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基于嵌入式系统和篮球体能检测的山区地震活动分布情况


唐昊辰 1 ⋅ 1 ⋅ ^(1)*{ }^{1} \cdot 谢清源 1 , 2 1 , 2 ^(1,2){ }^{1,2}


收到：2021 年 6 月 11 日 / 已接受：2021 年 7 月 31 日 / 在线发表：2021 年 8 月 21 日

© 沙特地球科学学会 2021

 摘要


近年来，随着嵌入式系统技术的发展，它变得越来越成熟。训练模型就是在嵌入式系统中对语音进行训练，并将待测语音与patton、s进行匹配，完成对非特定人群的语音识别，生成训练模型。因此，本文采用嵌入式系统记录水库下游特定位置的 2018-2020 年山地地震数据。对地震的位移、活动性、震源参数等进行研究，从而分析山区地震活动分布的总体特征，并总结出双重位置。在现阶段的中国，大学生篮球运动是其发展的重要基础之一。篮球运动不仅是世界上最受欢迎的运动之一，也是中国最受欢迎的运动之一。自传入我国以来， h h  ^("h "){ }^{\text {h }} 、 2 2 ^(2){ }^{2} 啤酒就受到广大群众和全国人民的关注。高校篮球运动水平的提高，对中国篮球水平的提高起着重要的推动作用。本文以某高校篮球队为例，阐述了篮球专项训练的重要性和篮球检测系统的作用，为专项训练提供了有效的建议。利用服务器数据传输技术和数据库技术设计并实现了团队运动phy al fith ss检测与评估系统，大大提高了篮球运动和训练的安全性。 本文利用embeaded系统 η η eta\eta 技术对地震活动分布、篮球训练和体能检测进行了研究，并对山区地震活动分布和篮球体能检测进行了实践，以期促进其发展和应用。


关键词 嵌入式系统 ⋅ ⋅ *\cdot 山区地震分布情况 ⋅ ⋅ *\cdot 篮球运动 ⋅ ⋅ *\cdot 体能测试

 导言


嵌入式系统技术是将人类的模拟语音信号转换成计算机能够识别的数字信号，如生物语言和字符机器语言。嵌入式系统的目的是让机器理解人类的普通语言。它不仅能理解文字的意思，还能理解文字的结构。

本文为 "环境与低碳社会专题文集 "的一部分。

Res, sior ator：谢尔顿-威廉姆森
  ⊠ ⊠ ⊠\boxtimes 谢清源
thc940221@163.com

1 暨南大学体育学院，中国广州 510632

2 格但斯克体育运动大学，波兰格但斯克，80-336

理解文本背后的深层含义，并以连贯的行动做出响应，实现人们想要完成的操作（Qadir 等人，2015 年）。嵌入式系统技术以智能硬件系统为平台。除了稳定的识别性能外，还必须能够在环境发生变化时保持良好的识别状态，快速做出反应，以 "硬件嵌入式 "系统完成指令识别和响应动作。嵌入式系统必须更简单、更直观、更紧凑、更方便、更集成，使人机交互更加流畅、生动、灵活、频繁。近年来，向家坝、溪洛渡、白鹤滩、乌东德等地区相继建成了我国最大的梯级水电站工程--下游梯级水电站工程。下游既有构造地震，也有山地地震。这里是研究高烈度区地震与构造地震差异的天然试验场。研究该地区的地震活动特征具有重要意义。

高烈度区地震的研究方法应不同于东部山区地震活动分布的一般研究方法。高烈度区地震的研究方法应不同于东部山区地震活动分布的一般研究方法。必要时可以采用一些新的研究方法（Stephens 等，2001 年）。同时，利用嵌入式技术研究篮球竞技运动。篮球运动的技战术要求较高，对篮球运动员的技术和心理素质也有一定的要求，这就需要篮球运动员的身体素质，对体力和耐力有极高的要求。在当前中国篮球训练中，教材匮乏、重视程度不够、训练方法不全面等问题阻碍了中国篮球的发展。高校篮球是中国篮球发展的重要基地之一。提高高校篮球队的水平对推动中国篮球运动的发展具有重要意义（杨俊杰等，2020）。本文以某高校篮球队为例，探讨篮球运动的具体体能锻炼及其篮球检测系统（Yorek 等，2016），分析存在的问题，提出切实可行的解决对策的重要性。同时，在成功构建篮球检测系统的同时，也为专项体能训练提供了有效建议。人们对体育运动的需求与日俱增，然而体育运动中难免会出现特殊情况，生命安全更是重中之重。人们迫切需要一种能够实时识别自己身体状况的设备。 基于体能训练技术，开发了可用于团队运动的体能检测和评估系统。实时掌握每名队员的心率等体能状况，并将所有队员的训练状况显示在管理员的可视化界面上。该系统还提供了初始警告功能，使管理员能够清楚地了解所有成员的操作状态，以确保每个人的安全（Sajjad et al.）

