TWI666596B - 規畫健身課程參數方法及系統 - Google Patents

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Abstract

一種用於規劃一健身運動課程參數的系統，包含一課程模組、一運動感測模組、一生理感測模組、以及一處理模組。該課程模組，具至少一健身運動項目、相關於該至少一健身運動項目之複數項目參數、以及為讓一使用者完成一鍛鍊標的一特定健身運動而提供的一對應課程組合；該運動感測模組，感測一健身者的至少一肢體運動，以獲得相關於該至少一肢體運動之一第一複數數據；該生理感測模組，感測該健身者的至少一生理狀態，以獲得相關於該至少一生理狀態之一第二複數數據；以及該處理模組，因應該第一複數數據以及該第二複數數據以分別給定相關於該複數項目參數之一第三複數數據而定義出該對應課程組合，俾該使用者完成該特定健身運動。

Description

規畫健身課程參數方法及系統
本發明是關於一種規畫健身課程參數的方法及系統，特別是關於一種基於感測模組所得到的感測參數來規畫健身課程參數的方法及系統。
現代人們對於健康更加重視，對於健康的觀念與意識也逐漸提高，因此均衡的飲食與適當的運動不僅可維持健康的體態，亦可增強身體的抵抗力，遠離病痛與疾病的侵襲。由於維護健康，保有美麗體態的認知愈發普及，故健身運動近來更廣為流行，漸成日常生活中必要的健康活動。健身者或著上健身房使用健身設備或在教練的指導下進行健身運動，或著在家自購簡單健身器材自我從事健身運動或無器材的自我健身鍛鍊。雖然，健身鍛鍊效果與健身項目的規劃安排，內容息息相關，然而，不論是上健身房健身或是在家自行鍛鍊，可利用的健身時間與健身效果確實直接關聯。
然而由於現代生活中，一般人在致力工作之外，更要兼顧同樣重要的家庭生活，所以自我可運用的時間，其實皆頗為緊迫，而可用於健身的時間當然難不受限。因此，在健身房中，健身教練除了為學員規劃出成就預定健身效果的健身課程內容是必然的重點之外，如何就健身學員 於可利用的時間下，對應的做出可達最佳健身效果的課程內容配置規劃，更是另一個必要的重點。另一方面，對在家健身鍛鍊的健身者來說，就不前往健身房健身的作法，或是個人喜好使然，然而更可能是節省交通時間的考量後的決定，因此可資利用的健身時間的考慮因素，甚或更為重要，而在相對上較短的健身運動時間下，就從事相同或類似健身運動課程內容而可達到相同或是某個特定健身效果的期待來說，健身課程中相關參數的規劃，便會極為重要。
然而每個人的體適能狀況都不同，對於在正常狀況下，一般正常人的體適能在正常狀況下可達到課程內容配置的標準，但若是對於那些大體重想減重或生病又必須作適當運動的人，超出其負荷的健身課程則會危急其生命，必須以循序漸進的方式來健身才能達到最佳效果。因此必須依照個人的生理狀況或其可承受的運動強度，來量身訂製適合個人的健身課程參數。
因此期待有一種健身的應用程式不僅可單機運行於電子裝置，還可配置感測模組於健身者來感測健身者的生理參數，例如根據健身者的心率、恢復率或疲勞程度、運動的強度是否達到標準而來提供健身者的運動課程之建議，感測模組可包含感測健身者運動時其運動強度的感測單元，例如感測健身者的至少一肢體運動的加速度計、感測健身者的至少一肢體運動的角加速度的陀螺儀，感測模組還可包含感測健身者的心率的心率計、感測健身者的溫度的溫度計等。感測模組以無線傳輸感測到的生理參數、加速度、角速度至該電子裝置以利應用程式分析，應用程式根據 這些數據來建議健身課程的參數，其包括項目組數的多寡、每組的運動時間的長短與運動次數多少、休息時間的長短、總課程時間的長短等。應用程式還可依據健身者的熟練程度與意願來調整健身課程的參數，因為每組的運動時間的長短與次數多少也會影響到運動的激烈程度，休息時間的長短會影響到健身者的肌肉疲勞或說肌力恢復程度，這些因素對於大體重想減重或生病受傷後復健而須適當運動的健身者之安全亦相當重要，避免健身者太過勉強作超出其所能負荷的運動反而有礙健康。
此外，健身者在健身時的生理狀態、肢體運動的狀態可分別量化成生理效果指標PEI(Physiological Effect Index)與運動特性指標WCI(Workouts Characteristic Index)，綜合兩者可得到健身運動效果指標WAI(Workout Achievement index)，可再加上健身者的熟練度與意願等因素而可量化成一個總成效指標WA(Workout Achievement)。這些指標可儲存於個人健身歷史資料庫中，應用程式可分析個人健身歷史資料來建議下一次健身者的健身課程的參數，以使健身者的總成效指標WA能達到最佳化。
本發明的目的就是在較短的健身時間條件下，規劃出可獲得相同的健身效果的健身運動課程內容配置，或者是在相同的健身時間下，規劃出可獲得較佳健身成效的健身課程內容配置，此等健身課程內容配置，也就是健身課程內容的參數配置。
本發明的另一目的就是在可資利用的健身運動時間及空間等限制條件下，藉由調整一新設定的或一既定的健身運動課程內容的運動項目或運動單項的總次數，總運動時間，總休息時間，組數，每組所包含的運動次數，每組的運動時間，各組間的間隔或休息時間等參數來獲得最 佳的健身訓練成果，此處所謂的運動項目是指徒手健身運動或使用器材之健身運動，而運動單項則是指屬於徒手健身運動項目的譬如波比跳、開合跳，行走，跑步或伏地挺身等運動單項，或是指屬於使用器材的健身運動的譬如，划艇運動，腳踏運動，跳床運動，啞鈴或器材飛鳥運動，槓鈴舉重運動或舉重深蹲運動等。
而所謂的最佳健身訓練成果，可以是在同樣運動時間下可消耗掉的最多卡路里，或是達成相對於一標準健身動作的一最高運動協調性或運動一致性，或是鍛鍊成較大的肌力或是肌耐力，或是獲得最多的肌肉成長，或說肌肥大等健身成果。
本發明提供一種用於規劃一健身運動課程參數的系統，包含一多重運動感測模組、一生理狀態感測模組、以及一資料處理單元。該多重運動感測模組，感測一健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號；該生理狀態感測模組，感測該健身者的一生理狀態以產生一生理狀態訊號；以及該資料處理單元，配置以：執行一第一演算法、一第二演算法、一第三演算法和一第四演算法；基於該第一演算法和該複數肢體運動訊號來獲得一運動特性指標WCI；基於該第二演算法和該生理狀態訊號來獲得一生理效果指標PEI；基於該第三演算法、該運動特性指標WCI及該生理效果指標PEI來獲得一健身運動效果指標WEI；以及基於該第四演算法來評估與該健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，以規畫該健身運動課程參數。
本發明提供一種用於規劃一健身運動課程參數的方法，包含下列步驟：經由一感測模組來感測一健身者的複數肢體運動以產生複數肢 體運動訊號，且經由該感測模組來感測該健身者的一生理狀態以產生一生理狀態訊號；藉由執行與該複數肢體運動訊號相關的一第一計算來獲得一運動特性指標WCI，且藉由執行與該生理狀態訊號相關的一第二計算來獲得一生理效果指標PEI；藉由執行與該運動特性指標WCI及該生理效果指標PEI相關的一第三計算來獲得一健身運動效果指標WEI；以及評估與該健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，以規畫該健身運動課程參數。
依據上述構想，本發明提供一種用於規劃一健身運動課程參數的系統，包含一課程模組、一運動感測模組、一生理感測模組、以及一處理模組。該課程模組，具至少一健身運動項目、相關於該至少一健身運動項目之複數項目參數、以及為讓一使用者完成一鍛鍊標的一特定健身運動而提供的一對應課程組合；該運動感測模組，感測一健身者的至少一肢體運動，以獲得相關於該至少一肢體運動之一第一複數數據；該生理感測模組，感測該健身者的至少一生理狀態，以獲得相關於該至少一肢體運動之一第二複數數據；以及該處理模組，因應該第一複數數據以及該第二複數數據以分別給定相關於該複數項目參數之一第三複數數據而定義出該對應課程組合，俾該使用者完成該特定健身運動。
