本文關(guān)鍵詞： 智能可穿戴設(shè)備 體力活動(dòng) 大數(shù)據(jù)　出處：《中國(guó)體育科技》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：回顧我國(guó)體力活動(dòng)研究方法和研究工具的現(xiàn)狀,探討智能可穿戴設(shè)備在體力活動(dòng)大數(shù)據(jù)研究中應(yīng)用的可行性,并對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。1)雖然體力活動(dòng)問(wèn)卷的效度較低,但問(wèn)卷依然是我國(guó)近10年體力活動(dòng)研究最常用的測(cè)量工具,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我國(guó)體力活動(dòng)領(lǐng)域的研究需要更有效、經(jīng)濟(jì)、方便,且適用于長(zhǎng)周期、大樣本的研究工具。2)加速度探測(cè)技術(shù)、心率探測(cè)技術(shù)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS)技術(shù)是目前可穿戴設(shè)備測(cè)量體力活動(dòng)能量消耗的主流技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用進(jìn)一步提升了測(cè)試的效度。國(guó)產(chǎn)智能可穿戴設(shè)備估算能量消耗的效度不高,仍具有較大的技術(shù)提升空間。智能可穿戴設(shè)備在體力活動(dòng)的大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域具有非常廣闊的應(yīng)用前景。3)智能可穿戴設(shè)備技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析方法將給體力活動(dòng)研究帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響,可能引起研究理念、研究工具、數(shù)據(jù)分析方法的重大變革。
[Abstract]:Reviewing the present situation of physical activity research methods and tools in China, exploring the feasibility of the application of intelligent wearable devices in the study of physical activity big data, and looking forward to the future development trend, although the validity of the physical activity questionnaire is low, However, the questionnaire is still the most commonly used measurement tool for the study of physical activity in China in the past 10 years. In big data's time, the research in the field of physical activity in China needs to be more effective, economical, convenient and suitable for long periods. Acceleration detection technology, heart rate detection technology and GPS (Global Positioning system) technology are the main technologies for wearable devices to measure energy consumption of physical activity. The application of methods such as data mining and machine learning has further improved the validity of the test. Intelligent wearable devices in the field of physical activity big data has a very broad application prospects. 3) Intelligent wearable device technology and big data analysis methods will give physical activity research. With far-reaching implications, This may lead to significant changes in research ideas, research tools, and data analysis methods.
【作者單位】： 浙江大學(xué)教育學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015BAK26B03) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：G804.49

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本文編號(hào)：1554229