一、統整在不同運動下，利用心率、加速規不同計算方法下運動強度之數值差異，
提供未來民眾在運動訓練上有更精準的運動參數。
二、提供民眾在從事不同運動時了解如何計算運動強度，達到有效提升身體活 量之方法。
第貳章 文獻探討
討論運動強度的重要性時，許多文獻都以與身體活動量的關係及不同量測方 法來討論。本章節從身體活動量相關文獻中提出運動強度重要之原因，並整理出不 同強度指標在計算方法上的研究結果。
第一節 身體活動量與運動強度之關係
近年來隨著科技日益進步，智能產品、智慧手機已成為現代人不可或缺的一部 份。長時間使用可能造成久坐行為、缺乏運動量等負面影響。許多研究已證實身體 活動量與健康之間的關聯，缺乏運動量會增加對健康狀況不利的危害因子，包括主 要的非傳染性疾病，例如：冠心病、2 型糖尿病、乳腺癌和結腸癌，並可能縮短預 期壽命。缺乏活動量對於生活上的影響除了內在健康外，心裡層面也有文獻證實可 能會造成憂鬱症抑或是缺乏幸福感的情況 (Costigan, Lubans, Lonsdale, Sanders, &
del Pozo Cruz, 2019; Currier et al., 2020)，並有可能提高骨質疏鬆症發生機率 (Kopiczko, Gryko, & Łopuszańska-Dawid, 2018)。
關於身體活動量指南，美國運動醫學會 (American College of Sports Medicine, ACSM) 在 幾 年 間 固 定 發 行 的 「 ACSM’s Guidelines for exercise testing and prescription」，將具體的建議運動方法及持續時間做整理。我國教育部於民國 88 年 為提升全國孩童體適能能力，提出 「運動 333 計畫」 鼓勵學生每星期運動天數須 達到3 天，每次時間持續 30 分鐘，心跳需要達到每分鐘 130 下。幾年推廣下來發 現，運動333 沒有將性別及年齡做區分，定義出較仔細的運動計畫。研究學者也提
出此計畫之運動強度偏低，不足以提升國人運動體適能能力，進而對於達到應有的 的身體組成數值（腰圍、臀圍、胸圍、BMI、體重等） (Yuenyongchaiwat, 2016)。
由次可知，走路對於提升身體活動量似乎是較可行的方法。然而，我國政府於2002
第二節 心率與運動強度的關係
近來許多從事跑步運動或長時間耐力運動的人，將心跳率視為反應運動強度 的最簡便的運動指標 (Wilmore, Costill, & Kenney, 1994)。當身體面對運動壓力增 強時，心跳率會上升 (林正常, 1987)。每個人的心跳率差異性很大，隨著年齡的增 長，最大心跳率會逐漸下降，預估最大心跳率的方法，可以利用206.9 - (0.67 x 年 齡)來做計算 (Berkelmans et al., 2018)。確認最大心跳率和運動強度之間的關係後，
便可運用心跳率的變化情形，當作訓練的指標。而 Edwards (1993) 所提出的區段 訓練衝量法，是將遞增負荷運動時的心跳 率曲線分為五個區段，分別為 50-60 % HRmax、60-70 % HRmax、70-80 % HRmax、80-90 % HRmax 以及 90-100 % HRmax，
依序為區段Z1 至 Z5(圖 2-1)，最後將各區段運動時間乘以區段加權值而得到訓練 衝量值，TRIMP = (Z1 運動時間)×1+(Z2 運動時間)×2+(Z3 運動時間)×3+(Z4 運動 時間)×4+(Z5 運動時間)×5 (Edwards & Parry, 1993)。
圖2-1 Edwards 法訓練衝量區段示意圖
心率用於監控訓練或比賽的運動強度的已有許多文獻支持，與其他運動強度指 標相比，心率為較容易監控的量測儀器。但也存在著一些疑慮，如：心跳率會出現 延遲的現象，在運動後30 秒至 1 分鐘後心跳才會上升。以至於研究上心跳參數的
第三節 加速規與運動強度的關係
加速規因為配戴方便且價格相對便宜，已普遍運用在運動量測上 (Bergamini et al., 2014; Brayne, Barnes, Heller, & Wheat, 2015)。在應用上，利用 IMU 計算下肢
動力學參數已經有許多文獻證實其可行性，其中IMU 擺放位置、數量、計算方法
也成為這類文獻中重點探討的部分。Ngoh （2018）運用 IMU 結合神經網路計算 出垂直地面反作用力，並與校標呈現高度相關(Ngoh, Gouwanda, Gopalai and Chong.