本系統諮商建議功能特性以及平台式架構，不僅適於有教練指導的健身房等健身運動環境，也適於在家依據本系統建議規劃的健身運動課程，自行進行健身運動訓練。
10‧‧‧規劃健身課程之系統
102‧‧‧感測模組
1021‧‧‧多重運動感測模組
201‧‧‧健身運動輸入裝置
1022‧‧‧生理狀態感測模組
202‧‧‧顯示裝置
122‧‧‧卡路里計算單元
12‧‧‧處理單元
124‧‧‧參數優化單元
121‧‧‧主成分分析單元
WCI‧‧‧運動特性成果指標
123‧‧‧向量合成運算單元
PEI‧‧‧生理現象指標
WAI‧‧‧運動能力成果指標
FC‧‧‧類別因素
WEI‧‧‧健身運動效果指標
LHD‧‧‧左手運動感測裝置
GWPPO‧‧‧參數優化後的健身運動課程
RHD‧‧‧右手運動感測裝置
30‧‧‧規劃一健身運動課程的系統
RFD‧‧‧右腳運動感測裝置
305‧‧‧課程組合
301‧‧‧運動感測模組
302‧‧‧生理感測模組
303‧‧‧處理模組
304‧‧‧課程模組
第一圖：本發明較佳實施例的規劃健身課程參數之系統的示意圖。
第二圖：本發明較佳實施例多重運動感測模組穿戴在健身者身上的示意圖。
第三圖：本發明較佳實施例健身運動課程參數的示意圖。
第四圖：本發明較佳實施例健身運動效果指標WEI與運動課程參數之間的關係的示意圖。
第五圖：本發明較佳實施例健身運動效果指標隨著訓練歷程而增長的示意圖。
第六圖：本發明較佳實施例運動時間及休息時間與健身運動效果指標WEI的關係的示意圖。
第七圖：本發明較佳實施例運動次數及休息時間與健身運動效果指標WEI的關係的示意圖。
第八圖：本發明較佳實施例不同的休息時間、運動時間及次數與健身運動效果指標WEI的關係的示意圖。
第九圖：本發明另一較佳實施例規劃一健身運動課程參數的系統的示意圖。
第十圖：本發明較佳實施例用於規劃一健身運動課程參數的方法的示意圖。
本案所提出之發明將可由以下的實施例說明而得到充分暸解，使得熟悉本技藝之人士可以據以完成之。然而，本領域普通技術人員將會認識到，可以在沒有一個或者多個特定細節的情況下實踐本發明。在下文所述的特定實施例代表本發明的示例性實施例，並且本質上僅為示例說明而非限制。本說明書中公開的所有特徵，或公開的所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特徵和/或步驟以外，均可以任何方式組合，亦即本發明的實施例不限於本說明書中所記載的實施例。
請參閱第一圖，其為本發明較佳實施例的規劃健身課程參數之系統10的示意圖。請參閱第二圖，其為本發明較佳實施例多重運動感測模組1021穿戴在健身者身上的示意圖。
藉由包含如第一圖所示的規劃健身課程參數之系統10，此系統10包括一健身運動輸入裝置201及一顯示裝置202，其中該健身運動輸入裝置201用來輸入一健身者依據一健身運動項目內容，及與此內容相關的至少一個健身運動課程所操作的一健身運動。該系統10還包含一感測模組102以及一資料處理單元12。該感測模組102包含一多重運動感測模組1021以及一生理狀態感測模組1022。該多重運動感測模組1021包括加速度計，陀螺儀及地磁儀等運動感測器所組成，如第二圖所示，此多重運動感測模組1021包含至少有一左手運動感測裝置LHD，一右手運動感測裝置RHD及一右腳運動感測裝置RFD係穿戴於一健身者肢體上，這些感測裝置LHD,RHD,RFD都包含至少一加速度計，陀螺儀及地磁儀等元件。該健身者參考此一健身運動課程表進行健身運動時，這些感測裝置LHD,RHD,RFD用來感測此健身者的複數肢體運動，以對應地產生一群複數個肢體運動感測訊號GMS-1,GMS-2,GMS-1’，及GMS-2’等。
該生理狀態感測模組1022包含一心率計，該心率計可內建於感測裝置LHD,RHD,RFD中，健身者參考此健身運動課程表進行健身運動時用於感測其生理狀態，即心率，以對應地產生一第一生理狀態訊號PSS-1，即一心率訊號。該生理狀態感測模組1022還可包含一溫度計，可內建於感測裝置LHD,RHD,RFD中，健身者參考此健身運動課程表進行健身運動時用於感測其溫度，以對應地產生一第二生理狀態訊號PSS-2，即一溫 度訊號PSS-2。
該資料處理單元12具有一運動特性對應功能，其係利用諸如一種主成分訊號分析運算法(PCA)121，將此等複數個肢體運動訊號GMS-1,GMS-2,GMS-1’，及GMS-2’等對應成一運動特性成果指標WCI(Workouts Characteristic Index)，譬如一運動一致性指標或是一運動協調性指標，其中目前的加速度訊號以GMS-1來表示，目前的角速度訊號以GMS-2來表示，個人歷史記錄或教練的參考之加速度訊號以GMS-1’來表示，個人歷史記錄或教練的參考之角速度訊號以GMS-2’來表示。該資料處理單元12更具有一生理狀態對應功能，其係採用一藉由參考心跳來推算卡路里消耗量運算法122，用來將此生理狀態訊號PSS-1即此心率訊號對應成一生理效果指標PEI(Physiological Effect Index)即代表一卡路里消耗量；及一健身效果對應功能，其係採用譬如一向量合成運算法123，係合併此運動特性成果WCI指標，此運動能力成果指標WAI(Workouts Achievement Index)，及此生理現象指標PEI後，轉換成一健身運動效果指標WEI(Workouts Effect Index)；及一課程參數修訂功能，其係採用譬如一參數優化運算法124，藉評估一第一類別因素EEF-1-健身成果因素，即此健身運動效果指標WAI，一第二類別因素EEF-2-健身環境因素，譬如一時間因素，一空間因素，一距離因素，第三類別因素-健身成本因素，即一成本因素，以及一第四類別因素-健身者心理及生理因素，譬如一元氣(健康)因素，及一健身動作操作熟練度因素等，來調整該訓練課表的內容參數，其包括運動課程包含的各運動項目或單項的訓練順序，個別運動課程的全部時間或是該運動課程之各組操作時段配置或是其操作時間，或是運動課程中項目或單項的操作時段配置或是 操作時間；或是運動次數，運動時間，休息時間，重複循環次數，等等。
例如大體重的健身者在做運動時，多重運動感測模組1021量測到的角速度訊號以及加速度訊號可能無法達到教練的標準，即無法達到參考角速度訊號以及參考加速度訊號的標準，且生理狀態感測模組1022所感測到的心率或體溫相較於常人都相當高的時候，該資料處理單元12可把運動項目拆成多個時段來進行，運動時段之間的休息時間或休息次數可斟酌增加，每個運動時段的時間可拉長，各運動時段的次數可斟酌減少，以期待能達到單一時段完成所有運動的相同效果，例如運動消耗的總卡路里相同，且不會使大體重者超過其負荷而危及健康。
在第一圖中，資料處理單元12將此等複數個肢體運動訊號GMS-1,GMS-2經由一第一運算法(主成分分析法-Principal Component Analysis-PCA)對應成一運動特性成果指標(WCI)，譬如一運動一致性或是一運動協調性之量化值，用來與教練所提供的標準運動參考訊號GMS-1’,GMS-2’比對，譬如兩訊號間的一致性，藉此判斷訓練成果；或者與健身者自己已有的運動訊號比對，藉此判斷先後兩訊號的差異，了解健身者健身運動的進步狀況；此處PCA運算法用來分析加速度訊號GMS-1,GMS-1’，角速度訊號GMS-2,GMS-2’，位置相關訊號所轉換的資料，進而分析出運動特徵。
在第一圖中，資料處理單元12將此生理狀態訊號PSS-1,PSS-2，譬如一心率訊號PSS-1對經由一第二運算法(Caloric Formula)應成一生理效果或一生理現象指標PEI，譬如卡路里消耗量或是氧氣消耗量；卡路里消耗之計算式如下：對於男性而言，該卡路里消耗量=[(年紀x 0.2017)+ (體重x 0.09036)+(心率值x 0.6309)--55.0969]x運動時間/4.184。對於女性而言，該卡路里消耗量=[(年紀x 0.074)--(體重x 0.05741)+(心率值x 0.4472)--20.4022]x運動時間/4.184。該生理效果指標PEI可以定義如下，即PEI=((cbr/cbu)2+(VO2 max_r/VO2 max_u)2)1/2，其中cbr為一參考卡路里消耗量，cbu為一健身者卡路里消耗量，VO2 max_r為一參考最大攝氧量，而VO2 max_u為一健身者最大攝氧量。
