游泳运动员与残疾人游泳运动员的游泳经济性：SR与V操控研究（NePTUNE-3）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05011591

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：游泳、协调性缺乏、耗氧量、血乳酸升高。要游得快，除了尽量减少阻力外，还需要能够产生强大的推进力。推进力源于四肢在时空上的恰当协调。本研究旨在确定每位游泳者和残疾人游泳者的运动技能库（协调可能性），以便根据其能量消耗来监测其游泳经济性。爬泳协调性已被广泛研究，惯性单元和机器学习方法等最新技术可结合起来自动表征其协调性。亟需将这些知识扩展到其他三种泳姿，并使其适应残疾人游泳者的残疾情况，以明确测量划频和速度操控对游泳经济性的影响。游泳是在复杂的水环境中进行的，水既为推进提供支撑，又对前进形成阻力。因此，为了在水中恰当行动，游泳者需协调其四肢以提高速度（V）。

周期性运动表现，如游泳，对应于达到高速，其定义为划幅（SL，单位为米·周期⁻¹）与划频（SR，单位为周期·分钟⁻¹）的乘积。因此，许多作者关注优秀游泳运动员的行为，他们观察到当速度V达到1.8米·秒⁻¹和/或SR达到50周期·分钟⁻¹时，手臂协调性会发生变化。这些结果与游泳运动员运动行为的高度灵活性有关，这种灵活性不应意味着额外的能量消耗，以免对运动表现产生不利影响。研究表明，V和/或SR的变化会影响游泳能量消耗值。这些研究主要在爬泳中进行，若将其推广至所有其他泳姿（即蛙泳、蝶泳和仰泳）以及多类参与者群体（即残疾人游泳运动员），将具有重要价值。将进行两项递增速度的间歇性游泳测试

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。