學位論文
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Item 比較加速度強度指標間在不同運動下之差異(2020) 姜俊瑋; Chiang, Chun-Wei近年來，運動時強度的界定已成為大眾關心的議題，準確的監控強度不只能提升運動表現，也可能降低運動傷害發生之機率。利用加速規計算強度指標的演算法有非常多種，如：Player Load、MAD (Mean Amplitude Deviation)等，以上指標在特定運動對於強度指標間的關係已有研究證實。然而，在指標間的差異與適用運動尚未有統整性的討論。目的：在不同運動下，利用加速規不同方法計算運動強度，比較指標間的差異。方法：招募15位受試者，配戴胸帶式心率帶於胸前與九軸IMU (Naxsen 9X, SIPPLink, Taiwan)放置於左手手腕、軀幹及右腳脛骨。收取羽球操（米字步）、跑步、籃球操（防守動作、投籃、跳耀等）三項運動試驗下的心率與加速度數據，加速度以10Hz低通濾波後，計算Player Load、MAD。以重複量數單因子變異數分析 比較不同強度下心率之差異，再以皮爾森積差相關分析加速度指標與心率間的相關性。結果：羽球試驗中兩項指標皆為放置於手部的加速度與心率有較高的相關性，跑步放置於手部的PL數值與心率有較高的相關性，籃球試驗中，兩種指標在三種放置位置下與心率都有高度的相關。結論：羽球與跑步兩種運動的加速規最佳放置位置為手部，籃球運動則不論部位，兩種指標皆適合使用。本實驗也發現，不管是Player Load或是MAD都需要放置於加速規數據變化較明顯之位置，才能使強度監控上有更準確的數據，未來在監控運動的選擇上，若要使用Player Load或MAD，該運動包含更多樣且動作較大的動作會是較適合之選擇。Item 以慣性感測器測量疲勞前後跳躍動作著地時足部變化(2017) 楊京叡; Yang, Ching-Jui目的：利用陀螺儀了解疲勞前後跳躍著地時足部動作參數的變化。方法：本實驗招募12名健康女性，在熱身後收取3次疲勞前下蹲跳數據後進行疲勞誘發運動處理程序，達到疲勞後收取3次疲勞後下蹲跳數據。利用動作分析系統了解著地瞬間踝關節角度並用慣性感測器了解著地瞬間加速度值與蹠骨動作角速度值及著地緩衝期加速度與角速度第一極值與傾角變化量，並以皮爾森相關係數了解陀螺儀及動作分析系統測得之蹠骨角速度值的相關性及魏克生符號檢定比較疲勞前後的結果。結果：著地緩衝期中，慣性感測器與動作分析系統測得之蹠骨角速度值之相關性在三個平面動作上皆有高度相關 (背屈/蹠屈：r=0.977；內翻/外翻：r=0.993；內收/外展：r=0.956)。疲勞後著地瞬間踝關節外展角度顯著增加 (疲勞前：-9.39±5.48度，疲勞後：-11.80±4.32度；p=.033)、前後方向加速度值由向前顯著改變為向後(疲勞前：-0.25±0.46 G，疲勞後：0.25±0.69 G；p=.033)且外翻角速度顯著增加 (疲勞前：-57.20±45.20度/秒，疲勞後：-118.68±52.66度/秒；p=.016)。著地後的向外側的加速度極值 (疲勞前：-0.80±0.27 G，疲勞後：-1.07±0.23 G；p=.016)及外翻角速度極值 (疲勞前：-78.92±33.73度/秒，疲勞後：-127.33±50.60度/秒；p=.050)顯著增加，緩衝期的外翻角度變化量顯著增加 (疲勞前：-0.76±5.91度，疲勞後：-4.44±4.72度；p=.021)。結論：放置在足部的慣性感測器可偵測到疲勞前後足部動作變化，而足部外翻角速度的變化可發展為疲勞指數的參數。Item 走跑身體加速度與行進速度之關係(2016) 張簡旭芳; Chang Chien, Hsu-Fang前言：國民運動人口數逐年增加，而運動的目的是為了促進健康，因此精準地測得身體活動量就變得很重要。近年來電子產業興盛及穿戴式技術純熟，加速規在準確度、體積與便利性都有大突破，目前已成為大眾記錄身體活動量的必需品。雖然加速規普遍應用在身體活動量計，但加速規的運算方式多樣化，到目前為止尚未有一標準。行進速度為運動強度指標，但身體加速度與行進速度之間的關係到目前為止也尚未明確。故本研究目的在探討（一） 身體加速度與行進速度、心跳儲備率 (HRR%) 之間關係為何。(二) 不同速度走跑，比較身體加速度運算方式何者為佳。方法：招募19名非運動選手的健康男性作為實驗參與者，測試過程中穿戴心率帶及三軸加速規，分別在不同速度下進行走路和跑步的實驗，每個速度各進行3分鐘，中間休息至恢復站立休息心率，每個試驗分別收取穩定心率時的一分鐘資料進行數據分析，加速度經不同運算方式處理後，分別與行進速度、心跳儲備率 (HRR%) 做相關分析。統計使用皮爾森績差相關，比較走路、跑步及整個走跑過程，身體加速度與行進速度、心跳儲備率 (HRR%) 之相關性。結果：在走路、跑步及整個走跑過程中，合加速度峰值與前後軸加速度MAD值皆與行進速度 (r=.829**、.514**、.836**； r=.833**、.637**、.780**)、HRR% (r=.771**、.517**、.856**； r= .837**、.651**、.787**) 呈高度相關。結論：身體合加速度峰值及前後軸加速度MAD值推估走路、跑步及整個走跑過程的運動強度是可行的，此結果可作為未來身體活動量計應用之基礎。Item 不同強度的羽球動作運動量與肢段運動量的相關性(2016) 余謙; Yu, Chien前言: 運動表現的提升需要藉由適當的訓練強度及運動量，若是沒有控制好運動量，容易造成選手過度訓練甚至受傷。近年來漸漸藉由科學儀器監控訓練過程，監控訓練可以給予運動表現變化提供一個科學的解釋，重要的是監控訓練能幫助訓練人員掌控選手的訓練負荷及減少受傷風險、疾病。國內羽球項目的成績表現日益提升，但也因為龐大訓練量導致許多選手身體帶傷訓練、比賽，而加速規是目前最方便且便宜的量測儀器之一，重要的是能夠客觀的提供動作的資訊，但是量測準確度會受到擺放位置而影響，因此越來越多研究探討加速規擺放位置，以及是否能利用加速規推估運動時的運動量並監控訓練減少傷害風險。目的: 比較四肢與軀幹運動時不同加速規訊號演算法推估的運動量，與心率換算出的運動量之間的相關性。方法：招募12名大專男子羽球選手進行實驗，進行四種不同強度的羽球訓練動作，同時量測心率、四肢及軀幹運動時的加速度。將心率帶入Banister’s TRIMP (Training impulse) 公式計算運動量，加速規訊號轉換成MAD (mean amplitude deviation) , Player Load與MPD (mean power deviation) 數值，並比較之間的相關性。結果:在運動開始後的第三分鐘，MAD, Player Load與MPD演算法與TRIMP算出的運動量在慣用手達中度相關，非慣用手、雙腳及腰椎達高度相關。結論:加速規訊號以MAD, Player Load與MPD演算法推估動作運動量是可行的，除了慣用手以外其餘部位皆適合擺放加速規，未來可將本研究應用於選手量化運動量上。