在第一圖中，運動特性成果指標(WCI)以及運動成就指標WAI(運動訓練成果：肌力，肌耐力，及肌肥大)及生理效果指標PEI(或生理現象)指標經由一第三運算法(向量合成運算)轉換成一健身運動效果指標WEI，也就是計算運動一致性或是協調性之量化值，與肌力值，肌耐力值或肌肥大值以及卡路里消耗值之乘積或是向量和；此處的向量合成運算是將運動特性成果指標WCI，運動能力成果指標WAI及生理效果指標PEI等數值個別平方後總和再開根號的計算結果。例如計算式：WEI=(WCI2+WAI2+PEI2)1/2。藉分析WEI，與WCI、WAI、PEI間的函數關係以了解WEI曲線或曲面的峰值分布，求得峰值則可得到WEI最佳化的數值對應相關之運動課程參數之數值配置，以達到最佳的運動成效。
請參閱第三圖，其為本發明較佳實施例健身運動課程參數的示意圖。健身運動課程的基本參數包括如下：C：總運動課程時間，含總運動時間及總休息時間T：課程總運動時間；N：單項運動之全部運動次數，譬如波比跳；S：運動組數； Su：當前健身運動之運動組數；Sr：資料庫紀錄之標準健身運動之運動組數；t：每組運動時間；n：每組運動次數；nu：當前健身運動之每組運動次數；nr：：資料庫紀錄之標準健身運動之每組運動次數；rt：兩組間休息時間；rtu：當前健身運動之每兩組間休息時間；rtr：資料庫紀錄之標準健身運動之每兩組間休息時間；RT：課程總休息時間。
上述課程基本參數間之關係如下：T=Sum(ti),i=1 to S；N=Sum(ni),i=1 to S；RT=Sum(rti),i=1 to(S-1)；C=T+RT；個別課程與總課程參數的比例如下：TR=rt/T，其中TR代表某個組間休息時間與課程總運動時間的比例；NR=n/N，其中NR代表每組運動次數與單項運動之全部運動次數的比例；TR越大則代表健身者有相較更長的休息時間來恢復疲勞，NR越大則代表相對上總課程時間內每組運動次數較多，總運動組數較少，即組間的休息次數較少。
請回到第一圖，該資料處理單元12藉由採用該第一演算法來 分析該建身者的該複數個肢體運動訊號GMS-1,GMS-2與一教練的複數個肢體的參考運動訊號GMS-1’,GMS-2’之間的差異而判斷一訓練成果。該系統10更包含一資料庫(未顯示)，該資料庫可位於本地端或網路上的服務端，並儲存對應於該健身者的該複數肢體運動訊號GMS-1,GMS-2的一即時加速度值au/歷史記錄加速度值ah、一即時角速度值wu/歷史記錄角速度值wh、一即時四元素值qu/歷史記錄四元素值qh，並儲存對應於該教練的複數肢體的參考運動訊號GMS-1’,GMS-2’的一參考加速度值ar、一參考角速度值wr、一參考四元素值qr，且儲存一加速度比對值ae、一角速度比對值we、以及一四元素比對值qe。
四元素是用於描述現實空間的座標表示方式，人們在複數的基礎上創造了四元素q=a+bi+cj+dk的形式說明空間點所在位置向量。四元素可應用在健身者的肢體運動的描述上，包括描述肢體運動的X軸、Y軸、以及Z軸方向上的旋轉，並可將計算出的四元數數據用來比較健身者的肢體運動與教練的肢體運動之間的差異，或是比較健身者本身肢體運動是否有所進步。
該加速度比對值ae是該健身者進行健身運動量到的加速度值au與該參考加速度值ar的誤差率=(au-ar)/ar；，或是該健身者進行健身運動的加速度值au與該健身者之歷史記錄加速度值ah的誤差率=(au-ah)/ah。其中該健身者進行健身運動的加速度值au是每組的健身運動的加速度值的加總=Sum(aui),i=1 to Su，該參考加速度值ar是每組的參考加速度值的加總=Sum(arj),j=1 to Sr，該歷史記錄加速度值ah是每組的歷史記錄加速度值的加總=Sum(ahk),k=1 to Sh，而總加速度比對值=(Sum(aui)-Sum(arj))/ Sum(arj)，或(Sum(aui)-Sum(ahk))/Sum(ahk)，i=1 to Su及j=1 to Sr或k=1 to Sh。
該角速度比對值we是該健身者進行健身運動的角速度值wu與該參考角加速度值wr的誤差率=(wu-wr)/wr；，或是該健身者進行健身運動的角速度值wu與該歷史記錄角加速度值wh的誤差率=(wu-wh)/wh；。其中該即時角加速度值wu是每組的健身運動的角速度值的加總=Sum(wui),i=1 to Su，該參考加速度值wr是每組的參考角速度值的加總=Sum(wrj),j=1 to Sr，該歷史記錄角速度值wh是每組的歷史記錄角速度值的加總=Sum(whk),k=1 to Sh，而總角速度比對值=(Sum(wui)-Sum(wrj))/Sum(wrj)，或(Sum(wui)-Sum(whk))/Sum(whk)，i=1 to Su及j=1 to Sr或k=1 to Sh。
該四元素比對值qe是該健身者進行健身運動的四元素值qu與該參考四元素值qr之間的誤差率，或是該健身者進行健身運動的四元素值qu與該歷史記錄四元素值qh之間的誤差率。其中該健身者進行健身運動的四元素值qu是每組健身運動的四元素的加總=Sum(qui),i=1 to Su，該參考四元素值qr是每組的參考四元素值的加總=Sum(qrj),j=1 to Sr，該歷史記錄四元素值qh是每組的歷史記錄四元素值的加總=Sum(qhk),k=1 to Sh，而總四元素比對值=(Sum(qui)-Sum(qrj))/Sum(qrj)，或(Sum(qui)-Sum(qhk))/Sum(qhk)，i=1 to Su及j=1 to Sr或k=1 to Sh。
在第一圖中的該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值，該資料處理單元12藉由計算該運動特性指標的一方程式來獲得該運動特性指標WCI，該運動特性指標WCI可以定義成WCI=(ae 2+we 2+qe 2)1/2，WCI=1-(ae 2+we 2+qe 2)1/2或WCI=1-/(ae 2+we 2+ qe 2)1/2等，或是其他的表示方法所形成的方程式，至於適合用來估計WCI指標的方程式則搭配上述之以不同方式定義的誤差率ae，we，及qe來選用。從該加速度比對值ae=(au-ar)/ar；或(au-ah)/ah的運算式可知，當該健身者健身運動的加速度值au近似於教練的參考加速度值ar時，或是該健身者健身運動的加速度值au近似於健身者的歷史記錄加速度值ah時，則該加速度比對值ae越小，該運動特性指標WCI會越大，此代表該健身者與教練兩者比較之下，該健身者運動協調性接近教練的協調性、或健身者的健身動作與教練的健身動作具有較佳的一致性，或是代表該健身者當前或說即時的運動訊號與建身者的歷史記錄兩相比較之下，該健身者運動協調性、一致性少變異。類似地，該角速度比對值we、該四元素比對值qe、亦有與該加速度比對值ae類似的狀況。
在另一較佳實施例中，若該運動特性指標WCI=(ae 2+we 2+qe 2)1/2，該加速度比對值ae可為另一種算式，例如ae=ar/(au-ar)，該角速度比對值we可為另一種算式，例如we=wr/(wu-wr)，該四元素比對值qe可為另一種算式，例如qe=qr/(qu-qr)，則當該健身者健身運動的加速度值au接近教練的參考加速度值ar時，或是該健身者健身運動的加速度值au接近健身者的歷史記錄加速度值ah時，則該加速度比對值ae越大，該運動特性指標WCI也會越大，此代表該健身者與教練兩者比較之下，該健身者運動協調性接近教練的協調性、或健身者的健身動作與教練的健身動作具有較佳的一致性，或是代表該健身者與建身者的歷史記錄兩相比較之下，該健身者運動協調性、一致性少變異。類似地，該角速度比對值we、該四元素比對值qe、亦有與該加速度比對值ae類似的狀況。另外，也可以定義特定的運動特性指 標，譬如運動加速度特性指標WCIa=ae，運動角速度特性指標WCIw=we及運動轉動向量特性指標WCIq=qe等特定指標，並藉由比較該等特定的運動特性指標來了解健身者與教練的健身運動兩者間的一致性或是協調性，或者了解健身者當前的健身運動與資料庫中紀錄的健身者之先前健身運動兩者間的運動一致性或是運動協調性。
