摘要：大学健美操动作难度数据集是一个面向大学生健美操动作分析、运动表现评估与动作难度识别的结构化体育数据集。
数据集概述
大学健美操动作难度数据集是一个面向大学生健美操动作分析、运动表现评估与动作难度识别的结构化体育数据集。每条记录对应一次独立的健美操动作表现，并通过匿名化学生标识符进行关联。数据重点描述动作完成质量、节奏控制、身体稳定性以及运动过程中的生理响应，可用于分析学生在不同复杂度动作下的执行差异，并为体育教学、训练评估和智能运动分析提供数据基础。
数据结构与关键特征
数据集主要包含 record_id、student_id、动作执行得分、节奏稳定指数、节拍对齐误差、关节角度方差、角速度、加速度、失衡次数、姿势错误数量、心率和呼吸频率等特征。其中，execution_score 反映整体动作完成质量，rhythm_stability_index 与 beat_alignment_error 描述动作与音乐节奏的一致性，joint_angle_variance、角速度和加速度用于刻画动作控制与运动强度，失衡次数和姿态错误则反映身体稳定性。目标变量 movement_difficulty 将动作难度划分为 **Easy（简单）、Medium（中等）和 Difficult（困难）**三级，适合开展监督分类研究。
应用价值与研究方向
该数据集适用于健美操动作难度分类、动作质量评价、节奏协调性分析、姿态稳定性研究和大学体育智能教学等任务。可采用随机森林、XGBoost、LightGBM、SVM 和 MLP 等模型对结构化指标进行分类，也可进一步结合时序传感器或人体姿态数据构建 LSTM、TCN、Transformer 等动态分析模型。研究方向还可扩展至动作难度自动评定、节拍偏差检测、运动疲劳与生理负荷分析、个性化训练建议、学生运动能力画像以及面向智慧体育教学的实时反馈系统。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-530
文件大小：48K
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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