 材料和氧气

 研究数据


上游水库网络

汶川地震台网由 85 个台站组成，包括偃师台、阿拉尔台、地网台和省级台。其中四川、云南、贵州固定台站 33 个，中国地震局地球物理研究所流动台站 26 个，中国地震局地震预测研究所流动台站 25 个。仪器频率范围为 50 hz − 60 s 50 hz − 60 s 50hz-60s50 \mathrm{hz}-60 \mathrm{~s} 或50Hz。

Hz − 120 s Hz − 120 s Hz-120s\mathrm{Hz}-120 \mathrm{~s} ，采样频率为 100 Hz。站网覆盖下游水电工程所在区域。其中，地研院小江站网主要位于白鹤滩大坝南部，覆盖白鹤滩水库两岸。蜂窝站网预计主要分布在北部，覆盖溪洛渡流域和昭通鲁甸断裂带两侧。国营固定台站分布相对分散，主要作为辅助台站。


数据采集和处理


2018年1月以来记录的下游水库泄洪工hà cen数据。在本论文 r r rr 中，使用的是2018年1月至2020年6月的dala

(1) 由于istwo站是由不同单位的站点组成，因此采用了instra nt模式。 s s ss 复，主要由gulalp、refter ana no.组成。其中，规划的蜂窝网络主要由 gulalp 和 nano 组成。台网由 reftek 组成。不同仪器记录的原波、 n n nn 数据格式也不尽相同，因此，他第一步是利用gcf2mmsd、ref2msd、Apollo preject yd等软件将所有连续波形数据统一为最小格式，以方便下一步工作的开展。

(二）2016 年 1 月至 2018 年 6 月，地震灾情

从国家地震目录系统中获取事件波形数据 v/as，然后结合地震目录，利用融合软件从地震波形中截取 EDAs 格式的事件波形（EVT）。共收集到 15 786 个事件波形数据：使用 evt2sac 软件将事件波形转换为 sac 格式，以便于处理。

(3) 从（2）中提取事件波形中的地震相位，得到 P 波和 S 波的到达时间。然后，利用 MSDP 软件制作软件提供的 "四川三维速度模型云南"，对所有地震进行重新定位，得到新的地震目录和阶段报告。后续工作以地震目录和报告为基础。

 研究方法

 嵌入式系统


在每个场景中实现语音识别，系统占用内存少，不受环境、网络信号等因素的影响。采用离线语音识别系统，适合不特定人员使用。同时，所选集成平台必须满足以下条件，以及对价格、存储和性能的要求

(1) 集成了语音信号处理功能的芯片可通过 D / A D / A D//A\mathrm{D} / \mathrm{A} 快速转换语音信号；

(2) 系统具有强大的计算能力，可以进行傅立叶变换和其他复杂的信号处理；

(3) 丰富的语音数据库和关键词识别列表；

(4) 提供人机交互界面，可动态添加识别指令，供用户检查识别结果的正确性，如语音播报识别结果或文本显示识别结果。提供人机交互界面，可动态添加识别指令，以便用户验证识别结果的准确性。


地震定位法


地震观测报告中的就地相位数据必须用于双震级差传，部分就地时间数据存在明显误差。SAC_WFCC 软件的原理是以一系列波形为基准，然后轮换其他系列波形的时间。移动 t t tt 直到两者的相关系数最大，由下式得到相关系数，其中 f ( τ ) f ( τ ) f(tau)f(\tau) 和 g ( τ ) g ( τ ) g(tau)g(\tau) 移动时间 t t tt 为两波的时间差，得相关系数 C 为两波的交叉相关系数。
C ( t ) = ∫ − ∞ ∞ f ( τ ) g ( t + τ ) d τ ∫ − ∞ ∞ f 2 ( τ ) d τ ∫ − ∞ ∞ g 2 ( τ ) d τ C ( t ) = ∫ − ∞ ∞   f ( τ ) g ( t + τ ) d τ ∫ − ∞ ∞   f 2 ( τ ) d τ ∫ − ∞ ∞   g 2 ( τ ) d τ C(t)=(int_(-oo)^(oo)f(tau)g(t+tau)d tau)/(sqrt(int_(-oo)^(oo)f^(2)(tau)d tauint_(-oo)^(oo)g^(2)(tau)d tau))C(t)=\frac{\int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(t+\tau) d \tau}{\sqrt{\int_{-\infty}^{\infty} f^{2}(\tau) d \tau \int_{-\infty}^{\infty} g^{2}(\tau) d \tau}}

为了确保结果的准确性，我们会保留关系数大于某个阈值的结果。


地震活动参数


1944 年，古腾堡和里尔特尔（Gutenberg and Rir'ter s died g'sbal seismic activities in 1944）收集了各地震带 6 级及以上地震的统计数据，并得出了经验公式： log ⁡ N = a − b M log ⁡ N = a − b M log N=a-bM\log N=a-b M