在第一圖中，該運動能力成果指標WAI包括肌力、肌耐力、以及肌肥大等三項量化標的；肌力是指在一次肌肉收縮時，對抗某種阻力所發揮的最大力量；肌耐力是指肌肉維持使用某種肌力時，能持續用力的時間或反覆次數；肌肥大是指將身體的肌肉組織締結變大的現象。在此定義WAI=((msu/msr)2+(meu/mer)2+(mhu/mhr)2)1/2，msu為一健身者肌力值，msr為一參考肌力值，meu為一健身者肌耐力值，mer為一參考肌耐力值，mhu為一健身者肌肥大值，而mhr為一參考肌肥大值。當健身者肌力值msu大於該參考肌力值msr，健身者肌耐力值meu大於該參考肌力值mer，健身者肌肥大值mhu大於該參考肌肥大值mhr的狀況發生時，由上述的運算式可知WAI也會越大，此代表該健身者的運動能力提升，或是優於一般的標準，反之亦然。在另一較佳實施例中WAI=((msr/msu)2+(mer/meu)2+(mhr/mhu)2)1/2，其WAI數值則與上述例子相反，即當健身者肌力值msu大於該參考肌力值msr，健身者肌耐力值meu大於該參考肌力值mer，健身者肌肥大值mhu大於該參考肌肥大值mhr，的狀況發生時，WAI也會越小，此時的健身運動效果指標若定義程WEI=1-(WCI2+WAI2+PEI2)(1/2)，如此WEI就會隨著msu，msr及meu變大而變大，此亦可代表健身的成效越好。
除了根據該運動特性成果指標WCI、該運動能力成果指標 WAI、以及該生理效果指標PEI來產生該健身運動效果指標WEI之外，其它的因素也可被量化，而被加入用來調整健身運動課程參數。例如健身者健身運動的層級、生理因素、以及心理因素等，可作為調整因子。例如，健身者健身運動項目或單項的操作熟練度，同時關聯於量測到的加速度a，速度V，四元素q以及S,n,t,rt等課程參數的設定。此處定義一層級因子L，健身初階者(Gym beginner)，其Lb數值位於(1.00,1.30)之間，健身進階者(Gym Intermediate)，其Lm數值位於(1.00,0.85)之間，健身專家(Gym Advancer)，其La數值位於(0.85,0.70)之間。層級因子L的這些數值Lb,Lm,La與運動組數Su相關，越是進階到專家級的健身者的數值就越低，表示總運動次數以較少的組數做完，相對上每組的運動次數便較高，所以每組的健身運動操作需要較強的肌力或肌耐力。即藉選用適當的Lb,Lm，或La等因子的數值可以對應地調整出適合於健身初階者，健身進階者或健身專家的運動課程參數數值大小的配置。
生理因素包含恢復率Rr或疲勞程度Fr，此兩者可能關聯到量測到的加速度a(acceleration)，角速度w(angular velocity)與四元素/方位向量q(Quaternion or Orientation Vector)。生理因素關聯之恢復率Rr數值或疲勞程度Fr數值位於(0.10,1.00)之間，或可不直接為恢復率或疲勞程度等生理因素設定調整因子，而讓此等生理因素直接關聯到受量測物理量a,w及q。
心理因素包括健身者的主觀意願因子Ir，其可包括健身環境的舒適度，或健身者的作息考量等，進而影響健身者的健身意願的強弱於譬如C,T,N,S,t,n,rt等健身運動課程參數數值的主觀選定，例如主觀意願因子Ir數值可位於(0.50,1.50)之間。
在感測使用者的運動狀態以及生理狀態後，資料處理單元12可綜合運算出該健身運動效果指標WEI，系統10可直接依據健身運動效果指標WEI來規畫健身運動課程的參數，也可繼續加入健身運動的層級、生理因素、以及心理因素等，以調整健身運動課程的參數。例如使用者可直接指定課程參數T，或是T及N。或是系統10參考系統健身課程資料庫及/或健身者個人健身課程資料庫建議運動課程參數C,N,S,t,n,rt。
在另一較佳實施例中，系統10或使用者可藉由層級因子L，即Lb,Lm,La調整系統建議之運動課程參數C,N,S,t,n,rt使之形成與健身者之健身層級關聯的健身層級建議課程參數NL,SL,tL,nL,rtL。
在另一較佳實施例中，系統10或使用者可藉生理恢復率Rr數值或疲勞程度Fr數值調整系統建議之運動課程參數C,N,S,t,n,rt使之形成與生理恢復率或疲勞程度關聯的生理狀態建議課程參數CR,NR,SR,tR,nR,rtR或CF,NF,SF,tF,nF,rtF；或是藉生理恢復率Rr數值或疲勞程度Fr數值調整健身層級建議課程參數CL,NL,SL,tL,nL,rtL使之成為與生理恢復率或疲勞程度關聯的健身層級課程參數CLR,NLR,SLR,tLR,nLR,rtLR或CLF,NLF,SLF,tLF,nLF,rtLF。 在另一較佳實施例中，系統10或使用者可藉由心理因素，即健身者的主觀意願因子Ir調整系統建議之運動課程參數C,N,S,t,n,rt使之成為健身者主觀意願之系統建議運動課程參數CI,NI,SI,tI,nI,rtI；或是用之調整與生理恢復率或疲勞程度關聯的生理狀態建議課程參數CR,NR,SR,tR,nR,rtR或CF,NF,SF,tF,nF,rtF，使之成為具主觀者意願之生理狀態建議課程參數CRI,NRI,SRI,tRI,nRI,rtRI或CFI,NFI,SFI,tFI,nFI,rtFI；或是用之調整與健身層 級建議課程參數CL,NL,SL,tL,nL,rtL使之成為具健身者主觀意願之健身層級建議課程參數CLI,NLI,SLI,tLI,nLI,rtLI；或是用之調整與生理恢復率或疲勞程度關聯的健身層級課程參數CLR,NLR,SLR,tLR,nLR,rtLR或CLF,NLF,SLF,tLF,nLF,rtLF，使之成為具健身者主觀意願之生理恢復率或疲勞程度關聯的健身層級課程參數CLRI,NLRI,SLRI,tLRI,nLRI,rtLRI或NLFI,SLFI,tLFI,nLFI,rtLFI。
請參閱第四圖，其為本發明較佳實施例健身運動效果指標WEI與運動課程參數之間的關係的示意圖，橫軸代表單組的運動時間，縱軸代表健身運動效果指標WEI。在第四圖中是以波比跳的健身運動為例，總運動課程時間C：10分鐘，總運動次數N：100次，健身運動課程參數配置的方式如下：
組數S：1
波比跳，在10分鐘內，以1組做完100次，中間無休息。
課程參數配置：
總運動時間：T<=10min，總運動次數：N=100，總運動課程時間：C=T+RT。
10 0
從表1與第四圖可知，健身運動效果指標WEI在運動項目僅分成一組的情況下，在該組的運動時間t為5分鐘且休息時間為5分鐘時，健身運動效果指標WEI相較之下比較小，然而隨著該組的運動時間t延長到7-8分鍾的範圍時，則有較佳的健身運動效果指標WEI，到達9-10分鍾時又變小。此表示在適當的健身課程參數的調配下，會有最佳化的健身運動效果指標WEI出現。
請參閱第五圖，其為本發明較佳實施例健身運動效果指標隨著訓練歷程而增長的示意圖，y軸代表單組的運動時間，x軸代表訓練歷程，z軸代表健身運動效果指標WEI。在第五圖中，健身運動效果指標WEI在運動項目僅分成一組的情況下，最佳化的健身運動效果指標WEI也會隨著訓練歷程而提升，代表健身者若按照本發明規畫健身課程的參數去進行鍛鍊後，可有效率地達到最佳肌力、肌耐力、肌肥大、卡路里消耗、耗氧量等效果。
請參閱第六圖，其為本發明較佳實施例運動及休息時間與健身運動效果指標WEI的關係的示意圖，y軸代表組間休息時間，x軸代表每組運動時間，z軸代表健身運動效果指標WEI。在第六圖中是以波比跳的健身運動為例，總運動時間T<=10分鐘，總運動次數N：100次，組數S則為2，健身運動課程參數配置的方式如下：
組數S：2
波比跳，在總運動課程時間C=10分鐘內，分成2組，每組做50次，共做完100次，組間有休息時間。
課程參數配置：
總運動時間：T<=10min，總運動次數：N=2 x n=100，總運動課程時間：C=t x 2(=T)+rt=10。
