通过大数据技术支持的负载强度监测平台的设计和实施,用于女性坐排球的阶段训练

科学领域:

• 运动科学 运动科学 运动科学
• 康复医学 康复医学 康复医学
• 运动生理学 运动生理学

背景情况:

• 有效的训练负载监测对于坐在排球等适应性运动的运动员发展至关重要.
• 了解对训练的生理反应是防止过度训练和优化表现的关键.
• 大数据分析为分析运动员生理数据提供了新的方法.

研究的目的:

• 调查监测坐排球训练负载强度的方法.
• 探索运动员心率与评分感知力度 (RPE) 之间的关系.
• 为教练提供数据驱动的洞察力,用于培训计划的开发.

主要方法:

• 利用大数据技术分析训练期间的生理变化.
• 进行了一项实验性研究,将平均心率与RPE相关联.
• 在他们的训练过程中监视了一支省级女子坐排球队.

主要成果:

• 在运动员的RPE和他们的平均心率之间观察到显著的正相关性.
• 心率和RPE被确定为训练负载强度的有效指标.
• 这些发现表明,监测这些生理标志物的实用性.

结论:

• 通过大数据增强的心率和RPE监测,为评估坐在排球中的训练负载提供了科学基础.
• 这种方法使教练能够更好地了解运动员的训练状态和身体状况.
• 该研究为训练适应性运动运动员和残疾人提供了有价值的参考资料.