功動能定理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

慣性量測單元於重量訓練之人工智慧演算法開發

為了解決功動能定理的問題，作者林士心 這樣論述：

近年來，居家重量訓練運動受到人們重視，本論文以此為出發點，構思並建構出一套可靠且方便使用的重量訓練運動自動量化系統，幫助想要持續健身的人以有效率的方式紀錄自身運動數據，並可透過使用者介面檢視運動成效。本論文先在固定式器材安裝拉線式電位計進行實驗，架構出演算法的雛型，再開發適用於慣性測量單元的複合式演算法。系統的硬體包含兩部分，一個是腕帶，集成了微控制器、一個九軸慣性測量單元、心率感測器以及實時時鐘模組；另一部分是穿戴於上臂的袖套，用於固定另一個九軸感測器。本論文的智慧型演算法為多模組程式，其一為運動追蹤程序，可估測手臂的姿態，並計算手腕與手肘的關節位置；其二為基於深度學習的姿態辨識程序，可辨

識使用者的姿態類別；其三為運動狀態分析程序，會根據前面兩個程序的結果推測使用者的運動狀態並觸發相應運動事件；其四為運動事件處置程序，此程序透過應用程式介面接收運動狀態分析程序所輸出的運動事件，最後計算出重量訓練運動的各項重點指標(運動處方變項)。本論文完成硬體與軟體之系統整合，經過實測證明，系統可追蹤使用者手臂的運動軌跡，在使用者肩膀固定不動的情況下，量測手腕關節位置的均方根誤差為2.43(cm)；深度學習姿態辨識演算法的準確率達到96%，手機APP可自動分析使用者的運動狀態並計算運動處方變項，其中包含使用者介面之儀表板可顯示圖形化運動資訊，SQLite資料庫可儲存歷史運動紀錄，本論文在以慣性

測量單元開發重量訓練量化之人工智慧演算法上作出貢獻。