從表2與第六圖可知，課程總運動時間T最多為10分鐘，第一種課程參數的配置方式是以每組50次且運動時間皆為4分鍾，組間休息時間為2分鍾，其所達到的健身運動效果指標WEI相對較差；而第二種課程參數的配置方式是以每組50次且運動時間皆為3分鍾，組間休息時間為4分鍾，其可達到的最佳健身運動效果指標WEI max。
單項運動項目中的每組次數也可不同，請參閱第七圖，其為本發明較佳實施例運動次數及休息時間與健身運動效果指標WEI的關係的示意圖，y軸代表組間休息時間，x軸代表每組運動次數，z軸代表健身運動效果指標WEI。在第七圖中是以波比跳的健身運動為例，總運動課程時間C=10分鐘，總運動次數N：100次，組數S為2，健身運動課程參數配置的方式如下：
波比跳，在10分鐘內，分成2組，各組操作次數不同，共做完100次，對應次數不同，組間休息時間可不同。
課程參數配置：
總運動時間：T<=10min，總運動次數：N=n1+n2=100，總運動課程時 間：C=t1+t2(=T)+rt=10。
從表3與第七圖可知，總運動課程時間為10分鍾，第一種課程參數的配置方式是第一組在4分內做完40次且第二組在5分鐘內做完60次，組間休息時間為1分鍾，其可達到的最佳健身運動效果指標WEI max；而第二種課程參數的配置方式是第一組在2分內做完70次且第二組在6分鐘內做完30次，組間休息時間為2分鍾，其所達到的健身運動效果指標WEI相對較差。
請參閱第八圖，其為本發明較佳實施例不同的休息時間、運動時間及次數與健身運動效果指標WEI的關係的示意圖，y軸代表組間休息時間，x軸代表每組運動次數，z軸代表健身運動效果指標WEI。在第八圖中是以波比跳的健身運動為例，總運動課程時間C=10分鐘，總運動次數N：100次，組數S大於3，第一種健身運動課程參數配置的方式如下：
波比跳，在10分鐘內，分成4組，每組作25次，共做完100次，每組操作時間或是組間休息時間可不同。
第一種課程參數配置：
總運動時間：T<=10min，總運動次數：N=100，總運動課程時間：C=4 x t(=T)+3 x rt(=RT)。
表4：
在第八圖中的第二種健身運動課程參數配置的方式如下：波比跳，在10分鐘內，分成10組，每組作10次，共做完100次，每組操作時間或是組間休息時間可不同。
第二種課程參數配置：
T<=10min,N=100,C=10 x t(=T)+9 x rt(=RT)。
從表4~5以及第八圖可知，以第二種課程參數配置來完成運動課程可達到最佳化的健身運動效果指標WEI max。
請參閱第九圖，其為本發明另一較佳實施例規劃一健身運動課程參數的系統30的示意圖。該系統30包含一課程模組304、一運動感測模組301、一生理感測模組302、以及一處理模組303。該課程模組304具至少一健身運動項目、相關於該至少一健身運動項目之複數項目參數、以及使一使用者之一鍛鍊標的完成一特定健身運動而提供一對應課程組合305。該運動感測模組301感測一健身者的至少一肢體運動，以獲得相關於該至少一肢體運動之一第一複數數據PM1。該生理感測模組302感測該健身者的至少一生理狀態，以獲得相關於該至少一肢體運動之一第二複數數據PM2。該 處理模組303因應該第一複數數據PM1以及該第二複數數據PM2以分別給定相關於該複數項目參數之一第三複數數據PM3而定義出該對應課程組合305，俾該使用者完成該特定健身運動。
請再配合第一圖，該運動感測模組為301一多重運動感測模組1021，其感測該健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號GMS-1,GMS-2,GMS-1’,GMS-2’。該生理感測模組302為一生理狀態感測模組1022，其感測該健身者的該生理狀態以產生一生理狀態訊號PSS-1,PSS-2。該處理模組303配置以根據複數肢體運動訊號GMS-1,GMS-2,GMS-1’,GMS-2’以及該生理狀態訊號PSS-1,PSS-2來規畫該健身運動課程參數。
該複數項目參數包括總運動課程時間，各運動課程所含的運動項目或單項的訓練順序、總運動時間，個別運動項目或單項的操作時間，或是運動項目或個別單項的配置時間、運動組數、每組運動次數、每組運動時間、組間休息時間、以及運動課程的總休息時間的至少其中之一。
該第一複數數據PM1包含對應於該健身者的該複數肢體運動訊號GMS-1,GMS-2,GMS-1’,GMS-2’的一加速度比對值ae、一角速度比對值we、以及一四元素比對值qe，該處理模組303基於該加速度比對值ae、該角速度比對值we、以及該四元素比對值qe來執行一第一計算以得到該運動特性指標WCI，其中可以定義WCI=1-(ae 2+we 2+qe 2)1/2，且該運動特性指標WCI可用來量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值。
該第二複數數據PM2包含對應該生理狀態訊號PSS-1,PSS-2的一參考卡路里消耗量cbr、對應該生理狀態訊號PSS-1,PSS-2的一健身者卡路里消耗量cbu、對應該生理狀態訊號PSS-1,PSS-2的一參考最大攝氧量VO2 max_r、及對應該生理狀態訊號PSS-1,PSS-2的一健身者最大攝氧量VO2 max_u，且該處理模組303藉由計算該生理效果指標PEI=((cbr/cbu)2+(VO2 max_r/VO2 max_u)2)1/2的一方程式來獲得該生理效果指標PEI。
該第三複數數據PM3包括個別運動課程的全部時間C、總運動時間T的長短、運動組數S的多寡、每組運動次數n的大小、每組運動時間t的長短、組間休息時間rt的長短、以及運動課程的總休息時間RT的長短的至少其中之一。
該處理模組303根據該運動特性指標WCI、該運動能力成果指標WAI、及該生理效果指標PEI來評估一健身運動效果指標WEI=(WCI2+WAI2+PEI2)1/2。該處理模組303更依照一健身運動層級、一生理因素、以及一心理因素來調整該第三複數數據，以使該健身運動效果指標WEI達到最佳化，其中該健身運動層級包括初階等級、進階等級、以及專家等級，或相關於建身運動項目的健身者操作熟練度，另外，健身者的該生理因素包含一恢復率或一疲勞程度，該心理因素包含該健身者的主觀意願。該課程組合305如同第四、五、六、七、八圖中配置單項運動課程的總運動課程時間C，總運動時間T、運動組數S、單項運動之全部運動次數N、每組運動次數n、每組運動時間t、組間休息時間rt、以及運動課程的總休息時間RT等配置，而形成的課程組合。該健身運動項目可以是徒手健身運動項目，例如為伏地挺身、仰臥起坐、交互蹲挑、波比跳等，也可以是使用健身器材之健身運動項目，例如槓鈴運動，過頭舉(Overhead Press)，硬舉(Deadlift)或前蹲舉(Front Squat)等。
請參閱第十圖，其為本發明較佳實施例用於規劃一健身運動 課程參數的方法的示意圖。在步驟S101中，經由一感測模組來感測一健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號，且經由該感測模組來感測該健身者的一生理狀態以產生一生理狀態訊號。在步驟S102中，藉由執行與該複數肢體運動訊號相關的一第一計算來獲得一運動特性指標WCI，且藉由執行與該生理狀態訊號相關的一第二計算來獲得一生理效果指標PEI。在步驟S103中，藉由執行與該運動特性指標WCI及該生理效果指標PEI相關的一第三計算來獲得一健身運動效果指標WEI。在步驟S104中，評估與該健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，以規畫健身運動課程參數。
實施例
