文章信息
文献标题：户外自行车运动性疲劳量化
期刊名称：
所属级别： 硕士毕业论文
影响因子：
发表时间： 2018.03
作者机构：重庆邮电大学
作者姓名：刘晓辉
内容提要
主要内容： 监测运动者骑行时，踩踏频率、速度、功率、心率、呼吸率以及心电等指标的变化，结合改进的模糊层次分析法设计了一种户外自行车运动性疲劳量化评估方法。
实验方法：心肺耐力评估实验，Jtacx T2060自行车Ironman智能骑行台模拟户外环境，同步监测心率和呼吸率
技术指标：
创新之处：
知识概念：
从不同的方向将疲劳分为三大类:体力疲劳、脑力疲劳和心理疲劳
心电信号中的主要指标为心率变异性，其反映了心脏交感神经和副交感神经活动的紧张性和均衡性，是评价自主神经性活动的良好定量指标。相关研究表明，在驾驶过程中，当驾驶人达到疲劳状态时，心电信号中的交感神经活动性增加，副交感神经活动性减弱。
心肺耐力实验：列杜诺夫联合机能试验；哈佛(Harvard)台阶试验
HRV分析指标：
方法介绍
器械：Zephyr BioHarness体征检测仪
模拟的是哈佛台阶实验，对受试者心肺耐力进行简单的分级，以便确定其所属的心肺耐力人群。
原理:测试过程中受试者被给予一定的运动负荷，负荷可以分为固定负荷实验和递增负荷实验。在这里采用的固定负荷实验，模拟的是台阶实验(最早的是哈佛台阶实验)，在此实验中，控制自行车转速为60转/分，且要求3分钟功率车测试与3分钟台阶测试(哈佛实验)所做的功相等，时间相等，唯一的区别是负荷方式存在差异，台阶测试(中国学生体质与健康标准测试使用台阶:男生40cm、女生35cm)是克服受试者自身的体重做功。
算法：模糊层次分析法+支持向量机
结果讨论
根据图3.5，随着受试者疲劳程度的增加，直方图逐渐变低且宽度变宽，说明HRV的变化程度随着疲劳程度的增加而增加。
HRV信号的功率谱密度在受试者处于轻松状态和稍疲劳状态时，频率的幅度波动主要集中在6Hz之前，随着疲劳程度的增加，波动的频率也随之增加且功率谱的波动幅度也逐渐变大。其频率波动最大的区域集中在6Hz之后，且受试者越疲劳其频率波动幅度越大且波动频率越大。
对于非线性分析，当受试者运动时未感到疲劳时，其对应的心率相对较为缓J漫，其散点分布sD1所属直线的周边但是又未十分贴近，sD1代表副交感神经对心脏的调节作用，sD2所属直线反映的是交感神经和副交感神经对心脏的综合调节。随着受试者运动强度和时长的增加，Poincare散点分布总体上会逐渐向SD1所属直线靠拢，说明受试者的副交感神经对心脏的调节作用逐步增强;与此同时，SD2所属直线逐步向上移动，说明交感神经与副交感神经对心脏综合调节不断提升。
总结评论
本文从户外自行车运动性疲劳量化分级的研究意义展开，搭建了户外自行车运动疲劳评估平台，利用模糊层次分析方法建立自行车运动疲劳评估模型，在MATLAB平台下对疲劳模型进行研究分析并验证其准确性、实用性。
（模糊算法的重要因子由人为给出，具有一定的主观性）