其中，c为 m ≥ M m ≥ M m >= M\mathrm{m} \geq \mathrm{M} 的地震次数。式中， b b bb 值为 a a aa 直线的斜率，即地震之间的比例关系。

使用最大似然法计算 b b bb 值一直是地震学研究的核心。在历史发展过程中，许多研究者提出了不同的计算方法，通常基于不同的假设，本研究考虑了四种方法：
b ^ = log ⁡ ( e ) M − M c b ^ = log ⁡ ( e ) M − M c hat(b)=(log(e))/(M-M_(c))\hat{b}=\frac{\log (e)}{M-M_{c}}
b ^ = log ⁡ ( e ) M − ( M c − Δ M / 2 ) b ^ = log ⁡ ( e ) M − M c − Δ M / 2 hat(b)=(log(e))/(M-(M_(c)-Delta M//2))\hat{b}=\frac{\log (e)}{M-\left(M_{c}-\Delta M / 2\right)}
q 1 − q − J q J 1 − q J = ∑ j = 1 J ( j − 1 ) k j N , q = exp ⁡ ( − bln ( 10 ) Δ M ) q 1 − q − J q J 1 − q J = ∑ j = 1 J   ( j − 1 ) k j N , q = exp ⁡ ( − bln ( 10 ) Δ M ) (q)/(1-q)-(Jq^(J))/(1-q^(J))=sum_(j=1)^(J)((j-1)k_(j))/(N),q=exp(-bln(10)Delta M)\frac{q}{1-q}-\frac{J q^{J}}{1-q^{J}}=\sum_{j=1}^{J} \frac{(j-1) k_{j}}{N}, q=\exp (-\operatorname{bln}(10) \Delta M)
b ^ = 1 ln ⁡ ( 10 ) Δ M ln ⁡ ( 1 + Δ M M − M c ) b ^ = 1 ln ⁡ ( 10 ) Δ M ln ⁡ 1 + Δ M M − M c hat(b)=(1)/(ln(10)Delta M)ln(1+(Delta M)/(M-M_(c)))\hat{b}=\frac{1}{\ln (10) \Delta M} \ln \left(1+\frac{\Delta M}{M-M_{c}}\right)

如表 1 所示，使用一个简单的初始半空间模型对接收函数进行反演，参数 G G GG 为 1.0。经过五次线性迭代反演后，选择拟合度最高的反演结果 d 1 d 1 d^(1)d^{1} /gre。

首先进行反演 α = α = alpha=\alpha= 由于它保留了接收函数的低频信息和反应 m fiun ructure 的背景剖面，我们只需要选择一个简单的初始模型 0 ，如表 2 中的 shy nn。层厚度为 0 mear half nace，进行第五次层反演迭代 o. very 4 km。在五次迭代的结果中，波峰匹配度最高，速度结构最合适，莫霍面清晰。

 数据保护设置

 数据库设计


在对用户数据进行分析之前，系统依托 MySQL 数据库创建一定类型的数据，并对收集到的原始数据进行分类（见表 3）、整合、存储和传输，从而为数据分析奠定基础。系统采用 B/S 架构，可在所有网络浏览器中使用，无需额外安装。它兼容各种浏览器平台。系统所需的相关信息，如用户信息数据，以数据库表的形式存在，并存储在系统数据库中。系统允许管理员根据需要编辑数据，这些数据也将存储在数据表中。

 分析和统计


该系统基于一系列简单高效的基本算法，在批量数据的基础上分析用户的实时运行状态。根据指标分类

表 1 简单初始模型

表 2 初始模型 m 0

标准（见表 4），实时统计每位用户的身体状况，包括用户的训练距离、训练时间、最大摄氧速度、最大摄氧量、平均心率和有氧恢复能力。通过分析，我们可以得出结论。例如，系统通过实时监测一段时间内的心率和平均心率来监测用户的身体状况。如果心率失控，系统会及时做出反应，提醒管理员和用户。


建立实物检测系统


在河南师范大学篮球队篮球专项体能测试体系中，可以测定身体形态、身体素质、生理机制三项指标。其中包括身长、围度、身高、宽度、饱满度、爆发力、柔韧性、灵敏度、耐力素质、速度素质、力量素质、运动技能、心肺功能；三项指标14项，包括臂展、大腿围度、身高、Cl +d .ameter、Clayto指数、入门高度、肩环ireurg s变道加速行程、 15 × 17 15 × 17 15 xx1715 \times 17 回程、 f / A H ow f / A H ow f//A_(H)quadow\mathrm{f} / \mathrm{A}_{\mathrm{H}} \quad \mathrm{ow} 、pusi 45 s 40 k / 60 s 80 kg 45 s 40 k / 60 s 80 kg 45s40k//60s80kg45 \mathrm{~s} 40 \mathrm{k} / 60 \mathrm{~s} 80 \mathrm{~kg} 深蹲哑铃重量、maximun.rygen容量等14个三项指标。匹配的重量 d 尾数见下表 5。