1.一種用於規劃一健身運動課程參數的系統，包含一多重運動感測模組、一生理狀態感測模組、以及一資料處理單元。該多重運動感測模組，感測一健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號；該生理狀態感測模組，感測該健身者的一生理狀態以產生一生理狀態訊號；以及該資料處理單元，配置以執行一第一演算法、一第二演算法、一第三演算法和一第四演算法；基於該第一演算法和該複數肢體運動訊號來獲得一運動特性指標WCI；基於該第二演算法和該生理狀態訊號來獲得一生理效果指標PEI；基於該第三演算法、該運動特性指標WCI及該生理效果指標PEI來獲得一健身運動效果指標WEI；以及基於該第四演算法來評估與該健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，以規畫該健身運動課程參數。
2.如實施例1所述的系統，其中該多重運動感測模組包含感測該健身者的該複數肢體運動的加速度的一加速度計、和感測該健身者的角速度的一陀螺儀；該第一演算法為一主成分分析法PCA，該資料處理單 元藉由採用該第一演算法來分析該建身者的該複數個肢體運動訊號與一教練的複數個肢體的參考運動訊號之間的差異而判斷一訓練成果；該系統更包含一資料庫，該資料庫儲存對應於該健身者的該複數肢體運動訊號的一即時/歷史記錄加速度值、一即時/歷史記錄角速度值、一即時/歷史記錄四元素值，儲存對應於該教練的複數肢體的參考運動訊號的一參考加速度值、一參考角速度值、一參考四元素值，且儲存一加速度比對值ae、一角速度比對值we、以及一四元素比對值qe；該加速度比對值ae是該即時加速度值與該參考加速度值的誤差率，或是該即時加速度值與該歷史記錄加速度值的誤差率；該角速度比對值we是該即時角速度值與該參考角速度值的誤差率，或是該即時角速度值與該歷史記錄角速度值的誤差率；該四元素比對值qe是該即時四元素值與該參考四元素值之間的誤差率，或是該即時四元素值與該歷史記錄四元素值之間的誤差率；該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值；以及該資料處理單元藉由計算該運動特性指標的一方程式來獲得該運動特性指標WCI，表示該運動特性指標WCI的方程式可以是WCI=(ae 2+we 2+qe 2)1/2或WCI=1-(ae 2+we 2+qe 2)1/2。
3.如實施例1-2任一實施例所述的系統，其中該生理狀態感測模組包含感測該健身者的該生理狀態的一心率計及/或一溫度計；該生理效果指標PEI包含一卡路里消耗量以及一氧氣消耗量；該資料處理單元基於該第二演算法和該生理狀態訊號來估算該健身者的該卡路里消耗量以及該氧氣消耗量，其中該生理狀態訊號包括對應至一心率值的一心率訊號；對於男性而言，該卡路里消耗量=[(年紀x 0.2017)+(體重x 0.09036)+(心率值x 0.6309)--55.0969]x運動時間/4.184；對於女性而言，該卡路里消耗 量=[(年紀x 0.074)--(體重x 0.05741)+(心率值x 0.4472)--20.4022]x運動時間/4.184；以及該生理效果指標PEI可以定義成，PEI=1/((cbr/cbu)2+(VO2 max_r/VO2 max_u)2)1/2，或PEI=((cbu/cbr)2+(VO2_max_u/VO2 max_r)2)1/2，其中cbr為一參考卡路里消耗量，cbu為一健身者卡路里消耗量，VO2 max_r為一參考最大攝氧量，而VO2 max_u為一健身者最大攝氧量。
4.如實施例1-3任一實施例所述的系統，其中該健身運動效果指標WEI是運動協調性量化值或運動一致性量化值與卡路里消耗之乘積或是向量和；該複數類別因素包含一健身成果因素、一時間因素、一空間因素、一健身環境因素、一健康因素、一健身動作操作熟練度因素、一健身者心理及生理因素、及一喜好因素的至少其中之一；以及該健身運動課程參數包括各運動項目或運動單項的訓練順序、個別運動課程的全部時間或說總運動課程時間，或是總運動時間，及其中之個別單項或項目的操作時段及其配置時間、運動組數、每組運動次數、每組運動時間、組間休息時間、以及運動課程的總休息時間的至少其中之一。
5.如實施例1-4任一實施例所述的系統，其中該運動能力成果指標WAI包括肌力、肌耐力、以及肌肥大，其中WAI可以定義成，WAI=1/((msr/msu)2+(mer/meu)2+(mhr/mhu)2)1/2或WAI=((msu/msr)2+(meu/mer)2+(mhu/mhr)2)1/2，msu為一健身者肌力值，msr為一參考肌力值，meu為一健身者肌耐力值，mer為一參考肌耐力值，mhu為一健身者肌肥大值，而mhr為一參考肌肥大值；該資料處理單元根據該運動特性指標WCI、該運動能力成果指標WAI、該生理效果指標PEI來評估一健身運動效果指標WEI=(WCI2+WAI2+PEI2)1/2；以及該資料處理單元調整該健身 運動課程參數，以使該健身運動效果指標WEI達到最佳化。
6.一種用於規劃一健身運動課程參數的方法，包含下列步驟：經由一感測模組來感測一健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號，且經由該感測模組來感測該健身者的一生理狀態以產生一生理狀態訊號；藉由執行與該複數肢體運動訊號相關的一第一計算來獲得一運動特性指標WCI，且藉由執行與該生理狀態訊號相關的一第二計算來獲得一生理效果指標PEI；藉由執行與該運動特性指標WCI及該生理效果指標PEI相關的一第三計算來獲得一健身運動效果指標WEI；以及評估與該健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，以規畫該健身運動課程參數。
7.如實施例6所述的方法，更包含下列步驟：儲存對應於該健身者的該複數肢體運動訊號的一加速度比對值ae、一角速度比對值we、以及一四元素比對值qe；基於該加速度比對值ae、該角速度比對值we、以及該四元素比對值qe來執行該第一計算以得到該運動特性指標WCI，其中可以定義成，WCI=(ae 2+we 2+qe 2)1/2或WCI=1-(ae 2+we 2+qe 2)1/2，且該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值；基於該生理效果指標的一方程式來執行該第二計算，該生理效果指標PEI可以定義成，PEI=1/((cbr/cbu)2+(VO2 max_r/VO2 max_u)2)1/2，或PEI=((cbu/cbr)2+(VO2 max_u/VO2 max_r)2)1/2，其中cbr為對應該生理狀態訊號的一參考卡路里消耗量，cbu為對應該生理狀態訊號的一健身者卡路里消耗量，VO2 max_r為對應該生理狀態訊號的一參考最大攝氧量，而VO2 max_u為對應該生理狀態訊號的一健身者最大攝氧量；以及該運動能力成果指標WAI可定義成，WAI=1/((msr/msu)2+(mer/meu)2+(mhr/mhu)2)1/2或是 WAI=((msu/msr)2+(meu/mer)2+(mhu/mhr)2)1/2，其中msu為一健身者肌力值，msr為一參考肌力值，meu為一健身者肌耐力值，mer為一參考肌耐力值，mhu為一健身者肌肥大值，而mhr為一參考肌肥大值。
8.如實施例6-7認一實施例所述的方法，更包含下列步驟的至少其中之一：依照一健身運動層級來調整該健身運動課程參數，其中該健身運動課程參數包括各運動項目或運動單項的訓練順序、總運動課程時間，總運動時間或是其中之運動項目或是個別運動單項之操作時段及配置時間、運動組數、每組運動次數、每組運動時間、組間休息時間、以及運動課程的總休息時間的至少其中之一，且該健身運動層級包括初階等級、進階等級、以及專家等級，或相關於健身者對建身運動項目的操作熟練度；依照健身者的一生理因素來調整該健身運動課程參數，其中該生理因素包含一恢復率或一疲勞程度；以及依照健身者的一心理因素來調整該健身運動課程參數，其中該心理因素包含該健身者的主觀意願。
9.一種用於規劃一健身運動課程參數的系統，包含一課程模組、一運動感測模組、一生理感測模組、以及一處理模組。該課程模組，具至少一健身運動項目、相關於該至少一健身運動項目之複數項目參數、以及為使一使用者完成一鍛鍊標而建議的一特定健身運動所提供的一對應課程組合；該運動感測模組，感測一健身者的至少一肢體運動，以獲得相關於該至少一肢體運動之一第一複數數據；該生理感測模組，感測該健身者的至少一生理狀態，以獲得相關於該至少一生理狀態之一第二複數數據；以及該處理模組，因應該第一複數數據以及該第二複數數據以分別給定相關於該複數項目參數之一第三複數數據而定義出該對應課程組合，俾 該使用者完成該特定健身運動。
