運動文胸肩帶數(shù)據(jù)分析

馬秋瑞,周 捷，李 健,郭 穎

(1.西安工程大學 服裝與藝術(shù)設(shè)計學院,陜西 西安 710048；2.西安科技大學 理學院，陜西 西安 710054)

0 引 言

近年來國家經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提高,人們對保持身體健康的意識也隨之加強,在《全民健身活動狀況調(diào)查公告》中顯示“健身走”和“跑步”已經(jīng)成為20歲以上人群經(jīng)常參加的體育項目[1],全民健身運動已經(jīng)發(fā)展成為一種新的潮流．對于女性而言,伴隨著運動速度的加快,乳房的搖晃程度也會隨之加劇,這會傷及乳房的彈性纖維組織[2],Lorentzen[3]等人的研究中分析了慢跑時乳房的運動,在59名女性受試者中乳房疼痛率達到了56%,因此文胸對胸部的保護作用也被越來越多的學者所關(guān)注.

目前對運動文胸的研究主要集中在結(jié)構(gòu)功能設(shè)計[4-6]，面料開發(fā)[7-8]以及壓力舒適性[9-10]等方面，也有部分學者對文胸肩帶做了相關(guān)研究,文獻[11-12]針對文胸肩帶的穿著舒適性和拉伸性能進行測試，給出文胸的選擇依據(jù)；也有一些學者研究了人體在運動狀態(tài)下,文胸對乳房的保護作用[13-15].

本文主要針對人體在運動狀態(tài)時肩帶對乳房的保護作用,運用小波變換和回歸分析的方法對所得實驗數(shù)據(jù)進行分析,得到肩帶5種屬性對胸部穩(wěn)定性的影響程度.

1 實 驗

實驗在西安工程大學動態(tài)捕捉實驗室完成,實驗室的各個方向都安裝有拍攝儀器．測試對象為一款80 C的運動文胸,并為這款運動文胸配備9種不同材質(zhì)的肩帶．被測者為一名在校女學生,所穿合體的文胸尺碼也為80 C．

在被測者胸部標記6個測量點(如圖1所示),穿著9種不同材質(zhì)肩帶的運動文胸,在跑步機上以固定速度分別跑步3 min,用拍攝儀器以60 次/s的拍攝速度記錄測量點具體位置,得到測量點的三維坐標位置數(shù)據(jù).對實驗數(shù)據(jù)進一步觀察發(fā)現(xiàn),被測者跑步時測量點在垂直方向上的坐標位置變化最為明顯,且p1點在垂直方向上坐標數(shù)據(jù)的標準差最大,因此選取每種肩帶的p1點在垂直方向上連續(xù)的931組數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)樣本進行分析．

為了通過這些樣本數(shù)據(jù)來刻畫胸部的波動程度,需要計算出每組樣本數(shù)據(jù)的變異系數(shù).變異系數(shù)表示一組數(shù)據(jù)的離散程度,求出樣本數(shù)據(jù)的變異系數(shù)就可以表示出胸部位置的變化程度,最終代表了人體在跑步時胸部的穩(wěn)定性．人體在跑步時因受到其他各種人體自身因素的影響,如呼吸的起伏變化,動作的略微傾斜或者調(diào)整,步幅的極速變動等，使測量數(shù)據(jù)在整體波形附近發(fā)生一些偏移,如圖2所示.如果直接利用這些樣本數(shù)據(jù)求解每種肩帶的變異系數(shù),計算結(jié)果會受到這些偏移點的影響而不夠精確,因此，需要對樣本數(shù)據(jù)做進一步優(yōu)化處理,減少偏移點對有效數(shù)據(jù)的誤差．

圖 1 胸部標記圖 圖 2 肩帶測量樣本數(shù)據(jù) Fig.1 Chest marking picture Fig.2 Sample data of strap measurement

2 數(shù)據(jù)分析

分析信號時一般都是時域上的信號[16],本實驗中得到的樣本數(shù)據(jù)也是隨時間變化胸部測量點的變化情況.由傅里葉變換原理可知,任何連續(xù)的測量信號都是由很多個不同頻率的信號疊加而成[17].但信號的疊加會將很多信息隱藏起來,無法很清楚地觀察到信號的細節(jié)特征.因此把所測得的樣本數(shù)據(jù)當作時域疊加信號處理時,需要通過時頻分析方法去掉高頻細節(jié)部分.

