一、通用足球比赛现场信息采集系统的研制（论文文献综述）
唐瑶[1]（2021）在《优秀羽毛球女单运动员被动高远球的击球技术特征与回球效果研究》文中研究表明高远球是女子单打比赛中常见的技术,本文利用三维球体轨迹重建技术采集了15场比赛共计1884拍高远球,从中标记了1184拍不同类型的被动高远球进行研究,以期能为运动员的日常训练提供参考。为进一步对被动高远球的击球特征和回球效果进行研究,通过文献资料法搜集被动高远球相关的概念,运用视频分析法标记了被动高远球的不同类型,数理统计法统计了被动高远球的类型和回球效果。对比分析了三位运动员的技术特征和回球效果,研究结果表明:（1）女单比赛中的被动高远球共有五种类型:击球点靠后、低手位击球、反手击球、蹬转不充分和重心不稳。（2）被动高远球击球技术特征:击球高度集中在（1.5-2）米,击球角度集中在（50-60）°,击球速度集中在（40-50）m/s,移动速度集中在（1.5-2）m/s。（3）被动高远球的回球效果:总体上失分率大于得分率,且无影响率占比最高。从运动员来看,戴资颖呈现“高得分率”的特点,山口茜呈现“低失分率”的特点,而陈雨菲呈现“低得分率、高失分率”的特点。从被动类型来看,反手击球这种被动类型的得分率最高,重心不稳这种被动类型的失分率最高,蹬转不充分这种被动类型的无影响率最高。击球点靠后和低手位击球这两种被动类型的得分率、失分率、无影响率相差较小。从不同运动员和不同被动类型来看,陈雨菲得分情况较好的被动类型是蹬转不充分,戴资颖得分情况较好的被动类型是反手击球,两位运动员容易失分的被动类型都是反手击球;山口茜得分情况较好的被动类型是低手位击球,容易失分的被动类型是重心不稳。结论:被动高远球呈现五种被动类型,且击球高度、击球角度、击球速度都小于非被动高远球,但移动速度大于非被动高远球;不同被动类型、不同运动员、不同运动员在不同被动类型下的回球效果存在差异。
陈骐,刘泳庆,肖书明,甄庆凯,何申杰,苑廷刚,胡齐,黄希发,孙奕[2]（2021）在《当前我国体育工程领域的研发需求情况分析》文中研究表明"体育工程"的概念出现于1996年,其主要特征是利用工学领域的理论、技术和方法来分析和研究体育领域内的需求,并针对需求制定对应的研发方案和技术方案、具体实施工程,满足用户需求。工程技术手段对于竞技体育、大众体育、体育产业和体育教育等方面的支撑作用和价值逐步显现。研究采集了2016-2017年期间国内外体育工程领域377篇文献,对这些文献中成果的工作类型、所面向的体育项目和体育工作,以及所依托或采用的工程技术等进行了统计和分析,并对比了领域内国内外成果分布的特点。结合当前我国国家体育发展战略、区域和地方体育发展、体育行业内发展等不同层面的任务和目标,以及体育工程领域内自身的发展需求等,分析说明了当前我国本领域内研发的若干关键技术;对照当前国内外成果供给的分布状况,讨论了当前我国本领域内研发成果供给不足等问题,以及应当加大研发投入的方向。
王艾[3]（2021）在《面向决策支持的变尺度聚类分析技术》文中指出本论文针对运用跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）建设决策分析系统所面临的数据结构确定问题、分析层次转换问题和分析结果检验问题,研究基础业务数据尺度的确定、决策分析过程中的变尺度数据分析机制和基于变尺度数据分析的数据挖掘应用技术。基于数据挖掘的决策分析系统建设与运行面临的问题包括:（1）决策分析的数据结构确定问题。运用CRISP-DM建设决策分析系统的首要任务是明确业务分析需求的数据分析主题,并建立能够支撑分析主题的数据结构,这对数据挖掘算法的效率和结果质量具有重要影响。（2）决策分析层次转换问题。由于管理业务本身具有多层次特征,确定业务数据的合理分析层次,是降低决策复杂度和提升决策结果质量的关键,并且管理人员为达到合理决策的目标,决策分析需要在不同的分析层次间进行转换,才能够完成数据的综合分析,这本质上是业务数据分析层次的转换。（3）决策分析结果检验问题。分析结果的检验是保证决策分析结果在不同层次上具有一致性的依据,是检验决策分析过程结束的衡量标准。基于上述实际问题,本论文所研究的科学问题包括:（1）基础业务数据尺度的确定。研究决策分析所需要的多层次数据表征方法,针对分类变量数据、二值变量数据、数值变量数据三种原始业务数据类型的特点,确定基础业务数据的尺度结构,为变尺度数据分析建立完备的数据结构基础。（2）决策分析过程中的变尺度数据分析机制。模拟管理人员进行决策分析层次转换时的思维过程,以提升决策结果质量为目标,研究基于数据挖掘结果的数据尺度变换机制,并且考虑不同原始业务数据类型对数据尺度变换模式的影响,实现业务数据合理分析层次的自动化识别和转换,建立基于数据尺度变换的自动化决策分析机制。（3）基于变尺度数据分析的数据挖掘应用技术。以北京毅道体育发展有限公司、新浪微博社交网络平台和中国运载火箭技术研究院物流中心实际管理业务为背景,研究尺度变换机制的应用技术。本研究的创新性成果主要包括:（1）建立了面向决策问题空间表征的多尺度业务数据模型,该模型能合理描述决策问题所有候选分析层次的基础业务数据尺度组成及结构关系,为实现决策分析层次转换提供完备的数据结构。现有研究中数据结构模型将业务数据采集时的初始数据尺度直接作为用于数据挖掘的基础数据尺度,导致该单一尺度数据模型无法支持决策分析的多层次和层次转换需求。（2）提出了面向理性决策思维过程的数据尺度变换策略和尺度变换机制,该机制能基于决策分析结果确定合理的数据分析层次和数据尺度变换路径。现有研究中数据挖掘执行过程在出现数据挖掘算法结果与决策分析层次不匹配问题时,只能依靠分析人员来主观完成业务数据分析层次的转换工作。本研究成果对CRISP-DM的“数据准备-分析模型建立-分析结果评价”过程建立核心数据挖掘环节的自动化数据尺度变换机制,能够针对数据挖掘评价结果来迭代修正数据准备和建模中的业务数据分析层次,并且通过量化多尺度业务数据模型中不同属性的尺度变换价值来优化数据尺度变换策略。（3）提出了面向决策分析结果检验的变尺度聚类分析方法,其中尺度变换定理和满意类一致定理保证了决策分析过程中的尺度变换的正确性。通过对比实验证明了变尺度聚类分析方法的聚类结果有效性,且结果对方法的初始参数不敏感。针对上述提出的变尺度聚类分析方法,本论文对三种实际管理业务场景开展了应用拓展研究,具体包括:①针对分类变量数据且具有多重复值特征的决策分析问题,提出了具有多重复值分类变量数据的变尺度聚类分析技术。北京毅道体育发展有限公司的赛事数据实验结果表明该方法能够很好地辅助制定参赛选手差异化管理方案;②针对分类变量及二值变量混合数据的决策分析问题,提出了具有分类变量及二值变量混合数据的变尺度聚类分析技术。新浪微博社交网络平台的客户数据实验结果表明该方法能够很好地辅助制定客户差异化营销方案;③针对考虑业务数据时效性的数值变量数据决策分析问题,提出了考虑业务数据时效性的数值变量数据变尺度聚类分析技术。中国运载火箭技术研究院物流中心的航天型号物资库存数据实验结果表明该方法能够很好地辅助制定航天型号物资差异化库存管理方案。