10.如實施例9所述的系統，其中該複數項目參數包括各運動項目或運動單項的訓練順序、總運動課程時間，總運動時間，或是其中之運動項目或是個別單項的操作時段及配置時間、運動組數、每組運動次數、每組運動時間、組間休息時間、以及運動課程的總休息時間的至少其中之一；該運動感測模組感測該健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號；以及該生理狀態感測模組感測該健身者的該生理狀態以產生一生理狀態訊號；該處理模組配置以根據該等複數肢體運動訊號以及該生理狀態訊號來規畫該健身運動課程參數；該運動感測模組包含感測該健身者複數肢體運動的加速度的一加速度計、和感測該健身者的角速度的一陀螺儀，以及可用於感測地磁訊號方便校正該加速度計及該陀螺儀之量測偏差的一地磁儀；該生理狀態感測模組包含感測該健身者的該生理狀態的一心率計及/或一溫度計；該第一複數數據包含對應於該健身者的該複數肢體運動訊號的一加速度比對值ae、一角速度比對值we、以及一四元素比對值qe，該處理模組基於該加速度比對值ae、該角加速度比對值we、以及該四元素比對值qe來執行一第一計算以得到該運動特性指標WCI，其可以定義成，WCI=(ae 2+we 2+qe 2)1/2或WCI=1-(ae 2+we 2+qe 2)1/2，且該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值；該第二複數數據包含對應該生理狀態訊號的一參考卡路里消耗量cbr、對應該生理狀態訊號的一健身者卡路里消耗量cbu、對應該生理狀態訊號的一參考最大攝氧量VO2 max_r、及對應該生理狀態訊號的一健身者最大攝氧量VO2 max_u，且該處理模組藉由計算該生理效果指標PEI=1/((cbr/cbu)2+(VO2 max_r/VO2 max_u)2)1/2或PEI= ((cbu/cbr)2+(VO2 max_u/VO2 max_r)2)1/2的一方程式來獲得該生理效果指標PEI，其中VO2 max可以用下列公式估算，即VO2 max=132.853-0.0769BW-0.3877age-3.2649t-0.1565HR+x，BW：體重以磅計，age：年齡(歲)，HR：運動結束時的心率值，另，若是男性x=6.3150，若為女性x=0；該運動能力成果指標WAI可定義成WAI=1/((msr/msu)2+(mer/meu)2+(mhr/mhu)2)1/2或WAI=((msu/msr)2+(meu/mer)2+(mhu/mhr)2)1/2，其中msu為一健身者肌力值，msr為一參考肌力值，meu為一健身者肌耐力值，mer為一參考肌耐力值，mhu為一健身者肌肥大值，而mhr為一參考肌肥大值；該第三複數數據包括總運動課程時間，總運動時間、運動組數的多寡、每組運動次數的多少、每組運動時間的長短、組間休息時間的長短、以及運動課程的總休息時間的長短的至少其中之一；該處理模組根據該運動特性指標WCI、該運動能力成果指標WAI、及該生理效果指標PEI來評估一健身運動效果指標WEI=(WCI2+WAI2+PEI2)1/2；以及該處理模組更依照一健身者的健身運動層級、一生理因素、以及一心理因素來調整該第三複數數據，以使該健身運動效果指標WEI達到最佳化，其中該健身運動層級包括初階等級、進階等級、以及專家等級，或相關於健身者對建身運動項目的操作熟練度，該生理因素包含一恢復率或一疲勞程度，該心理因素包含該健身者的主觀意願。
本案雖以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本案之範圍，任何熟習此項技藝者，在不脫離本案之精神和範圍內所作之變動與修飾，皆應屬本案之涵蓋範圍。

Claims (10)

  1. 一種用於規劃一健身運動課程參數的系統，包含：一多重運動感測模組，感測一健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號；一生理狀態感測模組，感測該健身者的一生理狀態以產生一生理狀態訊號；以及一資料處理單元，配置以：執行一第一演算法、一第二演算法、一第三演算法和一第四演算法；基於該第一演算法和該複數肢體運動訊號來獲得一運動特性指標WCI；基於該第二演算法和該生理狀態訊號來獲得一生理效果指標PEI；基於該第三演算法、該運動特性指標WCI及該生理效果指標PEI來獲得一健身運動效果指標WEI；以及基於該第四演算法來評估與該健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，其包含一健身環境的一時間因素或一空間因素，及該健身者的一疲勞程度以規畫該健身運動課程參數，以使該健身運動效果指標WEI達到最佳化，其中：該第一演算法為一主成分分析法PCA，該資料處理單元藉由採用該第一演算法來分析該建身者的該複數個肢體運動訊號與一教練的複數個肢體的參考運動訊號之間的差異而判斷一訓練成果；該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值；該生理效果指標PEI包含一卡路里消耗量或一氧氣消耗量；以及該健身運動效果指標WEI是運動協調性或一致性的量化值與該卡路里消耗量之乘積或是向量和。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中：該多重運動感測模組包含感測該健身者的該複數肢體運動的加速度的一加速度計、和感測該健身者的角速度的一陀螺儀；該系統更包含一資料庫，該資料庫儲存對應於該健身者的該複數肢體運動訊號的一即時/歷史記錄加速度值、一即時/歷史記錄角速度值、一即時/歷史記錄四元素值，儲存對應於該教練的複數肢體的參考運動訊號的一參考加速度值、一參考角速度值、一參考四元素值，且儲存一加速度比對值ae、一角速度比對值we、以及一四元素比對值qe；該加速度比對值ae是該即時加速度值與該參考加速度值的誤差率，或是該即時加速度值與該歷史記錄加速度值的誤差率；該角速度比對值we是該即時角速度值與該參考角速度值的誤差率，或是該即時角速度值與該歷史記錄角速度值的誤差率；該四元素比對值qe是該即時四元素值與該參考四元素值之間的誤差率，或是該即時四元素值與該歷史記錄四元素值之間的誤差率；以及該資料處理單元藉由計算該運動特性指標WCI=1-(ae 2+we 2+qe 2)1/2的一方程式來獲得該運動特性指標WCI。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中：該生理狀態感測模組包含感測該健身者的該生理狀態的一心率計及一溫度計；該資料處理單元基於該第二演算法和該生理狀態訊號來估算該健身者的該卡路里消耗量以及該氧氣消耗量，其中該生理狀態訊號包括對應至一心率值的一心率訊號；對於男性而言，該卡路里消耗量=[(年紀 x 0.2017)+(體重 x 0.09036)+(心率值 x 0.6309)--55.0969] x 運動時間/4.184；對於女性而言，該卡路里消耗量=[(年紀 x 0.074)--(體重 x 0.05741)+(心率值 x 0.4472)--20.4022] x 運動時間/4.184；以及該生理效果指標PEI=((cbu/cbr)2+(VO2 max_u/VO2 max_r)2)1/2，其中cbr為一參考卡路里消耗量，cbu為一健身者卡路里消耗量，VO2 max_r為一參考最大攝氧量，而VO2 max_u為一健身者最大攝氧量。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的系統，其中：該複數類別因素包含一健身成果因素、一健康因素、一健身動作操作熟練度因素、一健身者的一心理因素，一生理因素、及一喜好因素的至少其中之一；以及該健身運動課程參數包括各運動項目或運動單項的訓練順序、一運動課程總時間，一運動總時間或是其中之個別該運動項目或該運動單項的一操作時段及一配置時間、一運動組數、每組運動次數、每組運動時間、組間休息時間、以及運動課程的總休息時間的至少其中之一。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的系統，更包括一運動能力成果指標：該運動能力成果指標WAI包括肌力、肌耐力、以及肌肥大，其中WAI=1/((msr/msu)2+(mer/meu)2+(mhr/mhu)2)1/2，msu為一健身者肌力值，msr為一參考肌力值，meu為一健身者肌耐力值，mer為一參考肌耐力值，mhu為一健身者肌肥大值，而mhr為一參考肌肥大值；該資料處理單元根據該運動特性指標WCI、該運動能力成果指標WAI、該生理效果指標PEI來評估一健身運動效果指標WEI=(WCI2+WAI2+PEI2)1/2；以及該資料處理單元調整該健身運動課程參數，以使該健身運動效果指標WEI達到最佳化。
