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运动表现评估的应用案例

在上一节中，我们讨论了运动表现分析的基本方法和技术。接下来，我们将通过一系列具体的应用案例来展示如何利用这些方法和技术对运动员的表现进行评估。本节将重点关注人工智能技术在运动表现分析中的应用，包括数据收集、处理、分析和可视化等各个环节。

1.跑步表现评估

1.1数据收集

跑步运动的表现评估首先需要收集运动员的运动数据。这些数据可以通过智能穿戴设备（如智能手表、心率带、GPS追踪器等）来获取。常见的跑步数据包括：

步频：每分钟的步数。

步幅：每一步的步长。

心率：每分钟心跳次数。

配速：每公里所需的时间。

总距离：跑步的总距离。