根据上述各项指标，通过适当的测试得出相关人员的具体数据。根据上表数据的 w − 1 g 1 w − 1 g 1 w_(-1g_(1))\mathrm{w}_{-1 g_{1}} ，可以计算出篮球运动员的身体素质系数，从而对篮球运动员的身体素质进行评价。

表 4 运动指数分类标准表
 指标名称  索引类别  心率控制范围
 有氧耐力  继续前进 59 − 75 % 59 − 75 % 59-75%59-75 \%
 有氧动力  继续前进 74 − 84 % 74 − 84 % 74-84%74-84 \%
 无氧阈值  继续前进 84 − 88 % 84 − 88 % 84-88%84-88 \%
 无氧耐力  继续前进 88 − 95 % 88 − 95 % 88-95%88-95 \%
 无氧动力  继续前进 95 − 100 % 95 − 100 % 95-100%95-100 \%
 间歇阈值  间歇运动 > 88 % > 88 % > 88%>88 \%
Indicator name Index category Heart rate control range Aerobic endurance Keep moving 59-75% Aerobic power Keep moving 74-84% Anaerobic threshold Keep moving 84-88% Anaerobic endurance Keep moving 88-95% Anaerobic power Keep moving 95-100% Intermittent threshold Intermittent exercise > 88%| Indicator name | Index category | Heart rate control range | | :--- | :--- | :--- | | Aerobic endurance | Keep moving | $59-75 \%$ | | Aerobic power | Keep moving | $74-84 \%$ | | Anaerobic threshold | Keep moving | $84-88 \%$ | | Anaerobic endurance | Keep moving | $88-95 \%$ | | Anaerobic power | Keep moving | $95-100 \%$ | | Intermittent threshold | Intermittent exercise | $>88 \%$ |

 成果


山区 ts ts  ^("ts "){ }^{\text {ts }} 或地震分布情况

 地区

根据原始地震的相位关系，可以通过双差分传输 Cu ated 数据，这种方法赋予相关数据更多的权重。双差分法要求地震之间的距离足够近，以形成 "地震群"。考虑到该地区的地震和台站分布，我们将两个地区分为南北两部分进行双差分定位，如图 1 所示。宜宾东北部地区虽然地震较多，但周围没有我们的台站，所以不在中转区内。我们的速度模型从地表到 30 km 共分为八层，顶深分别为 0.0 , 3.0 , 6.0 , 9.0 , 12.0 , 15.0 , 20.0 0.0 , 3.0 , 6.0 , 9.0 , 12.0 , 15.0 , 20.0 0.0,3.0,6.0,9.0,12.0,15.0,20.00.0,3.0,6.0,9.0,12.0,15.0,20.0 和 30.0 km。相应的 P 波速度分别为 5.50 , 5.68 , 5.73 , 5.77 , 5.80 , 5.92 , 5.95 5.50 , 5.68 , 5.73 , 5.77 , 5.80 , 5.92 , 5.95 5.50,5.68,5.73,5.77,5.80,5.92,5.955.50,5.68,5.73,5.77,5.80,5.92,5.95 和 6.21 km / s 6.21 km / s 6.21km//s6.21 \mathrm{~km} / \mathrm{s} ，速度比 VP/VS 为 1.69。
 上市  数据结构  长度  小数位  主键  非空  自增
 本我 int 10 0  是  是  是
 名字 varchar 20 0  是  没有
 年龄 int 3 0  没有  没有
 性别 varchar 5 0  没有  没有
 高度  双人 5 3  没有  没有
 重量  双人 6 3  没有  没有
 用户名 varchar 32 0  是  没有
 暗号 varchar 32 0  是  没有
ble_mac varchar 12 0  没有  没有
Listing Data structure Length Decimal place Primary key Non empty Selfincreasing id int 10 0 Yes Yes Yes name varchar 20 0 Yes No age int 3 0 No No gender varchar 5 0 No No height double 5 3 No No weight double 6 3 No No username varchar 32 0 Yes No password varchar 32 0 Yes No ble_mac varchar 12 0 No No| Listing | Data structure | Length | Decimal place | Primary key | Non empty | Selfincreasing | | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | | id | int | 10 | 0 | Yes | Yes | Yes | | name | varchar | 20 | 0 | | Yes | No | | age | int | 3 | 0 | | No | No | | gender | varchar | 5 | 0 | | No | No | | height | double | 5 | 3 | | No | No | | weight | double | 6 | 3 | | No | No | | username | varchar | 32 | 0 | | Yes | No | | password | varchar | 32 | 0 | | Yes | No | | ble_mac | varchar | 12 | 0 | | No | No |

