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高雄醫學大學 運動醫學系碩士班 吳汶蘭所指導 劉芸甄的 使用前臂慣性和肌電數據進行桌球揮拍動作識別和分期監測 （2021），提出112年桌球國手選拔賽關鍵因素是什麼，來自於桌球。

而第二篇論文長榮大學 運動競技學系(所) 陳金海所指導 陳俊吉的 影響六信高級中學橄欖球比賽關鍵技術探討 （2020），提出因為有 15 人制、橄欖球比賽、預測的重點而找出了 112年桌球國手選拔賽的解答。

最後網站[賽事] 112年度國手選拔賽12/22-12/27 - 看板tabletennis則補充：112 年度中華桌球國手選拔賽時間：2022年12月22日-12月27日地點：大葉大學賽程表與成績: https://tinyurl.com/4kkvxmum.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了112年桌球國手選拔賽，大家也想知道這些：

使用前臂慣性和肌電數據進行桌球揮拍動作識別和分期監測

為了解決112年桌球國手選拔賽的問題，作者劉芸甄 這樣論述：

隨著科技日漸進步，穿戴式裝置越來越多樣化，其體積小，重量輕巧而且方便攜帶，使人們在運動時，能獲得良好的即時回饋。本研究目的在於透過穿戴式裝置收集四種桌球擊球動作的數據，建構可分類不同擊球動作、動作時期以及使用者程度高低的分類模型。方法：本研究共招募14名受試者，6位男性專業桌球運動員(曾任中華民國桌球協會所舉辦15-18歲青少年國手選拔賽之選手)及8位男性桌球新手，受試者穿戴Myo手環後分別執行四種不同的桌球擊球技巧：反手下旋拉球、正手下旋拉球、反切擊球、正切擊球，收集擊球時期前臂的運動學與肌電訊號數據，以Python程式預處理數據並篩選出14項特徵參數：3軸最大加速度、3軸最大角速度與8條

肌肉的iEMG值，分類輸出結果為4種動作x2個時期x2種等級，共16種分類，採用7種機器學習分類器進行分類模型建置，最後計算模型準確率、召回率、精準度及F1評分以驗證分類模型的效果。結果：研究結果顯示，7種機器學習分類器的測試資料準確度介於71.43%~95.83%之間，以隨機森林演算法具有最佳的分類預測效果。結論：本研究結果顯示，透過記錄並擷取前臂的運動特徵參數，搭配隨機森林演算法可精準辨識不同擊球動作的差異，本研究所設計開發的數據處理和建模方法可為後續桌球專項技巧辨識提供實用的資訊。

影響六信高級中學橄欖球比賽關鍵技術探討

為了解決112年桌球國手選拔賽的問題，作者陳俊吉 這樣論述：

本研究目的在探討六信高級中學橄欖球隊比賽技術現況，預測 影響六信高級中學比賽勝負之關鍵性技術項目，並比較不同勝負之 比賽關鍵性技術的差異情形，做為球隊訓練比賽參考依據。以六信 高級中學橄欖球隊選手為研究對象，15 人制橄欖球比賽技術表為研究工具，蒐集六信高級中學橄欖球隊參加 108 年全國橄欖球錦標賽、 108 年全國橄欖球聯賽、109 年全國橄欖球聯賽、109 年南部區域橄欖球聯賽 15 人制橄欖球比賽資料，使用觀察法進行研究，將比賽中 的各項技術表現資料檢視無誤後，以描述性統計、灰色關聯分析法、獨立樣本 t 檢定等統計方法進行資料之分析與討論。研究結果如下: 一、六信高級中學橄欖球隊比賽

得分平均為 22 分，其中以達陣得分及達陣射門得分為最高;各項攻擊與防守技術，以拓克路次數為最 高。二、影響六信高級中學橄欖球隊比賽勝負關鍵性技術項目前三項依序為達陣數、達陣射門、勒克。三、六信高級中學橄欖球隊比 賽贏球與輸球時，各項關鍵性技術項目表現差異情形，在爭邊球、達陣數、達陣射門、罰踢等四個變項達到顯著差異，達陣數、達陣 射門在贏球時都顯著高於輸球，而爭邊球、罰踢則是輸球時顯著高於贏球。

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