2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——運動生理信息智能處理與應(yīng)用技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（每題1分，共15分。下列每小題備選答案中，只有一個是符合題意的，請將正確選項的代表字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在運動生理學(xué)中，反映心臟泵血功能的重要指標(biāo)是（）。A.每搏輸出量B.心率C.血壓D.心輸出量2.以下哪種生理信號采集方式屬于無創(chuàng)且應(yīng)用廣泛的運動生理監(jiān)測技術(shù)？（）A.動脈血氣體分析B.運動單元動作電位記錄C.可穿戴設(shè)備心率監(jiān)測D.肌肉活動生物電阻抗分析3.對生理信號進(jìn)行濾波處理的主要目的是（）。A.提高信號采樣頻率B.增強信號的信噪比C.改變信號的幅值D.減少信號的傳輸延遲4.心率變異性（HRV）分析中，通常認(rèn)為（）時域指標(biāo)更能反映自主神經(jīng)系統(tǒng)的瞬時調(diào)節(jié)狀態(tài)？A.R-R間期標(biāo)準(zhǔn)差（SDNN）B.平均NN間期（NN50）C.偏度（SKEW）D.峰度（KURT）5.在使用多項式擬合進(jìn)行生理信號特征提取時，選擇多項式階數(shù)過高可能導(dǎo)致（）。A.擬合度過低B.過擬合現(xiàn)象C.信號漂移加劇D.數(shù)據(jù)丟失6.用于區(qū)分不同運動狀態(tài)（如跑步、步行）的生理信號處理方法，通常屬于（）范疇。A.時間序列預(yù)測B.信號去噪C.模式識別D.數(shù)據(jù)壓縮7.以下哪種機器學(xué)習(xí)算法通常不適用于處理具有復(fù)雜非線性關(guān)系的高維生理時間序列數(shù)據(jù)？（）A.支持向量機（SVM）B.決策樹C.線性回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.對于可穿戴設(shè)備采集到的原始生理數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是（）。A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.統(tǒng)一不同設(shè)備的數(shù)據(jù)尺度C.消除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲D.增強數(shù)據(jù)傳輸速度9.在運動訓(xùn)練監(jiān)控中，通過分析運動員在訓(xùn)練前后心率恢復(fù)速度來評估其（）。A.最大攝氧量水平B.有氧能力C.疲勞程度與恢復(fù)狀態(tài)D.力量素質(zhì)10.利用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測運動員的次日比賽成績，屬于（）應(yīng)用。A.運動狀態(tài)識別B.運動負(fù)荷評估C.傷病風(fēng)險預(yù)測D.績效預(yù)測與評估11.肌電信號（EMG）的頻率成分主要分布在（）范圍內(nèi)？A.0-20HzB.20-1000HzC.1000-5000HzD.>5000Hz12.當(dāng)生理信號采集系統(tǒng)受到環(huán)境電磁干擾時，可能出現(xiàn)的信號問題是（）。A.信號幅度顯著增大B.信號頻率發(fā)生偏移C.出現(xiàn)與生理信號無關(guān)的尖峰或噪聲D.信號幅值完全消失13.在構(gòu)建生理信息處理應(yīng)用系統(tǒng)時，選擇合適的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議需要考慮的主要因素是（）。A.傳輸數(shù)據(jù)量的大小B.傳輸實時性要求C.傳輸距離的遠(yuǎn)近D.接收設(shè)備的處理能力14.以下哪項技術(shù)不屬于運動生理信息智能處理與分析的范疇？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的運動視頻動作識別B.生理信號特征參數(shù)自動提取C.