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穿戴式科技桌球教學輔助系統對桌球技術之應用-以正手拉前衝弧圈球為例

為了解決donic桌球桌的問題，作者陳千霏 這樣論述：

中文摘要背景與目的：本研究提出了一種基於類神經網絡建置正手拉前衝弧圈球分類模型並且開發桌球e化輔助系統，此系統可以識別擊球動作，以利於初學者能利用此系統自主練習桌球技術，增進自身桌球技巧。方法：使用Myo Armband內置傳感器收集到的三軸陀螺儀、加速度以及肌電圖數據，使用ANN建置的模型對桌球運動員與初學者擊球動作的擊球階段進行分類，數據先進行主成分分析(PCA)後，再進行ANN建模。隨後使用5個專家和5個初學者的總共160個數據集用於訓練模型，並將來自1個專家和2個初學者的其餘48個數據集用作新的測試數據來驗證模型。結果：經主成分分析提取與兩個重要的桌球技能相對應的主要成分：前臂爆發力

和腕部肌肉控制，類神經網絡建置正手拉前衝弧圈球分類模型的總分類準確率為89.84％，測試和新資料集的預測準確率分別為93.75％和85.42％，再使用0-100分數量表對這兩種技術的因子得分進行標準化，以評分每個人的技能。評估結果表明，專家的平均分數皆在60到100之間，而初學者的分數則通常在70以下。結論：此實驗研究所開發的系統有助於初學者學習桌球技巧的自主學習能力，並且能檢測自己的錯誤。關鍵詞：穿戴式科技、肌電圖慣性測量單元、類神經網絡、桌球技術教學、正手拉前衝弧圈球