(jù)的準備與采集分為兩個部分，分別為四肢肌肉的耐力和腹部肌肉的耐力，具體的測試過程如圖1所示。

圖1 肌肉耐力測試流程

按照圖1中的耐力測試流程分別選擇多名測試運動員，并以人體學結構和生物力學原理為基礎，構建肌肉耐力的力學模型[5]。按照測試流程首選對運動員的四肢肌肉耐力進行測試，測試中使用的主要測試用具與測試方法如圖2所示。

圖2 肌肉耐力測試示意

從圖2中可以看出四肢肌肉耐力測試的運動類型為舉重，準備的測試用具為杠鈴架，在測試過程中要求運動員站立在測試臺上，按照自身的運動習慣使用相關器械，以最快的速度切換到運動狀態(tài)[6]。為了避免運動員在測試過程中產生損傷，在力量測試前需要有至少5 min的準備活動。在圖2表示的運動機器的基礎上，還需要在該設備上安裝多個輔助儀器，其中包括傳感器、計時器等，輔助設備的作用是采集運動員在運動狀態(tài)下產生的一系列運動數(shù)據(jù)[7]。設定采集設備的采樣頻率為50 Hz，采樣時間為5 min，采集時間間隔為t0。

在構建的生物運動力學模型下，以采集的初始肌肉數(shù)據(jù)為基礎進行數(shù)據(jù)處理，主要用來計算肌肉耐力的衰減幅度[8]。為了保證計算結果的準確度，在數(shù)據(jù)處理的過程中選擇五點三次法對數(shù)據(jù)做平滑處理，該方法的執(zhí)行原理是將每一個計算點處的峰值力量用該時間點處的峰值加上前后2個點的峰值的平均值來表示對應位置的實際力量值。那么運動員在運動狀態(tài)下任意一個時刻的肌肉力量值可以通過公式(1)來計算。

(1)

則此時肌肉力量的衰減率的計算公式為

(2)

(2)式中F0表示的是運動員的初始肌肉力量值。耐力型力量會隨著時間的推移而發(fā)生變化，通過對衰減率的擬合處理得出肌肉力量值的變化函數(shù)為

f=aebi

(3)

公式(3)中a和b表示的是常數(shù)，a的具體取值與運動開始時的峰值力量有關，而常數(shù)b表示的是衰減系數(shù)[9]。分別將運動員的基本信息、采集數(shù)據(jù)以及計算結果按照統(tǒng)一的格式存儲，作為肌肉耐力測試指標制定與篩選的準備數(shù)據(jù)。

2 初步篩選測試指標

為了保證肌肉耐力測試指標的篩選質量，將篩選過程分為2個步驟，分別為初步篩選和最終篩選。初步篩選以采集到的基礎測試數(shù)據(jù)為基礎，利用統(tǒng)計學的方式設定肌肉耐力的測試指標，實現(xiàn)指標的定量處理[10]。按照數(shù)據(jù)測試的類型，將肌肉耐力的測試指標劃分為基礎指標、身體形態(tài)指標和身體素質指標3個部分，部分指標量化結果見表1。

表1 肌肉耐力測試量化指標

2.1 運動指標

運動指標主要指的是運動員的運動測試結果，在此次測試過程中主要針對運動員的四肢肌肉和腹部肌肉進行測試，因此對應的運動指標就是舉重的個數(shù)、重量、消耗時間以及俯臥撐的數(shù)量、運動時間。

2.2 肌肉力量指標

肌肉力量指標對應的是測試過程中傳感器得出實時測試結果，除了傳感器中的數(shù)據(jù)外，還需要設置肌肉在靜止狀態(tài)下的力量情況[11]。

2.3 骨密度指標

由于此次測試主要針對的是四肢和核心位置，因此對于骨密度指標的測量對象為四肢骨和核心位置上的肋骨。選用雙能X線骨密度儀對人體進行測量，測試時間為5 min。

2.4 激素指標

激素指標主要測試的是在運動過程中運動員體內激素的變化情況，主要針對的測試激素包括胰島素、胰高血糖素、皮質醇、腎上腺素、去甲腎上腺素、生長激素等。激素指標的測試需要分別抽取運動員在運動和靜止兩種狀態(tài)下的血液樣本，提取其中的血清分析對應的激素成分，從而確定激素指標的具體測試結果。

2.5 形態(tài)學指標

形態(tài)學指標在運動員進行肌肉耐力測試的當前進行測量，要求運動員的狀態(tài)為空腹狀態(tài)，形態(tài)學指標包括身高、體重、肢體圍度、皮皺厚度等。

2.6 最大攝氧量指標

最大攝氧量是在人體進行最大強度運動時，機體出現(xiàn)物理繼續(xù)支撐之后運動所能攝入氧氣的含量。是人體有氧運動能力的重要指標[12]。該指標的測試方法為間接測試法，依據(jù)人體的耗氧量與自身完成的功率和運動時的心率密切相關的原理，通過運動時心率和運動完成的功率，推測運動人員的最大攝氧量。