欧阳鹏[4]（2020）在《足球比赛视频分析系统的功能研究》文中认为本文主要阐述了足球比赛视频分析系统的基本功能、几款最有代表性的系统功能介绍以及在具体实践中应用步骤,在此基础上,进一步分析了比赛分析系统的应用价值和意义,旨在推动足球比赛视频分析系统在我国各级足球比赛训练中的广泛普及应用。
教育部[5]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中认为教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
李春阳[6]（2020）在《全景足球视频自动导播关键技术研究》文中提出足球运动被誉为“世界第一运动”,拥有着世界上最庞大的观众群体。而导播视频是足球比赛传播的最主要途径。通常来说一场足球比赛的导播是通过布置在场地周围的多个摄像机位、工作人员和数名专业导播人员共同制作生成的。但是这种导播方式在给人们带来高质量的观赏体验的同时,所需的导播成本也非常高,不仅需要大量的人力物力,而且对导播人员的专业素质和专业能力也有较高的要求。然而像非职业联赛、校园足球等中小型比赛举办频率高、规模小、花费开销有限,不能承担专业导播的高昂花费。因此本研究从全景足球视频出发,开展全景足球视频自动导播方法的关键技术研究,做到无需人工参与实现足球比赛的自动导播。探索非职业足球、校园足球等中小型足球比赛导播的新途径,大幅降低一场足球比赛的导播成本,使得更多的足球比赛能够以视频的形式展示给观众。本文对全景足球视频自动导播方法的关键技术进行研究,取得了以下研究成果:（1）提出了一种融合运动信息的全景图像感兴趣区域检测模型PRDet,以解决现有的目标检测方法并不能有效的对全景足球图像中人们关注的区域进行检测的问题。PRDet是一个双输入分支的区域检测网络,它同时提取图像和运动特征,通过特征融合的方式构建新的特征表示。最终在全景足球视频中快速有效的定位出观众在观看足球比赛时感兴趣的区域,大幅减小了后续算法的计算量和时间开销。（2）提出了一种基于高分辨率特征重建的目标检测模型HRDet。HRDet的提出着力于解决现有目标检测方法对全景图像中足球等小目标检测效果不佳的问题。它在特征提取的过程中不断的重建高分辨率的特征,同时并行的在不同尺度的特征图上进行卷积运算,以得到表示能力强的高分辨率特征,并在多个尺度的特征上进行预测。在全景足球视频这个特定领域,我们通过大量的实验证明了HRDet相对于其它目标检测网络的优越性。（3）结合以上两个成果提出了一种多线索融合的全景足球视频自动导播方法。它采用了模块化的设计思路,从全景足球视频中提取并融合图像的视觉信息、语义信息、时序信息和足球领域知识等多个线索,实时的从全景足球视频中自动生成导播视频。同时我们设计并实现了与之配套的全景足球视频自动导播系统,并在大量的实验视频和现实场景下,通过主观和客观相结合的评价方式,验证了我们提出方法的有效性。
刘奕[7]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中提出随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
张强[8]（2020）在《智慧体育场馆建设与应用研究》文中进行了进一步梳理智慧体育场馆作为体育产业与信息产业相契合的新形态,伴随新一代信息技术的创新突破,数字经济与实体经济的进一步发展,智慧社会、智慧城市和智慧体育的深度融合,推动形成以人为本的公共体育服务发展理念与模式,成为体育产业发展的新动能、体育消费新的增长点和推动体育领域供给侧结构性改革的重要抓手,也呼应着场馆服务业提供更多高品质、多元化、个性化服务的现实需求。基于上述分析,我们提出研究假设:在国家加快推进体育强国建设、大力发展体育产业和落实全民健身国家战略的宏观背景下,我国体育场馆如何在政府财力有限和现有设施工艺薄弱的状态下,构建新时代智慧体育场馆的发展机制,提升其建设标准化、运营数字化、应用人本化水平,实现人与运动、场馆智慧互连。本研究不仅能加深社会各界对智慧体育场馆治理的理解,对于加快全民健身智慧化发展,推动智慧体育场馆建设,解决长期困扰场馆运营的根本性痛点,满足消费受众的体验新需求和辅助智慧城市建设等都具有重要的学术价值和研究意义。本文借鉴利益相关者理论、整体性治理理论、体验经济理论、可持续发展理论,运用文献资料、问卷调查、专家访谈、实地调查等方法,梳理了发达国家智慧体育场馆的特点并与我国进行了比较分析,阐释了智慧体育场馆的内涵,提出了智慧体育场馆的三层系统模型,探讨了不同类型智慧体育场馆的建设内容,提出了五种实现智慧体育场馆运营的模式,设计了四类场景营销的类型,通过构建智慧体育场馆的指标体系,对我国东部和中部地区6个省份部分体育场馆进行了评价分析研究,最后提出促进智慧体育场馆发展的建议。主要研究结论如下:（1）智慧体育场馆是一个以人为本的协同体。从体育场馆发展历程来看,智慧体育场馆是随着信息技术的进步和智能设施的应用形成的先进发展理念,是体育场馆信息化发展的高级阶段。较之互联网+场馆、智能体育场馆,智慧体育场馆运用物联网、大数据、云计算、人工智能和5G等新一代信息技术,体现了其鲜明的特征。智慧体育场馆利用新技术实现人与场馆的感知互联,通过具有认知、判断、应对的智能方式深度整合资源和促进公众运动参与,在体育场馆各个环节实现高效便捷的创新应用,优化体育场馆资源配置。智慧体育场馆本身是一个完整的服务系统,其服务体验通过智能化的方式在场馆情境中产生良好的耦合效应,推动场馆全面升级服务形态。从协同管理来看,智慧体育场馆是一个综合性的概念,智慧体育场馆是以新技术为基础,以追求服务、资源、技术和环境的可持续发展和全面协调,以信息化、智能化等为典型特征,通过整合体育场馆及相关资源推进服务应用创新,从而实现场馆服务功能的升级优化。（2）研究构建了智慧体育场馆系统框架,在理论研究层面拓展和完善了智慧体育场馆的价值探索。本文分析了利益相关者理论、整体性治理理论、体验经济理论和可持续发展理论与智慧体育场馆的关联,辨析了智慧体育场馆相关概念的区别与联系,界定了智慧体育场馆的定义,阐释了智慧体育场馆的特征、功能与价值、发展目标和关键要素。