2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——智能穿戴設(shè)備的傳感技術(shù)與算法考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.下列哪一項(xiàng)不屬于智能穿戴設(shè)備中常見的生理信號(hào)傳感器？A.心率傳感器（PPG/ECG）B.陀螺儀C.皮膚電活動(dòng)傳感器（EDA）D.肌電傳感器（EMG）2.在智能穿戴設(shè)備中，用于測(cè)量加速度變化的傳感器是？A.GPS傳感器B.陀螺儀C.加速度計(jì)D.超聲波傳感器3.下列關(guān)于傳感器標(biāo)定的描述，錯(cuò)誤的是？A.標(biāo)定是為了消除傳感器的系統(tǒng)誤差B.標(biāo)定過程通常需要特定的標(biāo)定工具或環(huán)境C.標(biāo)定是永久性的，一次完成即可長期使用D.標(biāo)定有助于提高傳感器測(cè)量的準(zhǔn)確性4.在處理傳感器采集到的含噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，哪種方法主要目的是消除高頻噪聲？A.數(shù)據(jù)平滑（如移動(dòng)平均）B.高通濾波C.低通濾波D.數(shù)據(jù)歸一化5.下列哪種技術(shù)通常用于融合來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，以獲得更全面、準(zhǔn)確的信息？A.數(shù)據(jù)壓縮B.傳感器標(biāo)定C.傳感器融合D.數(shù)據(jù)加密6.用于識(shí)別不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（如行走、跑步、騎行）的算法通常屬于？A.數(shù)據(jù)壓縮算法B.信號(hào)生成算法C.活動(dòng)識(shí)別算法D.傳感器校準(zhǔn)算法7.下列哪個(gè)指標(biāo)不是衡量傳感器性能的重要參數(shù)？A.靈敏度B.響應(yīng)時(shí)間C.數(shù)據(jù)傳輸速率D.電池容量8.卡爾曼濾波器常被應(yīng)用于智能穿戴設(shè)備中，其主要目的是？A.提高傳感器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量B.降低傳感器功耗C.處理非線性、非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)D.對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行加密9.在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別時(shí)，從時(shí)域信號(hào)中提取的頻域特征通常不包括？A.峰值頻率B.均值C.譜熵D.頻率帶寬10.以下哪項(xiàng)不是機(jī)器學(xué)習(xí)在智能穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)分析中常見的應(yīng)用方向？A.人體生理參數(shù)估算B.運(yùn)動(dòng)模式自動(dòng)識(shí)別C.設(shè)備故障預(yù)測(cè)D.數(shù)據(jù)中心冷卻優(yōu)化二、填空題（每空1分，共15分。請(qǐng)將答案填在橫線上）1.智能穿戴設(shè)備中常用的慣性測(cè)量單元簡(jiǎn)稱________。2.傳感器數(shù)據(jù)采集時(shí)，采樣率越高，可能意味著時(shí)間分辨率________。3.傳感器融合的主要挑戰(zhàn)之一是________問題，即如何有效地結(jié)合不同傳感器的信息。4.描述信號(hào)隨時(shí)間變化快慢的時(shí)域特征是________。5.基于_______和支持向量機(jī)（SVM）是運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。6.傳感器輸出信號(hào)通常需要經(jīng)過_______和濾波等預(yù)處理步驟。7.肌電信號(hào)（EMG）是肌肉活動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的_______信號(hào)。8.利用GPS傳感器可以獲取穿戴設(shè)備的_______信息。9.在多傳感器數(shù)據(jù)融合中，_______融合通常被認(rèn)為是最理想但實(shí)現(xiàn)最復(fù)雜的方式。10.評(píng)估活動(dòng)識(shí)別算法性能常用的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、_______和F1分?jǐn)?shù)。三、名詞解釋（每題3分，共12分。請(qǐng)簡(jiǎn)要解釋下列名詞的含義）1.傳感器標(biāo)定2.數(shù)據(jù)融合3.活動(dòng)識(shí)別4.機(jī)器學(xué)習(xí)四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問題）1.簡(jiǎn)述加速度計(jì)和陀螺儀在功能上的主要區(qū)別。2.簡(jiǎn)述進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要原因。3.簡(jiǎn)述選擇合適傳感器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別時(shí)需要考慮的因素。4.