運動員個體化訓(xùn)練計劃生成D.傳統(tǒng)運動生理指標(biāo)的統(tǒng)計描述15.為了更全面地評估運動員的身體機能狀態(tài)，常常需要融合多種生理指標(biāo)信息，這體現(xiàn)了（）的重要性。A.單一指標(biāo)診斷B.多模態(tài)信息融合C.信號預(yù)處理技術(shù)D.機器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化二、填空題（每空1分，共10分。請將答案填寫在橫線上。）16.運動生理信息智能處理的首要步驟通常是對采集到的原始生理信號進(jìn)行______和______。17.描述心率在單位時間內(nèi)的變化頻率的指標(biāo)是______。18.在使用卡爾曼濾波處理生理信號時，需要預(yù)先設(shè)定系統(tǒng)狀態(tài)模型的______和______。19.能夠有效識別不同類別樣本的機器學(xué)習(xí)算法通常具有良好的______能力。20.生理信息智能處理技術(shù)為運動訓(xùn)練的______和______提供了科學(xué)依據(jù)。21.基于可穿戴設(shè)備監(jiān)測運動生理反應(yīng)，是智能體育工程領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用方向，其優(yōu)勢在于______。22.信號處理中的傅里葉變換主要用于將信號從______域轉(zhuǎn)換到______域進(jìn)行分析。23.為了確保不同時間點或不同個體生理數(shù)據(jù)的可比性，常需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行______處理。24.評估一個生理信息智能處理模型性能好壞的常用指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率和______。三、簡答題（每題5分，共30分。請簡明扼要地回答下列問題。）25.簡述心率變異性（HRV）的主要生理意義及其在運動訓(xùn)練中的應(yīng)用價值。26.列舉三種常見的生理信號采集傳感器，并簡述其基本工作原理或應(yīng)用場景。27.解釋什么是“過擬合”現(xiàn)象，并簡要說明在生理信號處理中如何初步判斷是否存在過擬合。28.簡述在運動生理信息智能處理中，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（如去噪、平滑）的必要性。29.描述機器學(xué)習(xí)在運動生理數(shù)據(jù)分析中可以解決哪些類型的實際問題。30.為什么說多模態(tài)生理信息融合在智能體育工程應(yīng)用中具有重要意義？四、綜合應(yīng)用題（共35分。請根據(jù)要求完成下列問題。）31.（15分）假設(shè)某研究項目旨在利用可穿戴設(shè)備監(jiān)測長跑運動員在比賽過程中的生理狀態(tài)。研究采集了運動員比賽過程中連續(xù)15分鐘的心率（HR）數(shù)據(jù)，并記錄了相應(yīng)的跑步速度（V）。部分處理后的數(shù)據(jù)如下（僅為示意，非真實數(shù)據(jù)）：*時間點（分鐘）：0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14*心率（次/分鐘）：160,162,165,170,180,185,190,195,200,205,210,205,200,190,185*跑步速度（米/分鐘）：3000,2950,2900,2850,2750,2650,2550,2450,2350,2250,2150,2200,2250,2300,2350請問：a.根據(jù)數(shù)據(jù)趨勢，描述運動員在第5分鐘至第10分鐘生理狀態(tài)的變化特征。b.簡述如何利用這些數(shù)據(jù)計算反映運動員生理負(fù)荷的指標(biāo)（至少提出兩種不同的指標(biāo)，并說明計算方法或概念）。c.如果要利用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測運動員在某個時間點的跑步速度，簡述需要考慮的關(guān)鍵步驟（包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、訓(xùn)練與評估等）。