АСИММЕТРИЯ ГАРМОНИК ПРИ ИЗМЕНЕНИИ УРОВНЯ ГРАДИЕНТА РЕЛЬЕФА В ЛЫЖНЫХ ГОНКАХ
Аннотация
Цель: провести сравнительный анализ показателей асимметрии гармоник циклических движений в лыжных гонках при изменении уровня градиента рельефа. Материалы и методы. В исследовании приняли участие лыжники-гонщики в количестве 8 человек – 3 МС и 5 КМС. Выполнение тестирования проходило на рельефе с углом наклона подъема (0–1°; 6–7°; 8–9°; 10–13°). Интервалы проходили в условиях трех режимов интенсивности (низкий, средний, высокий), использовался коньковый одновременно одношажный ход. Оценка угловой скорости осуществлялась с помощью датчика WitMotion. Обработка данных проводилась с использованием программирования на языке Python 3.12. Данные измерения угловой скорости датчика относительно оси Z обрабатывались от высокочастотных шумов с использованием фильтра низких частот. Все измерения рассекались на отдельные колебания (махи). Для каждого маха были получены величины: 1) размах колебаний, 2) период колебания, 3) время, в течение которого угловая скорость была положительной. После этого высчитывалась асимметрия как отношение времени, в течение которого угловая скорость больше нуля, к общему времени. Результаты. По результатам тестирования тенденция роста данных асимметрии наиболее выраженно прослеживается при увеличении интенсивности на подъеме, чем на равнине. Наибольшая часть результатов размаха колебаний и асимметрии на рельефе 0–1° сосредоточена в районе показателей амплитуды (2Х) ~1000 °pers и асимметрии. В процессе повышения угла наклона рельефа наблюдается увеличение количества махов, совершенных при асимметрии более 50 %, и снижение общего количества махов, произведенных при асимметрии менее чем 50 %. Заключение. Исследование показывает, что точки асимметрий махов предположительно смещаются в сторону больших значений при увеличении рельефа трассы в условиях одинаковой интенсивности. Показатели асимметрии и размахов колебаний на равнине, в сравнении с данными, полученными на подъеме, имеют значительно большее скопление результатов асимметрии выше отметки 50 %. Данные исследования создают перспективное направление для измерения мощности в лыжных гонках по аналогии с измерительными устройствами (потенциометр) в велоспорте и спортивной гребле.
Литература
2. Gloersen O., Losnegard T., Malthe-Sorenssen A. et al. Propulsive Power in Cross-country Skiing: Application and Limitations of a Novel Wearable Sensor-based Method During Roller Skiing. Frontiers in Physiology, 2018, vol. 9. DOI: 10.3389/fphys.2018.01631
3. Jang J., Ankit A., Kim J. et al. A Unified Deep-learning Model for Classifying the Cross-country Skiing Techniques Using Wearable Gyroscope. Sensors, 2018, vol. 18. DOI: 10.3390/s18113819
4. Rindal O.M.H., Seeberg T.M., Tjonnas J. et al. Automatic Classification of Sub-techniques in Classical Cross-country Skiing Using a Machine Learning Algorithm on Micro-sensor Data. Sensors, 2018, vol. 18. DOI: 10.3390/s18010075
5. Sakurai Y., Fujita Z., Ishige Y. Automatic Identification of Subtechniques in Skating-style Roller Skiing Using Inertial Sensors. Sensors (Basel), 2016, vol. 16 (4). Available at: https://www.ncbi.nlm. nih.gov/pubmed/27049388. DOI: 10.3390/s16040473
6. Takeda M., Miyamoto N., Endo T. et al. Cross-country Skiing Analysis and Ski Technique Detection by High-precision Kinematic Global Navigation Satellite System. Sensors (Basel), 2019, vol. 19 (22). Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31766257. DOI: 10.3390/s19224947
7. Torvik P.O., Heimburg E.D., Sende T., Welde B. The Effect of Pole Length on Physiological and Perceptual Responses During G3 Roller Ski Skating on Uphill Terrain. PLoS ONE, 2019, vol. 14. DOI: 10.1371/journal.pone.0211550
8. Uda S., Miyamoto N., Hirose K. et al. Cross-country Ski Skating Style Sub-techniques Detection and Skiing Characteristic Analysis on Snow Using High Precision GNSS. Sensor (Basel), 2024, vol. 24, pp. 1–14. DOI: 10.20944/preprints202408.1487.v1
References
1. Gloersen O., Gilgien M. Classification of Cross-country Ski Skating Subtechnique can be Automated Using Carrierphase Differential GNSS Measurements of the Head's Position. Sensors (Basel), 2021, vol. 21 (8). Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33921408. DOI: 10.3390/s210827052. Gloersen O., Losnegard T., Malthe-Sorenssen A. et al. Propulsive Power in Cross-country Skiing: Application and Limitations of a Novel Wearable Sensor-based Method During Roller Skiing. Frontiers in Physiology, 2018, vol. 9. DOI: 10.3389/fphys.2018.01631
3. Jang J., Ankit A., Kim J. et al. A Unified Deep-learning Model for Classifying the Cross-country Skiing Techniques Using Wearable Gyroscope. Sensors, 2018, vol. 18. DOI: 10.3390/s18113819
4. Rindal O.M.H., Seeberg T.M., Tjonnas J. et al. Automatic Classification of Sub-techniques in Classical Cross-country Skiing Using a Machine Learning Algorithm on Micro-sensor Data. Sensors, 2018, vol. 18. DOI: 10.3390/s18010075
5. Sakurai Y., Fujita Z., Ishige Y. Automatic Identification of Subtechniques in Skating-style Roller Skiing Using Inertial Sensors. Sensors (Basel), 2016, vol. 16 (4). Available at: https://www.ncbi.nlm. nih.gov/pubmed/27049388. DOI: 10.3390/s16040473
6. Takeda M., Miyamoto N., Endo T. et al. Cross-country Skiing Analysis and Ski Technique Detection by High-precision Kinematic Global Navigation Satellite System. Sensors (Basel), 2019, vol. 19 (22). Available at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31766257. DOI: 10.3390/s19224947
7. Torvik P.O., Heimburg E.D., Sende T., Welde B. The Effect of Pole Length on Physiological and Perceptual Responses During G3 Roller Ski Skating on Uphill Terrain. PLoS ONE, 2019, vol. 14. DOI: 10.1371/journal.pone.0211550
8. Uda S., Miyamoto N., Hirose K. et al. Cross-country Ski Skating Style Sub-techniques Detection and Skiing Characteristic Analysis on Snow Using High Precision GNSS. Sensor (Basel), 2024, vol. 24, pp. 1–14. DOI: 10.20944/preprints202408.1487.v1
