2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——運動員跑步步態(tài)監(jiān)測與分析技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題干后的括號內(nèi)）1.下列哪一項不屬于跑步步態(tài)周期的主要時相？（）A.擺動相B.推進相C.支撐相D.過渡相2.在使用慣性測量單元（IMU）進行步態(tài)監(jiān)測時，其主要測量的是？（）A.地面反作用力B.關(guān)節(jié)角度C.加速度和角速度D.壓力分布3.光學(xué)標(biāo)記點步態(tài)分析系統(tǒng)（如Vicon）最主要的優(yōu)勢在于？（）A.成本低廉，便攜性好B.提供高精度的三維空間坐標(biāo)C.可用于非受控環(huán)境下的長期監(jiān)測D.無需標(biāo)記點，操作簡便4.步態(tài)周期中，腳跟著地通常發(fā)生在？（）A.支撐相的初始期B.擺動相的終期C.支撐相的中期D.擺動相的初始期5.用于分析步態(tài)信號頻率成分的常用方法包括？（）A.時域分析B.相關(guān)性分析C.頻域分析（如傅里葉變換）D.回歸分析6.以下哪項技術(shù)通常不用于步態(tài)參數(shù)的自動提取？（）A.濾波技術(shù)B.模式識別C.生物力學(xué)建模D.機器學(xué)習(xí)算法7.運動員跑步步態(tài)分析中，垂直地面反作用力（VGRF）峰值通常出現(xiàn)在？（）A.踝關(guān)節(jié)跖屈頂點B.膝關(guān)節(jié)伸展頂點C.膝關(guān)節(jié)屈曲頂點D.髖關(guān)節(jié)伸展頂點8.壓力墊主要用于測量？（）A.運動學(xué)參數(shù)B.運動動力學(xué)參數(shù)C.關(guān)節(jié)角度D.足底壓力分布9.在智能體育工程領(lǐng)域，步態(tài)監(jiān)測技術(shù)可用于？（）A.運動員技術(shù)動作分析B.跑步損傷風(fēng)險評估C.運動表現(xiàn)量化評估D.以上所有10.以下哪一項不是步態(tài)變異性的來源？（）A.運動員個體差異B.測試環(huán)境變化C.傳感器標(biāo)定誤差D.運動員刻意改變步態(tài)二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填在題干橫線上）1.跑步步態(tài)周期分為支撐相和________相兩個主要階段。2.使用IMU進行步態(tài)分析時，需要進行精確的________以保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。3.步態(tài)時域分析主要關(guān)注步態(tài)周期的時間參數(shù)，如步頻、步長和________。4.傅里葉變換是一種將時域信號轉(zhuǎn)換為________信號的數(shù)學(xué)工具。5.步態(tài)參數(shù)的相對一致性分析常采用________統(tǒng)計量。6.跑步時，膝關(guān)節(jié)的最大屈曲角度通常發(fā)生在________相。7.地面反作用力的垂直分量（VGRF）反映了支撐階段________的變化。8.可穿戴傳感器在步態(tài)監(jiān)測中的優(yōu)勢在于其________和________。9.步態(tài)分析在傷病預(yù)防中，可通過監(jiān)測異常的________參數(shù)來預(yù)警。10.智能體育工程利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)實現(xiàn)對運動員步態(tài)數(shù)據(jù)的________、存儲、分析和可視化。三、名詞解釋（每題3分，共15分。請給出簡潔、準(zhǔn)確的定義）1.步態(tài)周期（GaitCycle）2.垂直地面反作用力（VerticalGroundReactionForce,VGRF）3.慣性測量單元（InertialMeasurementUnit,IMU）4.步頻（StepRate）5.步態(tài)參數(shù)變異性（GaitParameterVariability）四、簡答題（每題5分，共20分。請簡要回答下列問題）1.簡述使用IMU進行步態(tài)監(jiān)測的基本原理及其主要優(yōu)點。2.與傳統(tǒng)標(biāo)記點光學(xué)系統(tǒng)相比，慣性傳感器在步態(tài)監(jiān)測中面臨的主要挑戰(zhàn)是什么？3.簡述步態(tài)時域分析中，步頻和步長的計算方法及其生理學(xué)意義。4.步態(tài)分析在運動員技術(shù)診斷中有哪些具體應(yīng)用？五、論述題（10分。請結(jié)合實例，論述可穿戴傳感器在智能體育工程中監(jiān)測運動員跑步步態(tài)的應(yīng)用前景與面臨的挑戰(zhàn)。）試卷答案一、選擇題1.B2.C3.B4.A5.C6.C7.B8.D9.D10.C二、填空題1.擺動2.標(biāo)定3.步寬4.頻域5.標(biāo)準(zhǔn)差6.擺動7.負(fù)荷8.便攜性；實時性9.關(guān)節(jié)角度/運動學(xué)；動力學(xué)10.采集三、名詞解釋1.