相关实验视频
Updated: Jun 14, 2026
07:51
Video Movement Analysis Using Smartphones ViMAS: A Pilot Study
Published on: March 14, 2017
16.8K
基于智能手机的新型应用程序的同时有效性,用于监测功率提升练习中的杆速度
Alexander Renner1, Benedikt Mitter2, Arnold Baca1
1Department of Biomechanics, Kinesiology and Computer Science in Sport, Centre for Sport Science and University Sports, University of Vienna, Vienna, Austria.
PloS one
|November 19, 2024
概括
测试了三款智能手机应用程序,用于测量阻力训练中的杆速度. Qwik VBT显示了与线性传感器可比的有效测量,与Metric VBT和MyLift不同.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 生物力学 生物力学
- 运动生理学 运动生理学
背景情况:
- 基于速度的训练 (VBT) 对于优化抵抗训练至关重要.
- 精确测量杆运动速度对于有效的VBT至关重要.
- 智能手机应用程序为传统的速度测量设备提供了一个潜在的可访问的替代方案.
研究的目的:
- 评估三种智能手机应用程序 (Qwik VBT,Metric VBT,MyLift) 的有效性,以测量杆子运动速度.
- 将这些智能手机应用程序的准确性与商业线性传感器 (RepOne) 进行比较.
- 为了确定基于智能手机的速度测量在竞争力提升器中的可靠性.
主要方法:
- 20名有竞争力的力量举重运动员在渐进式负载下进行了腰,长椅压力和死运动.
- 使用三个智能手机应用程序 (Qwik VBT,Metric VBT,MyLift) 和线性传感器 (RepOne) 记录了杆杆平均速度.
- 3D运动捕捉 (Vicon) 作为轨迹参考的黄金标准.
主要成果:
- 与Vicon相比,Qwik VBT和RepOne提供了有效的速度测量.
- 测量VBT和MyLift的有效性较低,MyLift无法记录大量的重复.
- 具体而言,VBT指标在长板压力练习期间实现了与RepOne相似的有效性.
结论:
- 智能手机应用程序可以成为评估阻力训练中平均同心杆速度的有效工具.
- 在测试中,Qwik VBT成为最准确的智能手机应用程序.
- 这些发现表明,特定的智能手机应用程序可以与VBT的线性传感器的准确性竞争.