创新性地提出了智慧体育场馆系统架构,具体由技术层、资源层和应用层共同构成,其中技术层位于系统的底层,包括作为场地基础设施的技术支撑、智能硬件和数据库等;资源层处于系统的中间层,包括智慧运营、资源集成和智慧社会等;应用层处于系统的最顶层,包括新型营销系统、智慧服务和统一应有等。（3）坚持分类指导,统筹设计不同类型智慧体育场馆的发展路径。研究认为根据场馆的规模、区位条件和运营特点有所不同,大型智慧体育场馆应建设为城市“地标性”休闲娱乐中心;中小型智慧体育场馆应建设为“区域性”全民健身热力区;全民健身型智慧体育场馆应建设为“节点式”运动健康服务点。从错位发展、技术创新、应用导向、加强合作以及治理转变等角度提出建设策略。以更好地指导我国智慧体育场馆建设,促进智慧体育场馆可持续健康发展。（4）智慧体育场馆运营模式多样,其本质是为了提高场馆公共服务能力、引入市场机制,促进体育产业向现代服务业转型。研究认为智慧体育场馆在提高运营能力,优化人力资本、降低能耗成本、实现快速复制等方面优势明显。智慧体育场馆运营包括政府投资运营、企业投资运营、政府特许企业运营、政府主导成立专门机构和场馆协会纽带模式五种模式。智慧体育场馆运营并非一劳永逸,要注意正确认识体育场馆的信息化、加强场馆内部及周边业态联系、分析挖掘场馆数据价值、重视场馆网络运行安全和加强复合型人才引进及培养等问题。提出政府加强财政投入、转变观念推动场馆智慧运营、尽快酝酿场馆智慧运营方案、合理选择智慧场馆运营模式、妥善抉择供应链合作伙伴等发展策略。（5）根据不同的体育消费需求打造智慧体育场馆场景营销。为尽快摆脱体育场馆收入渠道单一,依赖政府拨款的局面,场馆运营机构需要主动求变,充分利用新技术和跨界思维进行场景营销互换和体育消费链接。研究根据体育场馆与体育产业寻求深度变革的发展目标、用户多样化的消费需求,提炼出注重情绪释放的娱乐型场景、强调寓教于乐的教育型场景、倡导空间差异化的审美型场景和满足精神调剂的移情型场景四类智慧营销的体验场景,以推动体育场馆智慧服务体系和整体功能提档升级。（6）构建智慧体育场馆指标体系,分析评价智慧体育场馆的发展诉求。本文通过初步构建指标结构,经过两轮专家意见咨询,形成了 4个一级指标13个二级指标47个三级指标组成的智慧体育场馆指标体系,设计了“智慧体育场馆建设与应用研究调查”问卷,以江苏、上海、浙江、广东、湖北、江西6个省份60座体育场馆作为调查对象,从供给侧了解体育场馆的建设期望和诉求,通过IPA分析明确智慧体育场馆应优先改进的项目,提出推广智慧体育场馆的策略。通过以上研究,提出以下建议:（1）加强顶层设计,明确政府职责,制定切实可行的国家顶层设计与战略发展规划。（2）强化政策引领,形成政策体系,研制出台《关于促进智慧体育场馆发展的指导意见》,加强制定专项激励政策,制定奖励、补贴和扶持政策。（3）加大资金投入,促进市场合作,建议将智慧体育场馆改造分期、分段进行分解,适当让渡部分经营权益吸引企业参与场馆智慧化改造与运营。（4）研制相关标准,针对不同类型智慧体育场馆科学编制建设指南以及数据接口标准等规范。（5）因地制宜建设,促进长效运营,划分智慧体育场馆功能版块,有规划、有重点、有策略的确保建设体系、步骤的完整性。（6）盘活人力资源,“引智借脑”从创意、营销等行业选聘人才,“自我造血”对场馆从业人员进行再教育与轮训。
卢东宁[9]（2019）在《足球机器人哨音识别方法研究》文中研究说明随着机器人逐渐智能化,机器人自主完成一场足球赛不再是天方夜谭。在学术界,Robo Cup（机器人足球世界杯）中型组比赛体现了最高水平。但是即使如此高科技的比赛,参赛足球机器人仍需通过人为控制裁判盒发送相关指令信号来实现赛前启停,而无法根据比赛现场的实际口哨指令自动运行。因此,在现有机器人功能模块中添加哨音识别模块,使机器人能够自主分辨裁判员的哨音指令来进行比赛是重要的。本文研究用于足球机器人比赛的哨音识别技术,对哨音信号进行采集、预处理,并根据哨音特点对特征提取以及识别模型进行改进,在ARM平台S32440上实现哨音识别,使得足球机器人更加智能。论文首先介绍哨音识别基本理论,包括哨音信号处理的前端处理、端点检测、特征参数提取方法及识别算法。阐述哨音识别技术的基本概念,包括哨音信号的预处理过程,特征参数的提取过程。说明了常用的哨音识别模型,并进行分析比较,给出了哨音识别系统的检测指标。说明了哨音识别的具体过程,在分析哨音特征的基础上,对哨音识别过程进行改进。具体地,针对哨音的特点,建立了哨音参考模板库,为后续DTW算法及改进提供基础。同时针对哨音特点,选取了更适合哨音的预处理过程,提取特征参数,即Mel频率倒谱系数（MFCC）。根据动态时间归整（DTW）原理设计识别算法并进行仿真,初步实现哨音的识别,并同时增加抗噪系统,提高识别精度。最后,对上述方法与过程进行实验验证。给出安静环境与嘈杂环境下所录制的比赛哨音样本的提取与识别过程与结果,并统计识别正确率。
张健[10]（2019）在《基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价体系构建研究》文中提出全国青少年校园足球特色学校（以下简称特色学校）是落实校园足球“角色定位”和“使命任务”的基本单位和中坚力量,其发展的“质”与“量”是校园足球成败的关键。目前特色学校的数量已突破两万所的规模,如何对质量做出判断是当前亟待解决的问题。学校评价是现代教育行政管理的有机组成部分,是行之有效的管理和监督机制,发挥评价的管理与监督效能提升特色学校的办学质量是本研究的主旨所在,为此构建了《基于CIPP的北京市校园足球特色学校评价体系》,这不仅为北京市校园足球运动协会对特色学校实施评价提供了工具支持,还是应用发展性教育评价理论解决学校体育实践问题的有益尝试。本文以校园足球特色学校评价体系为研究对象,采用文献资料、德尔菲和环比构权等研究方法构建了《基于CIPP的北京市校园足球特色学校评价体系》,并通过实证研究进一步对它的合理性、科学性和有效性做出判断,具体研究成果及结论如下:第一、构建了以发展性教育评价理论为宏观指导、CIPP模式为中观指导、指标构建理论为微观指导的《基于CIPP的北京市校园足球特色学校评价体系》,该体系符合校园足球特色学校发展战略的内在逻辑关系链,三个层次的理论衔接紧密,使校园足球特色学校评价工作既有雄厚的理论基础又有扎实的实践支撑;第二、发展性教育评价理念主要体现在该评价体系从“目标—资源—过程—结果”四个维度对学校展开评价,评价指标兼顾前瞻性与基础性、过程性与增幅性、定性与定量的结合,评价过程遵循“平等、协商、对话”的原则,在行政、校方和师生共同参与下进行,使得学校的主体地位和师生利益得到尊重,评价结果兼顾多方利益诉求;第三、该评价体系由发展目标、资源保障、组织执行、发展成果4个一级指标、18个二级指标和57个三级指标构成,其一级指标的权重值分别是0.1584、0.2794、0.