32.（20分）在開發(fā)一個用于運動疲勞監(jiān)測的智能系統(tǒng)時，需要處理來自運動員的肌電（EMG）信號和心率（HR）信號。請回答：a.在處理EMG信號時，通常需要進(jìn)行哪些主要的預(yù)處理步驟？每個步驟的目的是什么？b.解釋如何利用HRV（心率變異性）指標(biāo)來評估運動員的疲勞狀態(tài)。請說明至少兩種可以使用的HRV時域或頻域指標(biāo)，并解釋其與疲勞狀態(tài)的關(guān)系。c.如果系統(tǒng)需要根據(jù)實時采集的生理數(shù)據(jù)自動判斷運動員是否進(jìn)入過度疲勞狀態(tài)，簡述可能需要采用的技術(shù)手段或方法，并說明這些技術(shù)手段如何協(xié)同工作以做出判斷。---試卷答案一、單項選擇題1.D2.C3.B4.A5.B6.C7.C8.B9.C10.D11.B12.C13.B14.D15.B二、填空題16.預(yù)處理；特征提取17.心率18.系統(tǒng)矩陣；觀測矩陣19.分類20.個體化；科學(xué)化21.非侵入性、便攜性、連續(xù)監(jiān)測22.時域；頻域23.標(biāo)準(zhǔn)化24.F1分?jǐn)?shù)三、簡答題25.答：HRV是心臟節(jié)律的微小變動，主要反映自主神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)狀態(tài)。其生理意義包括評估壓力、恢復(fù)能力、自主神經(jīng)平衡等。在運動訓(xùn)練中，可通過分析訓(xùn)練前后的HRV變化評估訓(xùn)練負(fù)荷、監(jiān)測過度訓(xùn)練風(fēng)險、指導(dǎo)訓(xùn)練強度和恢復(fù)時間。26.答：常見傳感器有：①光電容積脈搏波描記法（PPG）傳感器，利用光吸收變化測量心率，常用于可穿戴設(shè)備；②肌電傳感器（EMG），通過測量肌肉活動產(chǎn)生的生物電信號來評估肌肉活動狀態(tài)；③慣性測量單元（IMU），包含加速度計、陀螺儀等，用于測量運動姿態(tài)和動作。工作原理或場景：PPG通過光電二極管發(fā)射和接收光，根據(jù)血容量變化計算心率；EMG通過電極貼片記錄肌肉放電活動；IMU通過傳感器測量線性加速度和角速度，用于運動分析。27.答：過擬合是指機器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象，即模型學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲或細(xì)節(jié)而非潛在規(guī)律。在生理信號處理中，若模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的微小波動變化過于敏感，或特征過于復(fù)雜，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果不穩(wěn)定且與實際生理現(xiàn)象不符，則可能存在過擬合。初步判斷可通過比較模型在訓(xùn)練集和驗證集上的性能差異（訓(xùn)練集性能高但驗證集性能低）來進(jìn)行。28.答：生理信號在采集和傳輸過程中易受噪聲干擾（如工頻干擾、運動偽影），且原始信號往往包含大量冗余信息，直接用于分析效果不佳。預(yù)處理（如去噪、平滑、濾波）可以消除或減弱噪聲，突出有用信號特征，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和尺度，使信號更適合后續(xù)的特征提取、模型分析和結(jié)果解釋，從而提高后續(xù)處理步驟的準(zhǔn)確性和可靠性。29.答：機器學(xué)習(xí)可用于運動生理數(shù)據(jù)分析解決多種問題：①運動狀態(tài)識別（如區(qū)分不同運動模式、判斷疲勞狀態(tài)）；②運動負(fù)荷評估（如量化訓(xùn)練強度、預(yù)測生理負(fù)荷）；③傷病風(fēng)險預(yù)測（如基于生理指標(biāo)預(yù)測運動損傷風(fēng)險）；④個體化訓(xùn)練與恢復(fù)方案推薦（如根據(jù)個體響應(yīng)制定定制化計劃）；⑤生理信號質(zhì)量評估與自動標(biāo)注等。30.