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。

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。

在不考虑空气阻力的条件下，当小球作简谐运动且运动幅度较小时，我们可以将问题简化为单摆运动。本章介绍了如何通过常微分方程数值解法分析这一问题。单摆的角度θ用来建立坐标系，其中θ表示单摆的位置，l为单摆的长度，g为重力加速度，m为小球的质量。初始时，小球从平衡位置偏离，我们将讨论如何计算并分析这种运动的数值解。

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，./mocgu

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。

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。

Python数据分析入门，介绍了运动员信息分析的案例数据2。

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。