Neke kvantitativne karakteristike mišićnog umora i procesa mišićne regeneracije nakon dva različita opterećenja kod trčanja analizirane su na uzorku od osam dobro utreniranih trkača na srednje i duge ...pruge. Koristili smo se mjernim postupkom koji je obuhvaćao šest biomehaničkih parametara mišićne funkcije, jedan funkcionalan i jedan biokemijski parametar.
Najvažnija saznanja iz ovog istraživanja su:
1. Intenzivnije opterećenje kod intervalnog treniranja rezultiralo je većim smanjenjem (stupanj umora) onih mišićnih kontraktilnih sposobnosti koje tvore fiziološku osnovu mišićne snage i brzine. Kontinuirano trčanje na 6 km brzinom od 4.96 m/s uzrokovalo je veću deficijenciju kod parametara koji definiraju: osnovu mišićne izdržljivosti.
2. Obnavljanje sile mišićne kontrakcije (jakost), te biomehaničkih parametara brzine mišićne kontrakcije je brzo i zahtijeva 10 do 15 minuta, dok je obnavljanje mišićne izdržljivosti dugotrajniji proces i zahtijeva 1 do 2 sata, slično kao i procesi eliminacije laktata iz krvi.
3. Superkompenzacija karakteristika mišićne kontrakcije (jakost i brzina kontrakcije) postize se za 10 do 15 minuta nakon trčanja i održava se najmanje daljnjih 40 minuta nakon napora.
Kinematičko mjerenje sportskih gibanja realizira se nekom tehnikom koja omogućuje kinematički zapis gibanja (npr. filmski ili video zapis), i digitalizatorom cime se vrši prelazak iz kontinuirane ...amplitude i kontinuiranog vremena u diskretan oblik. Pri takvom procesu javljaju se problemi vezani uz vremensku rezoluciju u kolekciji signala i slučajnu pogrešku mjerenja koja nastaje vizualnom identifikacijom i manualnim mapiranjem anatomskih lokacija pri digitalizaciji. Kako nedovoljno uzorkovanje (vremenska rezolucija), i pogreška mjerenja imaju drastičan utjecaj na rezultate diferenciranja (derivacije linearnih i kutnih pomaka), potrebno je izvršiti analizu amplitudnog i faznog spektra signala pomoću diskretne Fourierove transformacije (DFT). Rezultati spektralne analize daju podatke o dovoljnom uzorkovanju (teorem uzorkovanja), i graničnoj frekvenciji kinematičkih signala koja sluzi za odabir značajnih spektralnih komponenata (razdvajanje informacije signala od pogreške mjerenja). Uz poznati dio spektra koji se odnosi na pogreške mjerenja, inverznim Fourierovim transformiranjem (IDFT) vrši se rekonstrukcija kinematičkog signala pri čemu se sumiraju samo frekvencijske komponente koje su nize od granične. To znaci da će inverzno transformiranje filtrirati originalni signal s niskim propustom, te da će rekonstruirani signal biti pročišćen od pogrešaka mjerenja. Tek tako pripremljeni signal biti će pogodan za diferenciranje u vremenskoj domeni signala, dakle za računanje zahtjevanih kinematičkih veličina.
U radu je evaluirana metoda i postupak za otklanjanje grešaka iz podataka pomaka anatomskih točaka tijela u sportskoj biomehanici i za računanje njihovih derivacija. Odabrana metoda omogućuje ...transformaciju originalnih podataka na temelju određivanja frekvencijskog područja signala. Za izračunavanje harmonika i faza signala upotrebljena je metoda najmanjih kvadrata. Upotrebljivost i ponašanje ove metode provjereni su tako da su njezini rezultati uspoređeni s analogno dobivenim podacima (Pezzack i sur. 1977), a također i njezinom evaluacijom na podacima iz sportske gimnastike. Rezultati pokazuju dobru konzistenciju s analogno dobivenim podacima i njihovim derivacijama, pa se metoda može preporučiti kao pogodan postupak za otklanjanje grešaka i određivanja viših derivacija funkcije pomaka u sportskoj biomehanici.
Predložen je 16-segmentalni model koji omogućava procjenu kinetičkih veličina gibanja muskuloskeletnog sustava sportaša, koje se odnose na: komponente i vektore sila segmenta i sustava u cjelini, ...ukupni moment impulsa i ukupnu energiju. Model zahtijeva dva skupa ulaznih podataka koji sadrže antropometrijske mjere i koordinate gibanja referentnih točaka tijela. Računanje željenih veličina zasniva se na procjeni parametara segmenata, te opisu geometrije gibanja i diferenciranju kinematičkih podataka. Zbog velike količine šuma koji nastaje pri korelaciji i akviziciji kinematičkih podataka, model koristi više standardnih procedura kojima se on reducira.