答：單一生理指標(biāo)往往只能反映身體機能狀態(tài)的某個方面，無法全面評估。人體是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，不同生理指標(biāo)之間存在相互關(guān)聯(lián)和影響。多模態(tài)信息融合（如融合心率、呼吸、肌電、體溫等多種生理信號）可以：①提供更全面、冗余的信息，提高評估的準(zhǔn)確性和可靠性；②揭示單一模態(tài)無法體現(xiàn)的生理交互機制；③增強系統(tǒng)對個體差異的適應(yīng)性；④使對運動員狀態(tài)的判斷更接近實際情況，為更科學(xué)、精準(zhǔn)的決策提供支持。四、綜合應(yīng)用題31.答：a.根據(jù)數(shù)據(jù)趨勢，運動員在第5分鐘至第10分鐘心率持續(xù)升高（從180次/分鐘升至210次/分鐘），同時跑步速度持續(xù)下降（從2750米/分鐘降至2150米/分鐘）。這表明運動員在此階段處于持續(xù)的高強度運動狀態(tài)，能量消耗加速，身體逐漸進(jìn)入乳酸堆積等生理應(yīng)激狀態(tài)，導(dǎo)致心率升高而速度因疲勞而下降。b.可以計算以下指標(biāo)：①平均心率（MeanHR）：反映整體運動強度，計算為所有時間點心率的平均值。②心率變異性（HRV，如SDNN）：反映自主神經(jīng)調(diào)節(jié)能力，HRV降低通常伴隨疲勞加劇。③心率恢復(fù)率：計算運動后特定時間（如1分鐘或2分鐘）心率下降的幅度，恢復(fù)慢表示疲勞或恢復(fù)不良。④跑步速度與心率的比值（如VHR指數(shù)）：有時用于評估運動經(jīng)濟性或效率。c.關(guān)鍵步驟：①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集并預(yù)處理（去噪、標(biāo)準(zhǔn)化）HR和V數(shù)據(jù)，可能需要創(chuàng)建特征向量（包含時間點、HR、V及其衍生指標(biāo)）。劃分訓(xùn)練集和測試集。②模型選擇：根據(jù)問題選擇合適的模型，如線性回歸（簡單）、支持向量回歸（SVR，處理非線性）、隨機森林、梯度提升樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。③模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練所選模型，調(diào)整模型參數(shù)。④模型評估：使用測試集數(shù)據(jù)評估模型性能（如均方根誤差RMSE、決定系數(shù)R2），選擇表現(xiàn)最好的模型。⑤模型應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型部署到實際系統(tǒng)中，輸入實時HR數(shù)據(jù)預(yù)測速度。32.答：a.主要預(yù)處理步驟及目的：①濾波：去除高頻噪聲（如50/60Hz工頻干擾）和低頻偽影（如運動偽影），保留有效肌電信號頻率（通常20-450Hz）。目的：凈化信號，提高信噪比。②濾波器設(shè)計選擇：常用帶通濾波器。目的：針對特定頻率范圍進(jìn)行處理。③信號整流：如全波整流，將信號幅度變?yōu)檎?。目的：統(tǒng)一信號方向，方便后續(xù)分析（如計算功率）。④移除直流偏置：消除信號中的直流成分。目的：使信號零均值化，便于某些分析方法（如時域分析）。⑤活動閾值分割：識別肌肉激活和放松的時段。目的：僅在肌肉活動期間分析EMG信號，排除放松期無關(guān)信號。⑥歸一化：將信號幅度縮放到特定范圍（如0-1）。目的：消除不同個體、不同次實驗間因傳感器位置、皮膚接觸電阻等差異造成的影響，提高可比性。b.利用HRV評估疲勞：①時域指標(biāo)：①SDNN（所有正常RR間期標(biāo)準(zhǔn)差）：反映整體自主神經(jīng)調(diào)節(jié)。SDNN降低通常表示交感神經(jīng)活動增強、副交感神經(jīng)活動減弱，是疲勞的早期指標(biāo)。②RMSSD（相鄰正常RR間期差值的均方根）：主要反映副交感神經(jīng)的快速調(diào)節(jié)能力。RMSSD降低提示副交感神經(jīng)活動減弱，疲勞加劇。頻域指標(biāo)：①低頻（LF）功率（通常0.04-0.15Hz）：反