2018)。(Karatsidis et al. 2019)，利用 17 個 IMU 佩戴在頭部、肩膀、軀幹、大腿、
小腿等 17 個位置，以逆動力學的方法，計算出地面反作用力以及關節力矩
（Karatsidis, Jung, Schepers, Bellusc, Veltink, & Andersen. 2019）。Damian P.Raper
（2018），利用單顆 IMU 配戴於脛骨，計算以物理意義推算鐵人三項選手運動時 的地面反作用力 (Raper et al., 2018)。除了利用 IMU 計算動力學參數地面反作用力 外，Brahms （2018）研究團隊將感測器配戴於脛骨，計算出跑步時的步長，並與 校標呈現高度相關(Brahms, Zhao, Gerhard and Barden. 2018)。(Mo & Chow. 2018)，
利用5 個 IMU 配戴於軀幹以及雙腳脛骨與前腳掌，以加速度訊號峰值計算著地時 2018 NgohKieron
Jie-Han 1 右腳前腳掌 垂直地面反作
用力 神經網路
2019 AngelosKaratsidis 17 為較良好的檢測身體活動量的工具 (Gastin, McLean, Spittle, & Breed, 2013)。而加 速規數據在計算強度上有非常多不同的演算法計算，如：Player Load、MAD、積分
圖2-2、加速度與跑步速度之相關性
MAD 的算法中，利用三軸合加速度與瞬時加速度之差做計算，在結果中提出，
MAD 是一種非常有效的方法，可以從慢走到快跑的廣泛運動範圍內估計 PA 的強
度。由於MAD 的計算是基於原始加速度數據，並且已證明不同設備間在量測上無
明顯差異、步行比跑步的準確性更高的結果。另有文獻提到，心率量測可能出現，
運動強度到達高峰時，心率會出現閾值。在利用 MAD 計算時，強度提升，MAD
值會以遞增方式提升，沒有發現天花板效應。並發現 MAD 和 VO2之間都有高度 相關性，如要使用 VO2峰值和VO2Max 值來計算運動強度，都會有實行上的不便 性 (Vähä-Ypyä et al., 2015)，未來在運動強度的量測上將可以用外在指標來替代內 在指標的可能。
圖2-3 MAD 與兩生理指標（VO2、MET）之關係 空心圓為步行階段，實心圓為跑步階段
利用不同加速度計算方法估算活動量之研究中提到，加速規的數據需經過精 確的濾波方法，才可以獲得更好的結果。並且在幾種不同計算方法中也可以看出其 中顯著之差異 (Rodriguez et al., 2019)。不同擺放位置研究中，比較放置於手腕與髖 關節上，九種加速規數據模型估計的活動量，結果中顯示放於手腕的線性模型產生 的結果與放於髖關節的參考方法最相似 (Kingsley et al., 2019)。
總結以上運用加速規在計算運動強度已有許多文獻使用，主要差別來是加速 規放置位置以及計算方法。如要準確以加速度計算運動強度應注意放置位置以及 計算方法上之差異。
第四節 不同運動對強度之量測
運動中的強度對於選手甚至一般民眾都至關重要，適當的強度可以增加運動 表現。然而，如果沒有控制好強度，可能會增加運動傷害發生機率。現今在強度量 測上已經有許多文獻對於特定運動做研究。以跑步來說， (Meckel et al., 2018; Ngoh, Gouwanda, Gopalai, & Chong, 2018) 兩篇文獻利用不同的走跑速度下計算跑步時的 步幅以及地面反作用力。在走跑運動中，時空參數（步幅、步頻、騰空時間、觸地 時間）為定義運動表現以及強度的適用指標，這兩篇利用加速度數值來計算，證實 了走跑運動下，不同指標定義強度的方法。以籃球來說，大部分的文獻都利用Player Load 來當作球類運動的強度指標，(Svilar et al., 2019; Weiss, Allen, McGuigan, &
