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手机应用程序测量1RM的效度研究
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作者 唐仁族 孙敏 谭恺 《体育科技》 2025年第2期3-4,7,共3页
基于负荷-速度线性拟合关系预测1次可重复最大力量(One-Repetition Maximum,1RM)的原理,低成本的手机应用程序MyLift中的“轨迹”功能有望便捷地获取负重力量训练的杠铃平均速度,从而预测1RM,但其效度尚不明确。研究招募16名被试完成两... 基于负荷-速度线性拟合关系预测1次可重复最大力量(One-Repetition Maximum,1RM)的原理,低成本的手机应用程序MyLift中的“轨迹”功能有望便捷地获取负重力量训练的杠铃平均速度,从而预测1RM,但其效度尚不明确。研究招募16名被试完成两轮平行深蹲,第一轮以直接测试法获得的平行蹲1RM实测值,并以此为校标;第二轮进行50kg、65kg、80kg、90kg的四级渐增负荷平行深蹲,利用MyLift采集平均速度,建立负荷-速度关系,然后获得1RM预测值。研究发现所有预测值皆低于实测值,误差范围为9%~28%,可能原因在于“轨迹”功能对平均速度的测量精度不高,故该功能尚不能直接应用于训练实践,后续研究者或应用程序开发者可通过提升视频分析帧率或校正速度数据等方式使该功能兼顾操作性和精确性。 展开更多
关键词 1次可重复最大力量 平行蹲 手机应用程序 负荷-速度
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