3797、0.1835,评价标准依据《学校体育工作条例》、《教育部办公厅关于组织开展加快发展校园足球重点督查工作的通知》文件精神和北京市校园足球特色学校发展实际情况综合制定;第四、实证研究表明,该评价指标体系具有良好的导向性和可操作性,评价结果具有良好的诊断性和区分性功能,能够较准确地鉴别不同学校的整体发展程度、甄别优势与薄弱环节;第五、从整体来看校园足球特色学校处于特色办学的孕育阶段,特色学校在价值导向上着眼于全员参与、培养兴趣,均以足球课程建设与实施为着力点,以提高校园足球活动形式的数量与质量为手段,取得的成绩值得肯定,反映出前期以规范办学行为为目的的初衷已经实现;同时存在的突出问题有学校不同层次的发展目标之间存在程度不等的“断层现象”,致使发展目标的定向凝聚作用“被削弱”;师资、场地和课程建设依然是特色学校资源配给的短板;校园足球活动形式创新性不够、推进方式趋同化、学生参与人数比例受限是组织执行的薄弱环节;特色学校“课内外一体化”教学模式逐渐成型,但发展成果尚不显着。
二、通用足球比赛现场信息采集系统的研制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、通用足球比赛现场信息采集系统的研制（论文提纲范文）
（1）优秀羽毛球女单运动员被动高远球的击球技术特征与回球效果研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 选题意义 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 国内研究现状 |
| 2.1.1 世界高水平羽毛球女子单打技战术特征研究 |
| 2.1.2 高远球的相关研究 |
| 2.1.3 球类被动相关研究 |
| 2.1.4 击球技术特征相关研究 |
| 2.1.5 回球效果评价相关研究 |
| 2.1.6 信息技术在球类研究中的应用 |
| 2.2 国外研究现状 |
| 3 研究对象与方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 文献资料法 |
| 3.2.2 视频数据采集法 |
| 3.2.3 数理统计法 |
| 3.2.4 对比分析法 |
| 4 研究结果 |
| 4.1 被动高远球的概念界定及分类 |
| 4.1.1 被动高远球的定义 |
| 4.1.2 被动高远球的分类 |
| 4.2 不同被动高远球的击球技术特征分析 |
| 4.2.1 击球高度 |
| 4.2.2 击球角度 |
| 4.2.3 击球速度 |
| 4.2.4 移动速度 |
| 4.3 被动高远球回球效果的差异分析 |
| 4.3.1 回球效果的评价方式及相关定义 |
| 4.3.2 不同运动员被动高远球的回球效果差异分析 |
| 4.3.3 不同被动类型高远球的回球效果差异分析 |
| 4.3.4 不同运动员在不同被动类型高远球的回球效果差异分析 |
| 5 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 6 参考文献 |
| 致谢 |
（2）当前我国体育工程领域的研发需求情况分析（论文提纲范文）
| 1 体育工程的概念和特征 |
| 2 2016—2017年国内外研发成果的分析 |
| 2.1 前期分析方法及成果的价值和本研究的目标 |
| 2.2 2016-2017年国内外体育工程领域内文献分析 |
| 2.2.1 文献来源 |
| 2.2.2 成果工作主题类型分布情况分析 |
| 2.2.3 成果热点方向以及面向需求的分布情况分析 |
| 2.2.3. 1 成果方向的热点分析 |
| 2.2.3. 2 面向奥运会项目的情况分析 |
| 2.2.3. 3 面向非奥运会项目以及“中间件”成果主要情况 |
| 2.2.3. 4 面向冬季项目和残疾人体育 |
| 2.2.4 成果所依托的工科类专业及工程技术的情况分析 |
| 3 当前我国体育发展对于体育工程的现实需求 |
| 3.1 国家层面的规划对于体育工程的需求 |
| 3.2 地方与区域发展对于体育工程的需求 |
| 3.3 体育行业的需求 |
| 3.3.1 竞技体育的需求 |
| 3.3.1. 1 需求特点 |
| 3.3.1. 2 当前竞技体育的重点需求 |
| 3.3.2 群众体育的需求 |
| 3.3.2. 1 共性需求 |
| 3.3.2. 2 个性化体育的需求 |
| 3.3.2. 3 不同职业人群体育的需求 |
| 3.3.2. 4 残疾人体育的需求 |
| 3.3.3 体育产业的需求 |
| 3.3.3. 1 体育消费、体育休闲的需求 |
| 3.3.3. 2 康复产业的需求 |
| 3.3.3. 3 体育媒体的需求 |
| 3.4 体育工程领域自身发展的需求 |
| 3.4.1 用于体育工程研发的基础技术手段 |
| 3.4.2 领域内基础理论、基本建设和人才培养的需求 |
| 4 满足当前需求的重要工程技术 |
| 4.1 传感器及其网络、可穿戴装备 |
| 4.2 体育材料 |
| 4.2.1 体育比赛器材材料关键特性的改善促进竞赛成绩的提升 |
| 4.2.2 材料的制造工艺和加工工艺影响体育器材装备的性能 |
| 4.2.3 运动器材的表面特性和结构影响运动表现 |
| 4.2.4 不同需求的特殊性对于体育材料的不同要求 |
| 4.3 人工智能 |
| 4.3.1 计算机视觉 |
| 4.3.2 机器学习和深度学习 |
| 4.3.3 模式识别 |
| 4.4 数据科学、数据挖掘和大数据 |
| 4.5 通信和导航技术 |
| 5 问题讨论和今后的研发投入 |
（3）面向决策支持的变尺度聚类分析技术（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究框架与研究内容 |
| 1.4 创新点 |
| 2 理论基础和文献综述 |
| 2.1 数据驱动的决策分析 |
| 2.1.1 决策与决策过程 |
| 2.1.2 决策的层次特征与主观特征 |
| 2.1.3 数据驱动的决策分析方法 |
| 2.2 数据挖掘技术应用过程 |
| 2.2.1 数据挖掘技术应用过程中存在的问题 |
| 2.2.2 面向数据挖掘应用过程自动化的思维流程建模技术 |
| 2.2.3 启发式智能数据分析方法 |
| 2.3 粒度及尺度效应 |
| 2.3.1 数据分析领域中的粒度 |
| 2.3.2 粒计算理论中的信息系统模型 |
| 2.3.3 尺度效应 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 尺度变换机制及变尺度聚类分析方法 |