Whatman, 2017) 以上兩篇運用加速規對職業籃球員在 5 對 5 籃球賽中不同戰術下 負荷的差異。籃球是一項非常複雜且動態的團隊運動，過程是由間歇性和多方向的 動作組合而成，例如衝刺、方向變化、跳躍、加速和減速。以至於球員的身體狀況
與陀螺儀計算肘關節在羽球運動中運動學參數分析 (Jacob, Zakaria, & Tomari,
第五節 文獻總結 Delextrat, Engelmeyer, & Mester, 2019; Hale, Kollock, & Pace, 2019; Maggioni et al., 2019; Sanders, Boos, Shipley, Scheadler, & Peacock, 2018)。但對於一般民眾在強度 上的控制可能時常被忽略。如果因本身肌力不足或動作不正確的情況下，過大的強 度可能會使民眾有受傷的可能(Regnaux et al., 2015) 。因此，在一般民眾運動從事 休閒運動如：跑步、籃球、羽球等運動時，應也需要強度監控之指標。總結以上，
如果能對於不同運動中強度指標間的差異進行討論及研究，便能找出在運動中應 以內在負荷指標或是外在負荷指標來量化強度，達到準確監控強度之效果。
第參章 實驗方法
第一節 研究對象
本研究召募 15 名受試者，基本資料（年齡:24 ± 1.85 歲、身高:177 ± 4.66 公 分、體重:75 ± 6.73 公斤），平時具有運動習慣，近六個月內無下肢神經、肌肉骨 骼與心血管方面等疾病。每位受試者參與本實驗之前，予以告知及說明研究內容、
步驟及注意事項，之後詳閱受試者須知，瞭解實驗內容後簽署受試者同意書，同意 參與本實驗。
第二節 測量儀器與設備
一、Naxsen 九軸加速規(N9)
加速規配戴於非慣用手手腕、軀幹、右腳脛骨，量測運動時加速度數據，
擷取頻率定為200Hz。
二、 Polar 心率帶 (H10) ：
心率帶配戴至受試者胸前，紀錄實驗時心率的變化，擷取頻率1 Hz，
本研究使用Polar FlowSync 3 作為心跳參數分析軟體。
三、節拍器
以手機節拍器軟體播放節拍聲音，使受試者在規定的時間以及節奏下 完成籃球、羽球操。
圖3-1 心率帶配戴位置
圖3-2 加速規手腕、軀幹及脛骨配戴位置
第三節 實驗流程
為各分項動作要在5 秒完成，執行 38 項，收取 3 分鐘加速度、心
圖3-4 羽球操順序示意圖
動作完成之定義：左右前側以球拍觸擊球網，左右側以球拍觸擊邊線，左右後 側為以球拍觸擊底線。
圖3-5 實驗流程圖 右前側
左前側
左側 右側
右後側
左後側 受試者
實驗說明
簽署實驗同意書 配戴IM U 及心率帶
1.同步 IM U 及心率帶 2.收取 3 分鐘安靜心率
開始正式實驗，跑步、籃球操及羽球操，三個試驗採平衡次序執行。
每個試驗結束後，請受試者休息至心率低於100 bpm，才開始下個試 驗，確保受試者充分休息。
第四節 資料收集與分析
將IMU 所收取的資料經由 Acqknowledge4.1 進行 10 Hz 低通濾波，計算 MAD、Player Load、積分值，計算方法如下：
Player Load = . /(𝑥! − 𝑥!"#)2 + (𝑦! − 𝑦!"#)2 + (𝑧! − 𝑧!"#)2
$
!
MAD =1
𝑛× . | 𝑟! − 𝑟 |
$
!&#
MAD 算式中𝑟! 為第i 個時間下的合加速度，𝑟為時間內平均加速度。
Player load 算式中 Xi、Yi、Zi為三軸向在第i 個時間的的加速度。
第五節 統計方法
同ㄧ運動試驗下，同一加速規指標，以單因子變異數分析比較不同強度間的差
同ㄧ運動試驗下，同一加速規指標，以單因子變異數分析比較不同強度間的差