表 5 篮球专项体能测试系统指标与权重表
 一级指标  二级指标  重量  三级指标  重量
 体型  长度 0.052  臂展 0.025
 腰围 0.084  大腿围 0.065
 高度 0.051  高度 0.095
 宽度 0.052
胸廓前后直径		 0.024
 饱满 0.051  克莱托索引 0.052
 体能  爆炸力 0.051  运行触摸商数 0.065
 灵活性 0.052  肩环 0.075
 敏感性 0.086
沙漏路线变为 0 方向 a - 0.047 加速
 耐力质量 0.081
15 × 17 15 × 17 15 xx1715 \times 17 回头跑		 06 % 06 % 06%06 \%
 速度质量 0.054  全场弧线跑 085
 电能质量 0.084
45 秒 40 公斤卧推/60 秒 80 公斤 ba 半蹲		 0.044
 生理机制  运动功能 0.069  最大摄氧量 0.058
 心肺功能 0.054  生命容量
First level indicator Secondary indicators Weight Three-level indicators Weight Body shape Length 0.052 Arm span 0.025 Girth 0.084 Thigh circumference 0.065 Height 0.051 Height 0.095 Width 0.052 Thoracic anteroposterior diameter 0.024 Fullness 0.051 Clayto Index 0.052 Physical fitness Explosive force 0.051 Run-up touch quotient 0.065 Flexibility 0.052 Shoulder loop 0.075 Sensitivity 0.086 The hourglass route changes to 0 direction a - 0.047 accelerates Endurance quality 0.081 15 xx17 turn back run 06% Speed quality 0.054 Full-court arc run 085 Power quality 0.084 45 s 40 KG bench press/60s 80 KG ba half squat 0.044 Physiological mechanism Motor function 0.069 Maximal oxygen uptake 0.058 Heart and lung function 0.054 Vital capacity | First level indicator | Secondary indicators | Weight | Three-level indicators | Weight | | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | | Body shape | Length | 0.052 | Arm span | 0.025 | | | Girth | 0.084 | Thigh circumference | 0.065 | | | Height | 0.051 | Height | 0.095 | | | Width | 0.052 | Thoracic anteroposterior diameter | 0.024 | | | Fullness | 0.051 | Clayto Index | 0.052 | | Physical fitness | Explosive force | 0.051 | Run-up touch quotient | 0.065 | | | Flexibility | 0.052 | Shoulder loop | 0.075 | | | Sensitivity | 0.086 | The hourglass route changes to 0 direction a - 0.047 accelerates | | | | Endurance quality | 0.081 | $15 \times 17$ turn back run | $06 \%$ | | | Speed quality | 0.054 | Full-court arc run | 085 | | | Power quality | 0.084 | 45 s 40 KG bench press/60s 80 KG ba half squat | 0.044 | | Physiological mechanism | Motor function | 0.069 | Maximal oxygen uptake | 0.058 | | | Heart and lung function | 0.054 | Vital capacity | |

红色圆圈为地震分布，绿色三角形为台站，两个蓝色框为我们的研究范围。


地震定位结果


南部地区共有 8230 次地震，其中 5334 次为透射地震，2179 次由于以下原因无法定位

如图 2 所示，在迭代过程中，由于剔除了过多的残留物，有 255 个地震与其他地震无关，464 个地震与其他地震无关。

北部地区共发生 54 次地震，其中 30 16 30 16 30^(16)30^{16} 次地震已经传播。在非本地地震中，由于相位数或相位数较小，已记录到地震。456 次无关联地震

图 1 2018 至 2020 年研究区域的地震分布情况


与其他地震的记录。其余 406 个地震由于迭代过程中的错误而被剔除。如图 3 所示。

南部迁震结果如图 4 所示：（1）该区域地震焦深多在 20 km 以内，主要集中在 10 − 15 km 10 − 15 km 10-15km10-15 \mathrm{~km} 。(2）白鹤滩坝址有明显震群，且震源焦深普遍较浅。(3）小江断层沿西北东南方向分布有一系列地震，地震沿断层带呈带状分布。(4）余震带沿东西、南北向垂直方向集中分布，东西向余震带向西延伸并逐渐扩大。(5）会泽盆地地震分布集中，条带状不明显，焦深较浅。

左上部分为布点后的地震分布图，颜色深度代表焦距，下部和右部为沿经纬度的深度剖面图，右下部分为深度统计图。

北部地区的搬迁结果如图 5 所示：（1）该地区地震焦深大于 15 km，主要集中在 5 − 10 km 5 − 10 km 5-10km5-10 \mathrm{~km} ，小于南部地区。(2）溪洛渡盆地下部地震较多，可分为西北东南两个平行序列。(3) 沿延津马边断层发生了一系列西北东南地震。

左上方为布点后的地震分布图，颜色深度代表焦距，下方和右方为沿经纬度的深度剖面图，右下方为深度统计图。

重点是特定区域的两个地震带，这两个地震带正好位于 2014 年发生的两次 M5 级地震的位置（图 6），表明这两个地震带可能是它们各自的震级secuences。两次 M5 级地震的余震持续时间长达四年。除了地震序列持续时间长之外，还应该与当地的地质环境和深部结构有关。