| 3.1 多尺度数据模型 |
| 3.1.1 尺度基本概念及对象实例化 |
| 3.1.2 概念空间模型 |
| 3.1.3 多尺度数据模型及其构建过程 |
| 3.2 尺度变换策略 |
| 3.2.1 尺度变换及尺度变换率 |
| 3.2.2 激进尺度变换策略 |
| 3.2.3 保守尺度变换策略 |
| 3.3 尺度变换机制 |
| 3.3.1 尺度变换效果评价 |
| 3.3.2 尺度变换原则 |
| 3.3.3 尺度变换机制及其实施过程 |
| 3.4 变尺度聚类分析方法 |
| 3.4.1 变尺度聚类分析基本思想 |
| 3.4.2 变尺度聚类分析方法步骤 |
| 3.4.3 变尺度聚类分析过程示例 |
| 3.5 变尺度聚类分析方法有效性及参数敏感性分析 |
| 3.5.1 实验目的及数据准备 |
| 3.5.2 变尺度聚类分析方法有效性分析 |
| 3.5.3 变尺度聚类分析方法参数敏感性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 具有多重复值分类变量数据的变尺度聚类分析技术 |
| 4.1 具有多重复值分类变量数据的决策分析问题 |
| 4.1.1 城市马拉松赛事个性化服务研究背景及问题 |
| 4.1.2 城市马拉松赛事参赛选手的数据特征 |
| 4.1.3 具有多重复值分类变量数据的尺度变换机制研究问题 |
| 4.2 具有多重复值分类变量数据的变尺度聚类分析算法 |
| 4.2.1 分类变量数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 4.2.2 分类变量数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 4.2.3 分类变量数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 4.3 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐方法 |
| 4.3.1 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐概念准备 |
| 4.3.2 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐基本思想 |
| 4.3.3 基于分类变量数据变尺度聚类的案例推荐方法步骤 |
| 4.4 城市马拉松赛事参赛选手差异化管理应用 |
| 4.4.1 基于分类变量数据变尺度聚类的参赛选手特征发现 |
| 4.4.2 城市马拉松赛事选手数据采集及预处理 |
| 4.4.3 实验结果及讨论分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 具有分类变量数据及二值变量数据的变尺度聚类分析技术 |
| 5.1 具有分类变量数据及二值变量数据的决策分析问题 |
| 5.1.1 社交网络营销研究背景及问题 |
| 5.1.2 社交网络客户的数据特征 |
| 5.1.3 二值变量数据的尺度变换机制研究问题 |
| 5.2 具有二值变量数据的变尺度聚类分析算法 |
| 5.2.1 二值变量数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 5.2.2 二值变量数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 5.2.3 二值变量数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 5.3 具有分类变量及二值变量混合数据的变尺度聚类分析算法 |
| 5.3.1 混合数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 5.3.2 混合数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 5.3.3 混合数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 5.4 社交网络客户差异化管理应用 |
| 5.4.1 基于混合数据变尺度聚类的客户特征发现 |
| 5.4.2 社交网络客户数据采集及预处理 |
| 5.4.3 实验结果及讨论分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 考虑业务时效性的数值变量数据变尺度聚类分析技术 |
| 6.1 考虑业务时效性的数值变量数据决策分析问题 |
| 6.1.1 航天型号物资动态库存管理研究背景及问题 |
| 6.1.2 航天型号物资的数据特征 |
| 6.1.3 数值变量数据的尺度变换机制研究问题 |
| 6.2 考虑业务时效性的数值变量数据变尺度聚类分析算法 |
| 6.2.1 数值变量数据变尺度聚类分析的概念准备 |
| 6.2.2 数值变量数据变尺度聚类分析的基本思想 |
| 6.2.3 数值变量数据变尺度聚类分析的算法步骤 |
| 6.3 航天型号物资差异化管理应用 |
| 6.3.1 航天型号物资库存动态分类管理思想 |
| 6.3.2 航天型号物资库存动态分类调整方法 |
| 6.3.3 航天型号物资数据采集及预处理 |
| 6.3.4 实验结果及讨论分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）足球比赛视频分析系统的功能研究（论文提纲范文）
| 1 足球比赛视频分析系统概述 |
| 2 国内外足球比赛视频分析系统功能介绍 |
| 2.1 国内外足球比赛视频分析系统功能类型介绍 |
| 2.2 几款最主要的足球比赛表现分析系统的功能应用介绍 |
| 2.2.1 Sportstec比赛视频分析系统 |
| 2.2.2 Simi Scout比赛视频分析系统 |
| 2.2.3 AMISCO PRO（阿米斯科）比赛视频分析系统 |
| 3 足球比赛视频分析系统的应用步骤 |
| 3.1 通过各种渠道进行比赛视频采集 |
| 3.2 进行专业的数据处理分析。 |
| 3.3 根据数据统计结果作出训练比赛工作的综合评价报告 |
| 4 足球比赛视频分析系统的应用价值和意义 |
| 4.1 提供运动员队伍比赛能力现状和变化的精确信息 |
| 4.2 通过对比赛的客观反馈评价促进训练工作高效开展 |
| 4.3 有利于系统建立足球运动员的技战术视频档案 |
| 5 总结 |
