上肢运动分析

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。

在中，imu_comparison_data 提供了一个关于基于惯性传感器的运动跟踪方法的详细调查，上肢人类运动作为研究的重点。研究探讨了不同惯性传感器技术在上肢运动跟踪中的应用，并对比了其在精度、响应时间和适用场景等方面的性能差异。

利用 Python 对海量运动数据进行自动切分，并对切分后的片段进行清洗、筛选、插值等操作，以完善数据，为后续分析做好准备。

基于Simulink平台，构建了一个机械臂运动仿真模型，并对其进行运动学分析。该模型结构清晰，易于理解和修改，适合Simulink初学者学习参考。

该页面介绍了mocgui，一个用于查看运动捕捉数据的Matlab软件。您可以通过git clone https://github.com/zhfe99/mocgui.git 或者从https://github.com/zhfe99/mocgui.git下载代码。将mocgui/设置为Matlab当前文件夹，并在Matlab中运行addPath以添加子目录到Matlab路径中。使用mocgui或demoMoc在Matlab中运行该程序。mocgui.zip软件包包含./data子集文件夹，./src GUI界面实现，./lib必要库函数，./addPath.m添加Matlab路径，./mocgui.m接口功能，./mocgui.fig保存窗口配置文件，以及./demoMoc.m加载和可视化运动捕捉数据的演示文件。

通过数学建模，利用matlab仿真四连杆机构，分析特定点的位置、速度和加速度曲线。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

Matlab环境下的六杆机构运动与受力分析，涵盖了GUI界面的实现及运动数据分析。

Python数据分析入门，介绍了运动员信息分析的案例数据2。

电力拖动与运动控制：系统建模与实验分析 本实验项目聚焦于电力拖动自动控制系统中的运动控制系统。内容涵盖了系统建模与实验两大方面。 系统建模 分析电力拖动系统中运动控制系统的特性，建立其数学模型。 运用控制理论，设计控制器，并进行仿真分析。 实验验证 搭建电力拖动运动控制系统实验平台。 基于所建立的模型，设计实验方案，验证控制器的性能。 记录实验数据，并进行分析，得出实验结论。 成果展示 提交完整的实验报告，包括系统模型、控制器设计、实验方案、数据分析和结论等内容。