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。

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。

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。

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。

码垛机器人在自动化生产中发挥着至关重要的作用。针对码垛机器人的发展现状进行分析，重点研究其机构组成和运动学特性。通过建立机器人运动学模型，并结合仿真软件进行运动轨迹和空间姿态的仿真演算，验证了模型的准确性和有效性，为码垛机器人的设计优化和性能提升提供理论依据。

采用三维粒子示踪测速技术，通过变化示踪粒子的粒径、密度和水力比降等条件，观测了6种不同水沙条件下推移质颗粒的单步运动。统计分析显示，颗粒单步步长和跳跃高度随水流速度增加而增大，随颗粒粒径和密度增大而减小。跃移颗粒单步步长的概率密度符合Г分布，颗粒起跃段步长与总步长之比接近常数。