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Enregistrement W3084421449 · doi:10.32393/csme.2020.1191

Jump Height Estimation Using a Single Wearable Inertial Sensor Mounted on Sacrum

2020· article· en· W3084421449 sur OpenAlexaff
Ramin Fathian, Aminreza Khandan, Loren Z.F. Chiu, Hossein Rouhani

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSacrumInertial navigation systemWearable computerJumpInertial measurement unitComputer scienceEstimationAccelerometerGeodesyInertial frame of referenceGeologyArtificial intelligenceEngineeringPhysicsEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vertical jump performance assessment has been used as a tool to study and monitor physical performance in both athletic and non-athletic populations. One of the key parameters describing vertical jump performance is jump height. Although various methods are available for measuring the height, force platforms (FP) are the most precise, accurate, and reliable instrument, usually taken as the gold standard method. As force platforms are expensive and may not be practical outside of the lab environment, using wearable technologies like tri-axial inertial sensors (IS) is an inexpensive and reliable alternative. The objective of this study is to examine the technical validity and ability of using a sacrum mounted IS to estimate jump height. For this purpose, seven participants (age 26.3 2.0 years) were recruited. Each participant was asked to perform two standing countermovement vertical jumps without arm swing on a FP (AMTI, USA. Sampling frequency = 2000Hz) while a tri-axial measurement sensor (Xsens, Netherland, Sampling Frequency = 100Hz) was placed on the sacrum. Standing countermovement jump is a widely used type of jump since it is easy to perform and closely related to movements in sports. The flight time was measured by finding the take-off and landing instants detected by analyzing the local peaks in the free vertical acceleration signal. Then, using the flight time measured by a single IS, the jump heights were estimated. Additionally, the jump heights for all the recorded jumps were calculated by implementing the take-off velocity method using the vertical component of the ground reaction force measured by the FP. Strong linear correlations were found between flight time found by FP and IS (R 2 = 0.76, S = 0 1 Sec), take-off velocity calculated by FP and flight time found by IS (R 2 = 0.80, S = 0.017 0.005 m/s), and jump height estimated using FP and IS (R 2 = 0.79, S = 0.05 0.01 m). Although the accuracy of this method, which employs the single wearable IS mounted on the sacrum, is sensitive to the take-off and landing time, there is error in jump height estimation (2cm 1). This study demonstrates the accuracy of using a single IS in comparison to a FP to estimate standing countermovement jump height. Further investigations on a larger study sample are needed, however, wearable IS have the potential to accurately assess the physical performance of individuals in a rapid and portable manner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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