如图 7 所示，结果表明系统的平均值很大，这与我们之前讨论的正确最小值是一致的。

研究区域 b 值的空间分布结果

利用 2018-2020 年在斗潭水库网记录的地震目录计算 d d d\mathfrak{d} 。计算结果如图 8 所示：

图 2

图 3 北部地区双差搬迁前后的比较


震源分析结果


在图 9 中，红色实线表示主事件 neec，灰色实线表示参考事件 sper י י ייי 。

图 10.这就是分割的结果。我们可以得到一条有两个转折点的曲线。曲线的第一个转折点是主事件的转折频率，第二个转折点是参照事件的转折频率 v v vv 。从图中可以清楚地看到，参考事件与主事件相距甚远。

结果表明，计算出的扭矩值与原始地震记录的当地震级之间存在良好的相关性，并且两者之间存在稳定的线性关系（如图 11 所示）。由于力矩gnitude是直接从地震时间中得到的，这也反映了大地力矩mon ent与当地振幅之间良好的相关性，说明计算结果是准确的。

莫斯的应力下降结果集中在 0.1-10 MP，与实体的相关性（%，如图 12 所示）关系不大。它只显示出振幅增大的总体趋势，这可能是由于我们的研究范围较大或该区域的内应力状况复杂所致。

特定山区的地震没有出现一般水库地震常见的小电压降，而是与延津马边断裂带的地震相似，甚至高于小江断裂带的地震。如图所示

1 ，结果表明，局部 u 1 u 1 u_(1)u_{1} .erground 介质的临界断裂应力没有显著降低，地震活动受到地震渗流的限制。1 ，结果表明，局部 u 1 u 1 u_(1)u_{1} .erground 介质的临界断裂应力没有显著降低，地震活动受到地震渗流的限制。这与之前的结果也是一致的。

 讨论


山区地震活动分布分析


利用2018年至2020年下游库网记录的下游地区地震资料，研究了这些地震的位移、活动参数和震源参数，分析总结了水库地震活动的总体特征。

首先，我们利用双差法对区域内的地震进行重新定位，以获得准确的地震位置信息。但双差法定位要求地震应具有比同震更准确的时差。而通过人工手段得到的震相的震比误差必然较大。因此，我们首先使用相关算法修正正确时区的一些差异，然后将其移动到双差位置。结果表明，地震自北向南主要集中在以下区域：(1) 延津马边断层分布在西北部

图 4 南部地区双差分迁移的结果


3）白鹤滩坝址呈群集分布，总体埋深较浅；（4）小江超震区沿断层带自北向西向南 E + E + E+\mathrm{E}+ 分布；(5)在汶川大地震余震区，地震较为集中，呈南北向和东西向两个纵向分布；(6)会泽盆地，地震呈散状分布，不呈条带状，整体埋深较浅。

然后，我们使用极大似然法计算该区域的空间分布 O , B O , B O,B\mathrm{O}, \mathrm{B} 值。我们首先通过比较不同的b inc计算方法，找到最合适的方法，然后用它计算出该地区的 b b bb 值。在计算之前，我们用K-K法对目录中的余震进行了剔除，以保证事件的独立性。结果表明(1）Ms6地震余震区的b值明显低于周边地区，这与强震后 B B BB 值的变化相对应；（2）白滩坝顶也有一个 b b bb 值较低的区域，说明应力集中程度很大；（3）会泽盆地附近有两个明显的b值较高的区域，分别是会泽坝顶和白滩坝顶。

昭通盆地，说明这两个地区的地震更可能是微地震；（4）溪洛渡库区的 b b bb 值没有表现出常见库区地震的 b b bb 值高，但与盐津马边断层和小江断层的 b b bb 值接近。

最后，我们使用频谱比值法计算该地区 MS 2.0 及以上地震的震源参数。为了使用频谱比值法计算震源参数，我们必须首先选择适合主事件的基准事件（Balkhair 和 Ashraf，2016 年）。具体方法是：基准事件与主事件之间的距离小于 10 千米，幅度差大于 1，且两个波形之间的相关系数至少为 0.5。通过这种方法，我们计算出了约 2002.0 或更高级别主事件和约 500 个相应的基准事件。结果表明(1) 震矩与震级之间有很强的相关性。压降主要集中在 0.1 − 10 MPa 0.1 − 10 MPa 0.1-10MPa0.1-10 \mathrm{MPa} 范围内，与震级无明显相关性，但随着震级的增大而增大；（2）余震区和白鹤滩大坝附近的应力降相对较高；（3）与断层带附近的地震相比，许多地震的压降与震级无明显相关性，但随着震级的增大而增大。

图 5 北部地区的双差搬迁结果


会泽盆地地震明显偏低；（4）溪洛渡库区地震未出现一般库区地震常见的震级下降，但与延津马边断层地震相似，震级高于小江断层地震（Cui et al.