傅里葉變換一般只能對平穩(wěn)信號做時頻分析處理,且只能單一地看到時域中的信號信息或者是頻域的信號信息,不能同時從時域和頻域?qū)?shù)據(jù)做一個整體分析.小波變換是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的信號分析方法[18],它不僅可以對非平穩(wěn)信號做時頻分析,還解決了傅里葉變換僅僅能從單一尺度分析信號的缺點,具有同時從時間和頻率2個尺度分析信號的特點.

2.1 小波變換處理數(shù)據(jù)

將收集到的每組樣本數(shù)據(jù)做為很多不同頻率的信號疊加而成的原始信號,利用小波變換，根據(jù)它們的頻率不同進行多層分解,利用Matlab小波工具箱的GUI界面進行分解操作[18]，分解結(jié)果如圖3所示.圖中S為測得的一種肩帶的原始樣本數(shù)據(jù),也就是收集到的p1在垂直方向上的931個坐標位置數(shù)據(jù)；a3為低頻部分的近似系數(shù),默認情況下低頻部分只保留第3層,可以反映原始數(shù)據(jù)的一個大體輪廓；d1,d2,d3為高頻部分細節(jié)系數(shù),可以看做把原始數(shù)據(jù)無限放大后的一些頻率較高的細節(jié)部分；S為a3與d1，d2，d3所疊加起來的和,即S=a3+d1+d2+d3,這時小波變換就放大了原始數(shù)據(jù)的各個頻率的細節(jié)部分.

圖 3 多層分解圖Fig.3 Multi-layer decomposition diagram

圖 4 去噪重組圖Fig.4 Denoised and recombination signals graph

為了盡量消除細節(jié)部分也就是高頻部分對整體數(shù)據(jù)的影響,得出更加準確的變異系數(shù),利用Matlab小波工具箱進一步處理,對每一層細節(jié)部分設(shè)置一個合理的閾值,這里的閾值是在工具箱里經(jīng)過多次試驗選取的,使細節(jié)處的噪聲控制在合理范圍之內(nèi),最后對降噪之后的信號進行重新組合,如圖4所示.圖4中橫軸代表931個樣本點,縱軸表示人體胸部p1點在垂直方向上的具體位置,對原始數(shù)據(jù)進行去噪重組后,會發(fā)現(xiàn)組合之后的數(shù)據(jù)能去掉一些突變點,從而更加準確地反映人體跑步時胸部的實際波動情況.

利用這種方法求出人體在分別穿著9種肩帶時的樣本數(shù)據(jù),再求出9種肩帶的變異系數(shù)，見表1.此變異系數(shù)能更加準確地反應人體在跑步時胸部的整體位置變化程度．

2.2 回歸分析

9種肩帶本身具有的屬性如表1所示.為了找出人體跑步時胸部穩(wěn)定性和肩帶屬性之間的關(guān)系,利用SPSS軟件做回歸分析處理.

表 1 9種肩帶變異系數(shù)及屬性

由于肩帶的5種屬性單位不同,做回歸分析時無法直接比較各個變量之間的水平差異,不能得到一個有效的回歸方程,所以需要對各個屬性變量統(tǒng)一做歸一化處理[19],處理公式為

式中：x*表示歸一化處理后的結(jié)果;x表示肩帶屬性值;i=9.如表2所示,處理之后的屬性值可以表示為一個百分數(shù),且每種屬性的總和值都為1.

表 2 歸一化處理分析表

2.3 結(jié)果分析

把變異系數(shù)作為因變量,把5種屬性作為自變量,利用SPSS做線性回歸分析,結(jié)果表明其中的3種屬性與變異系數(shù)有顯著性關(guān)系.復相關(guān)系數(shù)R為1.000，R2為0.910, 最終調(diào)整后的R2為 0.950, 表示3種屬性一共可以解釋變異系數(shù)95%的變化.最終的回歸方程為y=-1.958x1+0.007x3+1.82x5. 這里的x1,x3,x5分別表示5種屬性中的彈性模量、密度、強力,y為肩帶的變異系數(shù),彈性模量前面的系數(shù)為負，表示彈性模量與肩帶變異系數(shù)呈負相關(guān),密度和強力前面的系數(shù)為正，表示密度和強力與變異系數(shù)呈正相關(guān)．

3 結(jié) 論

(1) 肩帶的彈性模量和強度對肩帶的穩(wěn)定性起著關(guān)鍵性作用,而肩帶的密度、厚度、伸長率的作用不明顯.

(2) 廠家在選取肩帶材料時應該優(yōu)先考慮彈性模量小、強度大的材質(zhì).

(3) 在比較肩帶的不同可選材質(zhì)時,可以將不同材質(zhì)的彈性模量和強度大小代入模型的最終結(jié)果進行分析,得到一個最優(yōu)的值去指導生產(chǎn).

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