（6）全景足球视频自动导播关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 足球视频语义分析 |
| 1.2.2 目标检测 |
| 1.3 主要存在的问题 |
| 1.4 主要研究的内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 2 相关理论及工作 |
| 2.1 目标检测 |
| 2.2 经典卷积神经网络架构 |
| 2.3 运动前景提取方法 |
| 2.4 机器学习方法 |
| 2.4.1 支持向量机 |
| 2.4.2 k-means聚类 |
| 2.5 数据采集与来源 |
| 2.6 足球视频导播评价方式 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 融合运动信息的全景图像感兴趣区域检测 |
| 3.1 研究动机及问题定义 |
| 3.2 PRDet深度模型 |
| 3.2.1 融合运动前景的双输入分支特征提取模块 |
| 3.2.2 特征融合模块 |
| 3.2.3 预测模块 |
| 3.2.4 损失函数 |
| 3.3 实验细节 |
| 3.3.1 数据集介绍 |
| 3.3.2 数据扩充 |
| 3.3.3 在线难例挖掘 |
| 3.3.4 实现环境和相关参数设置 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于高分辨率特征重建的目标检测模型 |
| 4.1 问题定义及研究动机 |
| 4.2 HRDet深度模型 |
| 4.2.1 特征提取模块 |
| 4.2.2 预测模块 |
| 4.2.3 损失函数 |
| 4.3 实验细节 |
| 4.3.1 数据集描述 |
| 4.3.2 实验环境和相关参数设置 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多线索融合的全景足球视频自动导播方法 |
| 5.1 多线索融合的全景足球视频自动导播方法 |
| 5.1.1 足球场地提取模块 |
| 5.1.2 底层视觉信息模块 |
| 5.1.3 高层语义信息模块 |
| 5.1.4 单帧图像导播区域生成模块 |
| 5.1.5 时序信息模块 |
| 5.1.6 导播视频生成模块 |
| 5.2 多线索融合的全景足球视频自动导播系统 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（8）智慧体育场馆建设与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景与选题依据 |
| 1.2 研究意义与研究目的 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 国内智慧体育场馆研究现状 |
| 1.3.2 国外智慧体育场馆研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究述评 |
| 1.4 研究的框架结构与创新之处 |
| 1.4.1 研究的框架结构 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 1.5 研究对象、方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究对象 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 2 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 体育场馆相关概念 |
| 2.1.2 体育场馆信息化 |
| 2.1.3 互联网+场馆 |
| 2.1.4 智能体育场馆 |
| 2.1.5 智慧体育场馆 |
| 2.1.6 场景营销 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 利益相关者理论 |
| 2.2.2 整体性治理理论 |
| 2.2.3 体验经济理论 |
| 2.2.4 可持续发展理论 |
| 3 中外智慧体育场馆发展比较分析研究 |
| 3.1 我国智慧体育场馆发展的现状 |
| 3.1.1 我国智慧体育场馆发展的总体情况 |
| 3.1.2 我国智慧体育场馆发展的现实困境 |
| 3.1.3 我国智慧体育场馆发展的制约因素 |
| 3.2 我国智慧体育场馆的发展趋势探析 |
| 3.3 国外智慧体育场馆的发展经验借鉴 |
| 3.3.1 美国智慧体育场馆发展经验分析 |
| 3.3.2 英国智慧体育场馆发展经验分析 |
| 3.3.3 荷兰智慧体育场馆发展经验分析 |
| 3.3.4 日本智慧体育场馆发展经验分析 |
| 3.4 中外智慧体育场馆发展的比较分析 |
| 3.4.1 智慧体育场馆的主导方式比较 |
| 3.4.2 智慧体育场馆的发展对象比较 |
| 3.4.3 智慧体育场馆的设施改造比较 |
| 3.4.4 智慧体育场馆的发展目标比较 |
| 3.4.5 智慧体育场馆的验收评估比较 |
| 3.5 国外智慧体育场馆发展的启示 |
| 4 智慧体育场馆系统构建研究 |
| 4.1 智慧体育场馆的内涵 |
| 4.1.1 智慧体育场馆的特征 |
| 4.1.2 智慧体育场馆的功能与价值 |
| 4.2 智慧体育场馆的发展目标 |
| 4.3 智慧体育场馆的关键要素 |
| 4.3.1 服务主体要素 |
| 4.3.2 服务本体要素 |
| 4.3.3 服务客体要素 |
| 4.3.4 信息空间要素 |
| 4.3.5 技术应用要素 |
| 4.4 智慧体育场馆系统的基本架构 |
| 4.4.1 智慧体育场馆系统的理论机理 |
| 4.4.2 智慧体育场馆系统的基本架构 |
| 4.5 智慧体育场馆的动力机制 |
| 4.5.1 内部动力 |
| 4.5.2 外部动力 |
| 4.5.3 动力机制 |
| 5 智慧体育场馆建设分析研究 |
| 5.1 大型智慧体育场馆建设分析 |
| 5.1.1 建设目标 |
| 5.1.2 建设思路 |
| 5.1.3 关注重点 |
| 5.1.4 建设内容 |
| 5.2 中小型智慧体育场馆建设分析 |
| 5.2.1 建设目标 |
| 5.2.2 建设思路 |
| 5.2.3 关注重点 |
| 5.2.4 建设内容 |
| 5.3 全民健身型智慧体育场馆建设分析 |
| 5.3.1 建设目标 |
| 5.3.2 建设思路 |
| 5.3.3 关注重点 |
| 5.3.4 建设内容 |
| 5.4 推进智慧体育场馆建设的策略 |
| 6 智慧体育场馆运营分析研究 |