簡(jiǎn)述傳感器融合技術(shù)在智能體育工程應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)。五、論述題（每題7分，共14分。請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，闡述下列問題）1.試論述智能穿戴設(shè)備中傳感器數(shù)據(jù)采集的主要考慮因素及其對(duì)后續(xù)分析的影響。2.試論述機(jī)器學(xué)習(xí)算法在智能穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)分析中面臨的挑戰(zhàn)以及可能的解決方案。---試卷答案一、選擇題1.B2.C3.C4.C5.C6.C7.D8.C9.B10.D二、填空題1.IMU2.越高3.融合4.脈動(dòng)（或變化率）5.深度學(xué)習(xí)6.預(yù)處理7.電8.位置（或地理）9.基于模型10.召回率三、名詞解釋1.傳感器標(biāo)定：指通過實(shí)驗(yàn)確定傳感器輸出與輸入之間精確對(duì)應(yīng)關(guān)系的過程，目的是消除或減小傳感器的系統(tǒng)誤差，提高測(cè)量精度。**解析思路：*標(biāo)定核心是建立輸入輸出對(duì)應(yīng)關(guān)系，目的是提高精度，方法是實(shí)驗(yàn)。2.數(shù)據(jù)融合：指將來自多個(gè)信息源（傳感器）的數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下進(jìn)行組合處理，以獲得比任何單一信息源更精確、更完整、更可靠的信息或決策的過程。**解析思路：*核心是組合多個(gè)數(shù)據(jù)源，目的是獲得更優(yōu)信息，強(qiáng)調(diào)組合和準(zhǔn)則。3.活動(dòng)識(shí)別：指利用傳感器采集的數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別或分類人體正在進(jìn)行的動(dòng)作或活動(dòng)狀態(tài)（如行走、跑步、坐姿等）的技術(shù)。**解析思路：*核心是自動(dòng)識(shí)別動(dòng)作/狀態(tài)，輸入是傳感器數(shù)據(jù)，輸出是類別標(biāo)簽。4.機(jī)器學(xué)習(xí)：指使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測(cè)的領(lǐng)域，無需進(jìn)行顯式編程。在智能穿戴中，用于模式識(shí)別、特征提取、狀態(tài)分類等。**解析思路：*核心是系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，目的是做決策或預(yù)測(cè)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。四、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述加速度計(jì)和陀螺儀在功能上的主要區(qū)別。加速度計(jì)主要測(cè)量的是物體所受的線性加速度（包括重力加速度），用于感知設(shè)備的線性運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)傾斜；陀螺儀主要測(cè)量的是物體角運(yùn)動(dòng)的速率（角速度），用于感知設(shè)備的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。簡(jiǎn)單來說，加速度計(jì)感知“晃動(dòng)”和“方向”，陀螺儀感知“轉(zhuǎn)動(dòng)”。**解析思路：*抓住核心功能：加速度計(jì)測(cè)線性加速度（含重力），陀螺儀測(cè)角速度。用通俗語言解釋其感知的物理量。2.簡(jiǎn)述進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要原因。傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)往往包含噪聲、干擾、量綱不一等問題，直接使用可能導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確或算法失效。預(yù)處理的目的在于清除噪聲、消除干擾、統(tǒng)一量綱、增強(qiáng)信號(hào)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)更適合后續(xù)的特征提取和模型分析，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的性能和可靠性。**解析思路：*先說原始數(shù)據(jù)的問題（噪聲、干擾等），再說預(yù)處理的目的（清除問題、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)），最后點(diǎn)出好處（提高后續(xù)分析精度和系統(tǒng)性能）。3.簡(jiǎn)述選擇合適傳感器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別時(shí)需要考慮的因素。選擇合適傳感器時(shí)需要綜合考慮：①運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的可區(qū)分度：不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否在傳感器信號(hào)上表現(xiàn)出顯著差異；②傳感器的性能：精度、靈敏度、采樣率是否滿足識(shí)別需求；③傳感器類型：是選擇單一傳感器還是多傳感器融合；④成本與功耗：尤其在便攜式設(shè)備中需要考慮；⑤部署便利性與舒適度：是否易于穿戴和佩戴；⑥環(huán)境適應(yīng)性：傳感器在不同環(huán)境下的穩(wěn)定性。