  6. 一種用於規劃一健身運動課程參數的方法，包含下列步驟：經由一感測模組來感測一健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號，且經由該感測模組來感測該健身者的一生理狀態以產生一生理狀態訊號；藉由執行與該複數肢體運動訊號相關的一第一計算來獲得一運動特性指標WCI，且藉由執行與該生理狀態訊號相關的一第二計算來獲得一生理效果指標PEI；藉由執行與該運動特性指標WCI及該生理效果指標PEI相關的一第三計算來獲得一健身運動效果指標WEI；以及評估與該健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，其包含一健身環境的一時間因素或一空間因素，及該健身者的一疲勞程度以規畫該健身運動課程參數，其中：藉由採用一主成分分析法PCA來分析該建身者的該複數個肢體運動訊號與一教練的複數個肢體的參考運動訊號之間的差異而判斷一訓練成果；該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值；該生理效果指標PEI包含一卡路里消耗量或一氧氣消耗量；以及該健身運動效果指標WEI是運動協調性或一致性的量化值與該卡路里消耗量之乘積或是向量和。
  7. 如申請專利範圍第6項所述的方法，更包含下列步驟：儲存對應於該健身者的該複數肢體運動訊號的一加速度比對值ae、一角速度比對值we、以及一四元素比對值qe；基於該加速度比對值ae、該角速度比對值we、以及該四元素比對值qe來執行該第一計算以得到該運動特性指標WCI，其中WCI=(ae 2+we 2+qe 2)1/2，且該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值；基於該生理效果指標PEI=1/((cbu-cbr/cbr)2+(VO2 max_r-VO2 max_u/VO2 max_r)2)1/2的一方程式來執行該第二計算，其中cbr為對應該生理狀態訊號的一參考卡路里消耗量，cbu為對應該生理狀態訊號的一健身者卡路里消耗量，VO2 max_r為對應該生理狀態訊號的一參考最大攝氧量，而VO2 max_u為對應該生理狀態訊號的一健身者最大攝氧量；以及該運動能力成果指標WAI=1/((msu-msr/msr)2+(meu-mer/mer)2+(mhu-mhr/mhr)2)1/2，其中msu為一健身者肌力值，msr為一參考肌力值，meu為一健身者肌耐力值，mer為一參考肌耐力值，mhu為一健身者肌肥大值，而mhr為一參考肌肥大值。
  8. 如申請專利範圍第6項所述的方法，更包含下列步驟的至少其中之一：依照一健身運動層級來調整該健身運動課程參數，其中該健身運動課程參數包括各運動項目或運動單項的訓練順序、一運動課程的總時間，一運動總時間或是其中之個別該運動項目或該運動單項的一操作時段及一配置時間、一運動組數、每組運動次數、每組運動時間、組間休息時間、以及運動課程的總休息時間的至少其中之一，且該健身運動層級包括初階等級、進階等級、以及專家等級，或相關於建身運動項目的操作熟練度；依照一生理因素來調整該健身運動課程參數，其中該生理因素包含一恢復率或該疲勞程度；以及依照一心理因素來調整該健身運動課程參數，其中該心理因素包含該健身者的主觀意願。
  9. 一種用於規劃一健身運動課程參數的系統，包含：一課程模組，具至少一健身運動項目、相關於該至少一健身運動項目之複數項目參數、以及為使一使用者完成一鍛鍊標的所建議的一特定健身運動而提供一對應課程組合；一運動感測模組，感測一健身者的至少一肢體運動以獲得相關於該至少一肢體運動之一第一複數數據；一生理感測模組，感測該健身者的至少一生理狀態，以獲得相關於該至少一生理狀態之一第二複數數據；以及一處理模組，因應該第一複數數據以及該第二複數數據以分別給定相關於該複數項目參數之一第三複數數據而定義出該對應課程組合，並評估與一健身運動效果指標WEI相關的複數類別因素，其包括一健身環境的一時間因素或一空間因素，及該健身者的一疲勞程度，俾該使用者完成該特定健身運動。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的系統，其中：該複數項目參數包括各運動課程的訓練順序、個別運動課程的全部時間或是其中之個別操作時段的配置時間、運動組數、每組運動次數、每組運動時間、組間休息時間、以及運動課程的總休息時間的至少其中之一；該運動感測模組感測該健身者的複數肢體運動以產生複數肢體運動訊號；以及該生理狀態感測模組感測該健身者的該生理狀態以產生一生理狀態訊號；該處理模組配置以根據複數肢體運動訊號以及該生理狀態訊號來規畫該健身運動課程參數；該運動感測模組包含感測該健身者複數肢體運動的加速度的一加速度計、和感測該健身者的角速度的一陀螺儀；該生理狀態感測模組包含感測該健身者的該生理狀態的一心率計及一溫度計；該第一複數數據包含對應於該健身者的該複數肢體運動訊號的一加速度比對值ae、一角速度比對值we、一融合的加速度及速度比對值awe以及一四元素比對值qe，該處理模組基於該加速度比對值ae、該角速度比對值we、以及該四元素比對值qe來執行一第一計算以得到該運動特性指標WCI，其中WCI=(ae 2+we 2+awe 2+qe 2)1/2，且該運動特性指標WCI為量化該建身者的一運動協調性或一致性的量化值；該第二複數數據包含對應該生理狀態訊號的一參考卡路里消耗量cbr、對應該生理狀態訊號的一健身者卡路里消耗量cbu、對應該生理狀態訊號的一參考最大攝氧量VO2 max_r、及對應該生理狀態訊號的一健身者最大攝氧量VO2 max_u，且該處理模組藉由計算該生理效果指標PEI=((cbu/cbr)2+(VO2 max_u/VO2 max_r)2)1/2的一方程式來獲得該生理效果指標PEI；該運動能力成果指標WAI=((msu/msr)2+(meu/mer)2+(mhu/mhr)2)1/2，其中msu為一健身者肌力值，msr為一參考肌力值，meu為一健身者肌耐力值，mer為一參考肌耐力值，mhu為一健身者肌肥大值，而mhr為一參考肌肥大值；該第三複數數據包括個別運動課程的全部時間的長短、運動組數的多寡、每組運動次數的大小、每組運動時間的長短、組間休息時間的長短、以及運動課程的總休息時間的長短的至少其中之一；該處理模組根據該運動特性指標WCI、該運動能力成果指標WAI、及該生理效果指標PEI來評估該健身運動效果指標WEI=(WCI2+WAI2+PEI2)1/2；以及該處理模組更依照一健身運動層級、一生理因素、以及一心理因素來調整該第三複數數據，以使該健身運動效果指標WEI達到最佳化，其中該健身運動層級包括初階等級、進階等級、以及專家等級，或相關於建身運動項目的操作熟練度，該生理因素包含一恢復率或該疲勞程度，該心理因素包含該健身者的主觀意願。
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