| 6.1 智慧体育场馆运营的本质 |
| 6.2 智慧体育场馆运营的优势 |
| 6.3 智慧体育场馆的运营实现路径 |
| 6.3.1 政府投资运营模式 |
| 6.3.2 企业投资运营模式 |
| 6.3.3 政府特许企业运营模式 |
| 6.3.4 政府主导成立专门机构模式 |
| 6.3.5 场馆协会纽带模式 |
| 6.4 智慧体育场馆运营应注意的问题 |
| 6.4.1 正确认识体育场馆信息化 |
| 6.4.2 场馆智慧运营需在规划阶段考虑 |
| 6.4.3 注意加强场馆内部及周边业态联系 |
| 6.4.4 充分挖掘和分析场馆数据价值 |
| 6.4.5 重视场馆网络运行安全保障 |
| 6.4.6 加强技术与管理型人才引进及培养 |
| 6.5 智慧体育场馆运营的典型案例分析——以浙江黄龙体育中心为例 |
| 6.5.1 黄龙体育中心的基本情况 |
| 6.5.2 黄龙体育中心智慧化改革的背景 |
| 6.5.3 黄龙体育中心智慧运营的特点 |
| 6.5.4 黄龙体育中心智慧运营的启示 |
| 6.6 推进智慧体育场馆运营的策略 |
| 7 智慧体育场馆场景营销分析研究 |
| 7.1 体育场馆服务营销现状 |
| 7.1.1 场馆营销意识亟待加强 |
| 7.1.2 用户营销需求把握不准 |
| 7.1.3 场馆营销模式较为单一 |
| 7.1.4 服务营销品牌特色不强 |
| 7.1.5 市场营销保障机制不足 |
| 7.2 信息技术对场馆营销的影响 |
| 7.2.1 智能终端改变体育消费习惯 |
| 7.2.2 移动网络改善场馆交易方式 |
| 7.2.3 在线推送延伸刺激多元消费 |
| 7.3 智慧体育场馆场景营销的作用 |
| 7.3.1 场景营销连接用户消费轨迹 |
| 7.3.2 信息技术助力识别潜在市场 |
| 7.3.3 用户获得沉浸式体验效果 |
| 7.3.4 实现多维度场景消费创新 |
| 7.4 智慧体育场馆的场景营销路径 |
| 7.4.1 注重场景营销体验的本质 |
| 7.4.2 跨界思维的创新模式选择 |
| 7.4.3 场馆场景营销的主要类型 |
| 7.5 智慧体育场馆的场景营销策略 |
| 8 智慧体育场馆指标体系构建与评价分析研究 |
| 8.1 智慧体育场馆指标体系构建 |
| 8.1.1 智慧体育场馆指标体系构建的内涵 |
| 8.1.2 智慧体育场馆指标体系的构建思路 |
| 8.1.3 智慧体育场馆指标体系构建的基本原则 |
| 8.1.4 智慧体育场馆指标体系的结构框架 |
| 8.1.5 智慧体育场馆指标体系的构建过程 |
| 8.1.6 智慧体育场馆指标体系的确立 |
| 8.2 智慧体育场馆评价分析研究 |
| 8.2.1 “重要性”评价结果 |
| 8.2.2 “表现性”评价结果 |
| 8.2.3 IPA分析评价结果与讨论 |
| 8.2.4 总结 |
| 8.3 推广智慧体育场馆的策略 |
| 9 研究结论、建议及展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 建议 |
| 9.3 研究的局限及展望 |
| 9.3.1 研究的局限 |
| 9.3.2 研究的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 智慧体育场馆初选指标体系专家咨询表 |
| 附录2 智慧体育场馆指标体系 |
| 附录3 智慧体育场馆建设及应用研究调查问卷 |
| 附录4 问卷效度专家评价表 |
| 附录5 智慧体育场馆建设及应用研究—专家访谈提纲 |
| 附录6 智慧体育场馆建设及应用研究场馆—运营机构访谈提纲 |
| 附录7 访谈人员名录 |
| 附录8 专家成员构成表 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）足球机器人哨音识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 哨音识别基本理论 |
| 2.1 哨音信号的物理特性 |
| 2.2 哨音信号的采集 |
| 2.3 哨音信号的预处理 |
| 2.3.1 哨音信号的采集与量化 |
| 2.3.2 哨音信号的预加重 |
| 2.3.3 哨音信号的端点检测 |
| 2.3.4 哨音信号的加窗和分帧 |
| 2.4 哨音信号特征提取 |
| 2.4.1 LPCC及其计算 |
| 2.4.2 MFCC及其计算 |
| 2.5 识别模型 |
| 2.5.1 动态时间规整模型 |
| 2.5.2 动态时间规整原理 |
| 2.6 系统检测指标 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 哨音识别处理 |
| 3.1 哨音参考模板库建立 |
| 3.2 哨音采集过程 |
| 3.3 哨音预处理过程 |
| 3.3.1 窗函数选择 |
| 3.3.2 端点检测 |
| 3.4 哨音特征提取过程的改进 |
| 3.5 哨音识别模型(DTW)的改进 |
| 3.6 抗噪声技术选择 |
| 3.7 不同哨音的识别 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 哨音识别系统的硬件和软件设计 |
| 4.1 哨音识别系统硬件结构 |
| 4.1.1 硬件构成 |
| 4.1.2 声音采集模块 |
| 4.1.3 ARM嵌入式系统 |
| 4.2 哨音识别系统软件设计与实现 |
| 4.2.1 软件平台的搭建 |
| 4.2.2 Linux系统和UDA1314 驱动的移植 |
| 4.2.3 音频采集模块设计 |
| 4.2.4 哨音识别程序设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 系统运行结果及分析 |
| 5.1 MATLAB仿真程序结果及分析 |
| 5.2 程序运行结果 |
| 5.3 主要技术及问题分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价体系构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 中文文摘 |
| 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究目的与意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、校园足球研究进展 |
| 二、CIPP模式的应用研究 |
| 三、校园足球特色学校评价研究 |
| 第三节 研究目标与思路 |