**解析思路：*從多個(gè)維度進(jìn)行分析：運(yùn)動(dòng)本身的信號(hào)特征、傳感器本身的參數(shù)、實(shí)際應(yīng)用限制（成本、功耗、佩戴）、環(huán)境因素。4.簡(jiǎn)述傳感器融合技術(shù)在智能體育工程應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)。傳感器融合技術(shù)能綜合利用不同傳感器的信息，優(yōu)勢(shì)在于：①提高信息完備性和準(zhǔn)確性：彌補(bǔ)單一傳感器信息的不足和局限性；②增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性和可靠性：某個(gè)傳感器失效或數(shù)據(jù)異常時(shí)，系統(tǒng)仍能依靠其他傳感器信息正常工作；③獲得更精確、更深入的理解：結(jié)合多維度信息，可以更全面地分析運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)、生理狀態(tài)等。**解析思路：*核心是“結(jié)合信息”帶來的好處，分點(diǎn)說明：更全面的信息、更強(qiáng)的抗干擾能力、更深的理解層次。五、論述題1.試論述智能穿戴設(shè)備中傳感器數(shù)據(jù)采集的主要考慮因素及其對(duì)后續(xù)分析的影響。智能穿戴設(shè)備中的傳感器數(shù)據(jù)采集是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，主要考慮因素包括：①傳感器類型選擇：根據(jù)應(yīng)用目標(biāo)（如監(jiān)測(cè)心率選PPG/ECG，監(jiān)測(cè)姿態(tài)選IMU）選擇合適的傳感器；②采樣率：高采樣率提供更好的時(shí)間分辨率，利于捕捉快速變化（如高頻運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)），但增加數(shù)據(jù)量和功耗；③量程與精度：需匹配被測(cè)量范圍，保證測(cè)量準(zhǔn)確性；④功耗：對(duì)電池續(xù)航有直接影響，尤其對(duì)于移動(dòng)便攜設(shè)備；⑤數(shù)據(jù)傳輸：傳輸速率、帶寬、功耗、穩(wěn)定性影響實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)完整性；⑥環(huán)境適應(yīng)性：設(shè)備需能在運(yùn)動(dòng)環(huán)境下穩(wěn)定工作。這些因素共同影響后續(xù)分析：采樣率決定了能否捕捉精細(xì)運(yùn)動(dòng)特征；傳感器精度影響結(jié)果可靠性；功耗限制設(shè)備使用時(shí)長；數(shù)據(jù)傳輸影響實(shí)時(shí)反饋和云端分析的可行性；傳感器選擇直接決定了能分析哪些運(yùn)動(dòng)或生理指標(biāo)。因此，數(shù)據(jù)采集階段的權(quán)衡對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。**解析思路：*先列出主要考慮因素（類型、采樣率、量程精度、功耗、傳輸、環(huán)境），然后逐一分析每個(gè)因素如何影響后續(xù)分析（時(shí)間分辨率、準(zhǔn)確性、續(xù)航、實(shí)時(shí)性、分析范圍），最后總結(jié)權(quán)衡的重要性。2.試論述機(jī)器學(xué)習(xí)算法在智能穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)分析中面臨的挑戰(zhàn)以及可能的解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在智能穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)分析中面臨諸多挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)注：傳感器數(shù)據(jù)易受噪聲、偽影干擾，高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲取成本高、難度大；②數(shù)據(jù)量與維度：傳感器產(chǎn)生海量高維數(shù)據(jù)，導(dǎo)致“維度災(zāi)難”，增加計(jì)算復(fù)雜度和過擬合風(fēng)險(xiǎn)；③實(shí)時(shí)性要求：運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別等應(yīng)用需要低延遲的實(shí)時(shí)分析，對(duì)算法效率和模型大小提出高要求；④個(gè)體差異性：不同用戶的生理特征、運(yùn)動(dòng)習(xí)慣差異大，導(dǎo)致模型泛化能力受限；⑤模型可解釋性：復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如深度學(xué)習(xí)）往往是“黑箱”，難以解釋其決策過程，不利于在體育工程領(lǐng)域建立信任和應(yīng)用；⑥計(jì)算資源限制：智能穿戴設(shè)備自身計(jì)算能力有限?？赡艿慕鉀Q方案包括：采用更魯棒的信號(hào)處理和特征提取方法預(yù)處理數(shù)據(jù)；利用遷移學(xué)習(xí)、元