運動與休閒學院

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/6

為配合我國社會變遷與體育發展及本校的轉型與發展,本學院於90年8月正式成立,並將原屬本校教育學院之體育學系(所)、運動競技學系、運動與休閒管理研究所調整成立運動與休閒學院,並於95學年度增設運動科學研究所:為提升本院競爭力於101學年度運動競技學系與運動科學研究所整併為「運動競技學系」,運動與休閒管理研究所與管理學院餐旅管理研究所整併為「運動休閒與餐旅管理研究所」。

News

Browse

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Item
    頻率限制下持續刺、直拳打擊之雙手協調與震盪器模型
    (2024) 鄭思鴻; Cheng, Szu-Hung
    拳擊的攻擊方式中,使用次數最多的是持續刺、直拳打擊,其為一種週期性動作,可視為一種震盪器 (oscillator),作為動力系統去探討其中動作變化的規律。目的:探討持續刺、直拳打擊之模型建立與雙手協調。方法:招募8位菁英拳擊手,在不同頻率下,以持續刺拳與持續刺、直拳打擊牆靶,錄製兩手動作,由Simi motion將拳套上標記點水平面之位移數位化,以動作方向的一維數據計算頻率表現與離散相對相位,並繪製相平面圖與虎克平面圖進行質性觀察,依此進行多元迴歸以建立震盪器模型,並對不同頻率與迴歸公式之解釋量進行比較。此外,將實驗影片製作為數位問卷,招募30位一般人與31位拳擊手判斷影片中動作為間斷或連續,比較兩類觀察者答題一致率後,對間斷或連續答案進行羅吉斯迴歸。結果:相對相位在指定頻率下沒有顯著差異;以質性觀察結果建立之非線性震盪器迴歸模式為:x ̈=截距+c_10 x+c_30 x^3+c_01 x ̇+c_11 xx ̇。迴歸結果發現震盪器模型可描述約2Hz以上之動力;在雙手擊拳時,加上對側手參數進行迴歸可提高部分較低頻率情境之解釋量;知覺測驗部分,兩類參與者之答題一致率沒有差異,羅吉斯迴歸方程之轉折點發生在頻率約2Hz處。結論:持續刺、直拳打擊之動力在高頻時可以震盪器模型進行描述,觀察者亦可分辨高頻之連續擊拳的動力。
  • Item
    以動力系統的架構探討不同項目運動員的跑步動力型態
    (2018) 宋婕; Song, Jie
    跑步為所有陸上運動的基礎。即使在該項運動競賽中沒有實際跑步的技術內容,在進行體能訓練時也往往會以跑步的方式實施。由於跑步常被視為一般人均具備的能力,在競技運動項目中,除了徑賽項目的運動員外,較少針對跑步的動作進行訓練。許多對速度有較高需求的運動項目,如籃球、足球、棒球等,也很少針對跑步技術進行訓練。動力系統理論是一種以數學模式檢驗系統中動力變化的工具。在動力系統理論的架構下,可以利用觀察狀態域(state space)中動力變化的圖形以及量化次序參數(order parameter)的方式,了解系統中動力質與量的變化。本研究以動力系統的理論架構,比較徑賽項目優秀運動員與非徑賽賽項目優秀運動員在短距離跑步的動力狀況。實驗招募大專甲組徑賽短跑運動員及橄欖球運動員共15位,進行三種速度的60公尺衝刺跑,以三台數位攝影機串連方式拍攝跑步過程,拍攝的影片以Simi Motion 動作分析系統擷取下肢運動學資料,並以左右腿與額面的角度、角速度及相對相位進行圖型及量化分析。研究結果發現三種速度結果的呈現是由步長及步速兩種策略調整而來的,在速度持續增加時步長與步速都會增大,而慢速跑中步長與步速則不會持續往上增加。在跑步的過程中兩腿是呈現反相動作,當速度變慢時反相的協調型態有較大的起伏,出現較不穩定的現象,同時短跑選手動作協調的穩定度也高於橄欖球選手。本研究除提供以動力系統理論進行跑步動作型態分析之應用外,亦可作為不同競技運動項目運動員檢驗跑步動作的方法。
  • Item
    使用機率分布探討量化學習動力的改變
    (2016) 林柏成; Lin, Bo-Cheng
    緒論:學習的過程大略可以分成兩類:比例式的學習和新協調型態的學習。在新協調型態的學習方面,動力過程會發生質性轉變,使用常態分布的統計假設來處理這種數據,即以平均數、標準差作為呈現學習前後差異的方法,並不盡完善。探討運動學習的研究,應使用合適的函數,量化學習過程的變化。在具有不同偏態及隨機樣貌的各種分布中,伽馬分布根據參數變化,曲線外型具有多樣性,可能較適於作為初步觀察學習過程中動力質性改變的描述方式。目的:根據不同學習類型的學習過程,找出最適合用來描述不同學習階段狀態的分布模式。方法:將比例式與建立協調型態的學習數據,分別使用常態分布、對數常態分布、均勻分布、指數分布、伽馬分布適配學習過程中不同階段的動作表現,並以重複量數二因子變異數分析比較分布模式在不同學習階段數據分布的決定係數。結果:比例式學習僅有模式間達顯著差異,伽馬分布與常態分布大於對數常態分布、指數分布及均勻分布。在新協調型態學習方面,三階段與兩階段的結果都具有交互作用,伽馬分布在初期優於其他分布,而後期伽馬、對數常態與常態分布優於指數與均勻分布,此外伽馬分布與對數常態分布的決定係數在各階段都較優於其它分布模式。結論:伽馬分布在兩種類型的學習,以及在協調型態的三個階段,適配的決定係數都具有比較優勢的效果。