步態(tài)周期：指從一次腳跟著地開始到下一次腳跟再次著地結(jié)束的完整過程，是身體進行一次完整步態(tài)運動的時間單元。2.垂直地面反作用力（VGRF）：指地面在支撐階段對運動鞋底施加的垂直方向的力，它反映了身體在垂直方向上的運動狀態(tài)和支撐反作用力的大小變化。3.慣性測量單元（IMU）：集成了加速度計、陀螺儀等傳感器，用于測量物體運動狀態(tài)的裝置，通過感知加速度和角速度來推算位置、姿態(tài)和步態(tài)等信息。4.步頻：指單位時間內(nèi)完成步態(tài)周期的次數(shù)，通常以每分鐘步數(shù)（StepsperMinute,SPM）或每秒步數(shù)（StepsperSecond,SPS）表示。5.步態(tài)參數(shù)變異性：指單個個體在不同時間或不同條件下，其步態(tài)參數(shù)（如時相、幅度等）圍繞其平均值波動的程度。四、簡答題1.原理：IMU通過內(nèi)置的加速度計和陀螺儀實時測量跑步時身體各環(huán)節(jié)的加速度和角速度，利用運動學(xué)或動力學(xué)模型（如互補濾波、卡爾曼濾波等）將這些信號積分或解算，得到位置、姿態(tài)（角度）等運動學(xué)參數(shù)，或者通過處理加速度信號得到地面反作用力、沖擊力等動力學(xué)參數(shù)，從而實現(xiàn)對步態(tài)的監(jiān)測。優(yōu)點：非接觸式或接觸式（可穿戴）即可測量，便攜性好，可進行動態(tài)、長時間監(jiān)測，不受視線遮擋影響，成本相對較低，易于開發(fā)集成到可穿戴設(shè)備中。2.挑戰(zhàn)：①信號噪聲與漂移：加速度和角速度信號易受環(huán)境振動、傳感器自身噪聲及長時間積分積累誤差（漂移）影響，導(dǎo)致步態(tài)參數(shù)計算不準(zhǔn)確；②標(biāo)定復(fù)雜性：IMU的姿態(tài)測量依賴于精確的初始標(biāo)定，標(biāo)定過程相對復(fù)雜，且易受佩戴位置和姿態(tài)變化影響；③軟組織干擾：對于可穿戴IMU，傳感器與皮膚、肌肉之間的間隙和軟組織變形會干擾信號測量，影響精度；④標(biāo)定依賴性：許多IMU算法的性能依賴于準(zhǔn)確的初始姿態(tài)或模型參數(shù)，標(biāo)定誤差會顯著影響結(jié)果；⑤多軸解算復(fù)雜性：需要處理三維空間內(nèi)的多個軸的信號，算法實現(xiàn)相對復(fù)雜。3.計算方法：步頻（SPS）=步數(shù)/總監(jiān)測時間；步長（StrideLength）=兩次連續(xù)腳跟著地標(biāo)記之間的距離。生理學(xué)意義：步頻反映了跑步的快慢，與運動強度直接相關(guān)；步長反映了每一步前進的距離，受速度、地形、個體身高、步態(tài)模式等因素影響。這兩個參數(shù)是評價跑步經(jīng)濟性和效率的重要指標(biāo)。4.應(yīng)用：①技術(shù)動作分析：通過分析步頻、步長、關(guān)節(jié)角度（運動學(xué)）、地面反作用力（動力學(xué)）等參數(shù)，評估跑步姿勢（如過展、劃水腿）、步態(tài)對稱性、力量傳遞效率等，為教練提供改進建議；②傷病預(yù)防與康復(fù)：監(jiān)測異常步態(tài)參數(shù)（如關(guān)節(jié)活動范圍受限、沖擊力過大、步頻步長顯著變異）作為早期預(yù)警信號，用于評估損傷風(fēng)險，并跟蹤康復(fù)訓(xùn)練效果；③運動表現(xiàn)評估：量化跑步能力，進行不同訓(xùn)練階段或不同個體間的比較，為制定訓(xùn)練計劃提供數(shù)據(jù)支持；④選材：分析潛在運動員的步態(tài)特征，評估其運動潛力和耐力素質(zhì)。五、論述題可穿戴傳感器（如集成IMU、GPS、心率監(jiān)測器等的智能手環(huán)、手表或?qū)Ｓ脗鞲衅髂K）在智能體育工程中監(jiān)測運動員跑步步態(tài)具有廣闊的應(yīng)用前景，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。前景方面，首先，其便攜性和實時性使其能夠方便地在訓(xùn)練、比賽甚至日常生活中進行長時間、連續(xù)的步態(tài)數(shù)據(jù)采集，無需專業(yè)實驗室設(shè)備，極大地拓展了步態(tài)監(jiān)測的應(yīng)用場景。其次，通過融合多種傳感器數(shù)據(jù)（如IMU測運動學(xué)/動力學(xué)，GPS測速度/距離，心率測生理狀態(tài)），可穿戴設(shè)備能提供更全面、多維度的跑步步態(tài)信息，有助于構(gòu)建更精細(xì)化的運動員模型。再次，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，可實現(xiàn)步態(tài)模式的自動識別、異常檢測和趨勢預(yù)測，為教練提供智能化的訓(xùn)練建議和傷病風(fēng)險預(yù)警。此外，其無線的特性便于數(shù)據(jù)傳輸和遠(yuǎn)程監(jiān)控，支持團隊教練和運動員進行溝通與決策。然而，挑戰(zhàn)也并存。首先，傳感器的精度和穩(wěn)定性仍是關(guān)鍵問題，尤其是在運動中的信號噪聲、漂移以及軟組織干擾可能導(dǎo)致步態(tài)參數(shù)失真。其次，傳感器的個體化標(biāo)定問題尚未完全解決，不同佩