| 一、研究目标 |
| 二、研究思路 |
| 第四节 研究对象与方法 |
| 一、研究对象 |
| 二、研究方法 |
| 第五节 研究重点难点与创新点 |
| 一、研究重点 |
| 二、研究难点及解决办法 |
| 三、研究的创新点 |
| 第一章 校园足球特色学校评价的理论探讨 |
| 第一节 校园足球特色学校评价的理论基础 |
| 一、发展性教育评价理论 |
| 二、系统科学理论 |
| 三、综合评价理论 |
| 第二节 校园足球特色学校评价的依据 |
| 一、校园足球特色学校评价的理论依据 |
| 二、校园足球特色学校评价的政策依据 |
| 三、北京市校园足球特色学校评价的现实依据 |
| 第三节 CIPP模式与校园足球特色学校评价的契合性 |
| 一、CIPP模式的特点与功能 |
| 二、CIPP模式对发展性学校评价理念的体现 |
| 三、基于CIPP的校园足球特色学校评价的实施策略 |
| 本章小节 |
| 第二章 基于CIPP的校园足球特色学校评价的系统分析 |
| 第一节 校园足球特色学校评价系统的界定 |
| 一、校园足球特色学校评价系统的界定 |
| 二、校园足球特色学校评价系统的诠释 |
| 第二节 校园足球特色学校评价的系统分析 |
| 一、系统分析的概念 |
| 二、系统分析的步骤 |
| 第三节 校园足球特色学校评价系统的基本问题 |
| 一、校园足球特色学校评价系统的目标 |
| 二、校园足球特色学校评价系统的结构 |
| 三、校园足球特色学校评价系统的模型 |
| 四、校园足球特色学校评价系统的特点 |
| 五、校园足球特色学校评价系统的功能 |
| 第四节 校园足球特色学校评价系统的运行机制 |
| 一、校园足球特色学校评价系统协同运行的框架 |
| 二、校园足球特色学校评价系统的形成机制 |
| 三、校园足球特色学校评价系统协同运行的实现机制 |
| 四、校园足球特色学校评价系统协同运行的激励与约束机制 |
| 本章小结 |
| 第三章 基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价指标体系的构建 |
| 第一节 校园足球特色学校评价分析程序 |
| 一、明确评价对象系统 |
| 二、构建评价指标体系 |
| 三、确定评价指标的权重 |
| 四、确定评价标准 |
| 五、合成综合评价值 |
| 第二节 校园足球特色学校评价指标体系构建的基础 |
| 一、评价指标体系构建的基础 |
| 二、评价指标体系构建的原则 |
| 第三节 校园足球特色学校评价指标体系构建的方法 |
| 一、评价指标体系的筛选方法 |
| 二、评价指标体系的构权方法 |
| 第四节 基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价指标体系的确定 |
| 一、初步构建的校园足球特色学校评价指标体系 |
| 二、校园足球特色学校评价指标体系的检验与优化 |
| 三、基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价指标体系的确定 |
| 四、基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价指标体系的释义 |
| 第五节 基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价指标权重的确定 |
| 一、确定校园足球特色学校评价指标权重的整体思路 |
| 二、校园足球特色学校评价指标权重的获取 |
| 三、校园足球特色学校评价指标综合权重的合成 |
| 四、校园足球特色学校评价指标综合权重表 |
| 五、基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价指标体系的理论分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价的实证研究 |
| 第一节 校园足球特色学校实施评价的步骤与方法 |
| 一、校园足球特色学校评价的实施步骤 |
| 二、校园足球特色学校评价的实施方法 |
| 第二节 校园足球特色学校评价的验证 |
| 一、A校评价内容、分值和依据汇总 |
| 二、A校的评价结果与分析 |
| 三、A校的发展建议 |
| 第三节 校园足球特色学校整体评价结果分析 |
| 一、试点学校评价结果汇总 |
| 二、新旧评价体系的保序性检验结果 |
| 三、新旧评价体系产生差异性的对比分析 |
| 第四节 校园足球特色学校存在的问题 |
| 一、发展目标方面存在的问题 |
| 二、资源保障方面存在的问题 |
| 三、组织执行方面存在的问题 |
| 四、发展成果方面存在的问题 |
| 本章小结 |
| 第五章 研究结论与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、发展建议 |
| 三、研究不足 |
| 四、研究展望 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 附件5 |
| 附录6 |
| 附录7 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、通用足球比赛现场信息采集系统的研制（论文参考文献）
- [1]优秀羽毛球女单运动员被动高远球的击球技术特征与回球效果研究[D]. 唐瑶. 成都体育学院, 2021(09)
- [2]当前我国体育工程领域的研发需求情况分析[J]. 陈骐,刘泳庆,肖书明,甄庆凯,何申杰,苑廷刚,胡齐,黄希发,孙奕. 中国体育科技, 2021(04)
- [3]面向决策支持的变尺度聚类分析技术[D]. 王艾. 北京科技大学, 2021(02)
- [4]足球比赛视频分析系统的功能研究[J]. 欧阳鹏. 四川体育科学, 2020(04)
- [5]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [6]全景足球视频自动导播关键技术研究[D]. 李春阳. 北京交通大学, 2020(02)
- [7]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [8]智慧体育场馆建设与应用研究[D]. 张强. 苏州大学, 2020(06)
- [9]足球机器人哨音识别方法研究[D]. 卢东宁. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [10]基于CIPP的北京市小学校园足球特色学校评价体系构建研究[D]. 张健. 福建师范大学, 2019(12)