2.7 體適能指標

體適能為人體應具備充足的精力從事日常運動，同時有余力享受運動的樂趣，能夠適應突發(fā)狀況的能力。該項指標的量化結果見表2。

表2 體適能測試指標

3 分析肌肉耐力測試指標性能

分別從肌肉耐力測試指標的相似性和可靠性2個方面進行指標之間的具體分析，方便將初步篩選結果中可靠度低或相似度高的指標篩選出來，進行進一步的研究分析。采用耐力指標的七級評分標準，參考相關測試數(shù)據(jù)對運動員的耐力進行評價[13]。考慮人體正常的耐力限度，設置評分結果為3-5級時表明該指標具有較高的可靠性。而相似度計算的目的是為了簡化測試指標，提取各個指標對應的測試數(shù)據(jù)，以及指標與數(shù)據(jù)的特征向量，從而計算兩者之間的相似程度。經過計算發(fā)現(xiàn)指標之間的相似度高于60%，則將2個相似向量提取出來，待下一步計算處理；若計算結果低于60%，則繼續(xù)進行下一組指標的計算處理。

4 實現(xiàn)肌肉耐力測試指標篩選

以肌肉耐力測試指標的初選結果為數(shù)據(jù)基礎，針對可靠性低、相似度高的指標進行進一步處理，從而得出最終的指標篩選結果。

利用主成分分析法將相似度較高的指標進行降維處理，即在多個相似度較高的指標中選擇一個指標，作為肌肉耐力測試中的實際測試指標[14]。主成分分析法的降維處理過程如圖3所示。

圖3 主成分分析流程

按照圖3中的分析流程，定義為初始篩選結果指標的第一個線性組合所形成的主成分指標，該指標可以表示為

D1=a11X1+a21X2+…+ap1Xp

(4)

其中Xi為原始篩選指標，aij為變量在主成分上的荷載。由數(shù)學知識可知，每一個主成分所提取的信息量可以用其方差來度量，對應方差的值越大，表示該指標包含的信息量越多[15]。按照指標的方差結果按照升序順序排列，確定第一主成分、第二主成分……第m個主成分。對應的主成分指標表達式為

(5)

根據(jù)以上分析可以確定，任意主成分指標之間互不相關，按照主成分方差的求解結果可以將原指標中相似度較高且主成分方差值低的指標剔除。得出的肌肉耐力測試指標的最終篩選結果見表3。

表3 測試指標終選結果

5 指標篩選性能對比實驗分析

為證明運動狀態(tài)下肌肉耐力測試指標篩選方法的應用性能，驗證此次篩選方法是否實現(xiàn)了優(yōu)化目的，設計指標篩選性能對比實驗。此次實驗選擇高校大學生期末體能測試結果為數(shù)據(jù)集，在高校學生信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中調取相關的數(shù)據(jù)信息，降低實驗成本同時為實驗提供更加精準的數(shù)據(jù)支持。指標篩選性能對比實驗主要為了證明優(yōu)化設計結果是否解決了傳統(tǒng)篩選方法中存在的篩選速度慢的問題，因此選擇數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計軟件作為實驗平臺，該軟件的主界面如圖4所示。分別將設計的運動狀態(tài)下肌肉耐力測試指標篩選方法和傳統(tǒng)的測試指標篩選方法轉換成為程序代碼，并導入到主控計算中。通過鏈接將指標篩選方法與數(shù)據(jù)處理平臺鏈接在一起，方面數(shù)據(jù)處理對實時篩選結果數(shù)據(jù)的實時調用。設置實驗起始時間為11∶00∶00，在數(shù)據(jù)處理軟件的后臺運行數(shù)據(jù)中，提取有關于篩選輸出時間的數(shù)據(jù)結果，軟件后臺數(shù)據(jù)如圖5所示。為了避免實驗的偶然性，將此次實驗分為8組，調用的體能測試均不同。經過對數(shù)據(jù)的提取與統(tǒng)計得出實驗數(shù)據(jù)量化的對比結果見表4。

圖4 對比實驗數(shù)據(jù)處理界面

圖5 實驗后臺數(shù)據(jù)示意

表4 實驗數(shù)據(jù)量化對比結果

表4中的數(shù)據(jù)表示篩選實驗的總篩選時長，其中傳統(tǒng)篩選方法共花費18′56″，而設計的指標篩選方法的運行時長為10′05″。通過對比計算，傳統(tǒng)方法的平均篩選時長為162 s，而設計方法的平均篩選時長為86 s，相比之下篩選時間節(jié)省了46.9%。

6 結 論

運動狀態(tài)下肌肉耐力是人體從事耐力性運動的重要能力，客觀評價人體功能的各項生理指標，能夠為運動員今后的運動提供科學的參考，有利于制定更加符合自身條件的運動計劃。經過運動狀態(tài)下肌肉耐力測試指標篩選方法的優(yōu)化設計，有效的提升了指標篩選的速度，與此同時也節(jié)省了肌肉耐力測試的工作量。