酒吧 "球类运动体能测试的需求分析


从学校运动会7到城市马拉松，从体能测试到Nig/1.Nning，在各种大、中、小型体育活动中，运动员个人都可以佩戴运动臂章和其他计时监测设备，但仍无法实现全国共享和一致监测。这一点没有改变。受影响的一方可以查看 2 "tes hodv 数据（如心率、卡路里消耗等）。Ath.进行剧烈运动的人往往无法客观评价自己的身体状况。当出现身体不适等异常情况时，如果相关人员没有及时发现，就会导致运动员休克、晕厥等事故的发生；为了向俱乐部澄清事实，配合官方调查，记录身体状况数据迫在眉睫。为了保护运动员的生命健康安全，确保体育运动的顺利开展

为了更好地开展体育活动，维护运动员和赛事组织者的核心利益，迫切需要有一套实时显示系统来显示所有运动员的身体状况。基于上述情况和目的，我们对系统提出了以下要求：它需要有结构清晰的可视化界面；能高效、快速、及时地记录所有运动员的实时健康数据，并将数据保存在云服务器上；能依靠科学的算法实时计算运动员的健康状况，分析运动员的身体状况是否支持运动项目的连续锻炼；能在可视化界面上实时显示运动员的身体数据，包括心率、脉搏、热量消耗、血氧浓度等。通过分析运动员的实时健康数据，提醒运动员关注自身健康；可进行安全的数据传输、备份和存储；为管理员和监管人员提供更好的管理和数据处理能力。


篮球体能测试的功能和意义


在影响篮球运动员竞技能力的因素中，"特殊体质 "是最重要的因素之一

图 6 溪洛渡水库地区的地震活动情况


因素。它的客观评价反映了运动员的综合能力，而具体的体能水平又决定了竞技水平的高低。要想使篮球运动员的专项体能水平得到有效提高，就必须了解专项体能，才能在训练中进行有针对性的训练，针对篮球运动员的缺陷进行专项体能训练可以提高篮球运动员的技术水平。总的来说，专项 + + ^(+){ }^{+} 系统对专项体能训练具有理论和实践意义，具有提供专项体能训练的功能。


对篮球运动员整体素质的影响


特殊的篮球训练测试系统可以提高篮球运动员的素质。这种提高不仅是身体素质的提高，更是心理素质的提高。在专项体能训练的过程中，篮球运动员的身体素质水平会逐步得到提高。同时，它还具有很好的训练

对意志的促进作用，可以有效培养篮球运动员的进取精神。随着篮球运动的发展，对篮球运动员的身体素质、运动能力和心理水平都提出了更加严格的要求，篮球运动员的综合素质标准也得到了提高。


提高篮球运动员的战术能力


篮球专项体能测试训练系统可以提高篮球运动员的战术能力，满足高强度运动场地的需要。如果一名篮球运动员的体能水平不高，即使他的战术水平再高也是枉然。在激烈的比赛中，如果球员的体力不足，就会导致篮球运动员投篮命中率低、进攻意识差、对抗能力不足，从而导致比赛失败。相反，如果篮球运动员有足够的体能，能够有效地完成战术布置，在激烈的篮球比赛中，就应该


图 7 不同方法计算的最小完整幅度和 b b bb 值的比较

主动进攻、顽强拼搏、积极防守、连续跑动、果断投篮。这样既能提高团队的对抗性，又能保证队员的正常发挥甚至超常发挥，最终走向更高的层次和赛点，赢得个人和团队的胜利。

延长 bc、setball 球员的寿命

众所周知，运动员的退役期主要取决于运动项目的进展和运动员的身体状况。

图 8 下游地区 B 值的空间分布

图 9 光谱比率法示例

体能好、运动素质优秀的运动员，其爆发力、灵敏性、耐力、力量、速度、柔韧性等也会令人眼前一亮，在一定程度上甚至可以延长运动员的退役时间。因此，培养不同素质的运动员非常重要。


篮球体能测试现状

 单一训练模式


训练方法单一是我国高校篮球训练的主要问题。例如，在运动中进行 "力量训练"，只有横杠或单杠；进行 "速度训练"，只有短跑或加速跑；进行 "耐力训练"，只有长距离跑；进行 "负重训练"，只是增加运动量。但实际上，这些训练方法都是单方面的，不能提高运动员的整体 1 + 1 + 1+1+ 素质，这种落后的训练方法不能有效地

图 10 光谱比率法曲线

刺激运动员的身体，达不到提高技能的目的。


缺乏理论体系


在目前的训练理论和篮球研究中，主要集中在训练、技术和人才选拔方面，而对篮球运动员体能训练体系的测试、评价和选拔的研究相对较少。对于传统理论的链条，教练员在实际工作中对篮球 I I _(I){ }_{I} 运动员的技术和理论训练较多，而对体能训练、专项体能训练及其认识yowm的解释较少（i et/al. 2005）。这说明，一些篮球运动员虽然获得了丰富的理论知识和较高的理论水平，但他们的身体素质与理论和技战术的要求不相适应，不能有效地提高竞技水平。与普通体能训练不同，篮球专项训练要求教练员在规定的时间内掌握运动员的身体素质和个人能力，以达到训练目的。为了实现这一目标，有必要对运动员进行有效、科学的体能测试，制定出具体分级、有目的的篮球专项体能训练计划，并制定出相应的训练计划。

以测试系统为参考标准，从而进行下一个动作的训练。系统有效的篮球专项体能训练。目前，市场上的篮球训练器在上述方面还存在一定的不足。


建立篮球体能测试系统


特殊体能训练措施


(一）理论与实践相结合。加强篮球专项体能训练，首先要做到理论与实践相结合。除了向篮球运动员传授理论知识外，还要充分了解训练内容，明确全队和个人的训练目标。

(二）增加篮球专项体能训练的方法。在增加篮球专项体能训练的方法中，"力量 "的提高是整个篮球专项体能训练的基础。只有通过强大的力量训练，均衡的力量基础，才能生存到最后，赢得艰苦比赛的胜利。因此，力量训练是篮球运动中不可或缺的专项身体训练。在日常训练中，教练员可以有意识地增加队员的力量训练，有针对性地增加肌肉收缩的力量，加大篮球队员的力量训练。

其次，耐力也是篮球运动员必备的素质之一。由于篮球比赛时间较长、

图 11 (a) 力矩大小与局部大小的对应关系，(b) 应力下降与局部大小的对应关系



运动员需要保持较高的耐力水平。通过篮球专项体能训练，教练员可以控制运动员的耐力训练。要想提高球队的进攻次数，就必须在整个过程中保持最快的传球速度。因此，在篮球专项体能训练中，我们可以采用单人快速运球的方法来提高篮球运动员的进攻水平。

最后，在篮球专项体能训练中，要加强灵敏性的训练。在篮球专项体能训练的过程中，教练员可以通过培养队员的距离感、球感和位置感来增加身体协调性的训练。

(三）完善篮球专项运动训练体系。为了保证篮球专项训练的良好效果，除了合理的训练方法外，还需要完善篮球专项训练的制度。I体能训练，除了明智的训练方法外，还需要完善篮球专项训练体系，包括：建立完善的训练，分阶段、分层次进行，控制训练目标，认真制定训练计划，并对训练过程进行有效监控（Naser al 2009）。根据培训周期的不同，可分为初期、中期和后期三个阶段、

调整培训目标，实现每个小目标，从而达到最终目标。

物理乱码检测干系器根据goar和保留的目的，逐层分析奇偶校验对象的不同属性，并根据不同属性的权重确定索引groul的含义。

在构建三维绩效考核体系时，我们需要组织各级指标和

rre ponding weights.在此基础上，所有指标层级都包含多个指标和概念，构成体质测试体系，权重是决定内涵广度和比例的重要因素。最后，利用权重进行相关性计算。

 结论


本文研究了一种基于嵌入式微处理器的语音识别系统。该系统优化了语音特征提取和模式匹配算法，并在此基础上对语音识别系统进行了优化。

图 12 震后应力下降图


图 13 应力降结果的空间分布


将优化后的算法传输到嵌入式平台结合实际使用场景的特点，在嵌入式平台的硬件上设计电路。根据1 ailt-in平台的特点和实际使用场景，开发了cx20921 ec噪声抑制电路，可以降低tho噪声和回声干扰，提高系统引起的集成系统的nity和稳定性。一般情况下，它们成群分布在阿洛、断层中，焦深一般比臂震浅。该地区的地震多以小震、中震和微震的形式发生，且压力较小，一般小于同级别自然地震。在渗水的作用下，脆性应力减小，地震活动的发生和释放减少。本研究表明，篮球队中的baske、 11 11 ^(11){ }^{11} 检测系统可以记录队员的个人体能数据和水平差异，使篮球健身队员在实际训练中运用篮球专项体能训练，提高篮球技术水平。在相关研究的基础上，结合相关专家的提示，本文成功构建了篮球专项体能检测

系统，并提供了详细的篮球专项训练措施和相应的训练人员，还可以据此调整训练方法。该系统采用 Java Web 技术、蓝牙 4.0 技术和 MySQL 数据库技术，结合团队运动的现状，提供了团队篮球体能状况检测与评估的实时开发与实现，具有可行性、实用性和可用性，可有效降低团队运动中因个体健康隐患导致事故发生的可能性。在系统设计上有望达到可靠、高效、便捷的预期目标。然而，随着时间的推移，该系统将面临新的要求和挑战：不同群体对检测数据类型的不同需求、跨平台移动应用软件的开发、个人运动技能的鉴定与认证等。

 声明


利益冲突 作者声明他们没有利益冲突。

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