ВАК 5.8.5 JEL L83 УДК 796.83 ГРНТИ 77.29 ОКСО 49.06.01 ББК 3 ТБК 5 BISAC COM018000 ВАК 2.2.12 ВАК 5.8.4 JEL Z29 УДК 796.012 УДК 796.012.114 ГРНТИ 77.05 ГРНТИ 77.13 ГРНТИ 77.03 ГРНТИ 77.01 ГРНТИ 20.00 ОКСО 09.02.05 ББК 75 ТБК 2352 ТБК 4617 BISAC COM089000 BISAC COM074000 BISAC TEC059000 BISAC SPO008000 BISAC SPO063000 BISAC SPO047000

ЦИФРОВАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНТАКТНОЙ НАГРУЗКИ НА УДАРНОЙ ПОВЕРХНОСТИ БОКСЁРСКОЙ ПЕРЧАТКИ ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ БОКОВОГО УДАРА В ДИСЦИПЛИНЕ «УДАР НА СИЛУ» Цифровая регистрация пространственного распределения контактной нагрузки на ударной поверхности боксёрской перчатки при выполнении бокового удара в дисциплине «удар на силу»

Опубликовано в Российский журнал информационных технологий в спорте · Том 3, Номер 3, 2026 · Страницы 1–17 · Рубрика: СПОРТИВНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ
DOI: https://doi.org/10.62105/2949-6349-2026-3-3-e202612 · EDN: FNLIVE
Получено: 14.06.2026 Одобрено: 03.09.2026 Опубликовано: 19.09.2026
Актуальность. Развитие цифровых измерительных систем в единоборствах делает возможным переход от визуально-экспертной оценки ударного действия к количественной регистрации параметров контакта, силы, скорости и пространственной структуры воздействия. В дисциплине «удар на силу», включённой во Всероссийский реестр видов спорта, остаётся недостаточно разработанным вопрос микроскопического анализа пятна контакта перчатки с измерительным снарядом, что ограничивает объективную оценку качества ударного действия и возможности контроля технической подготовки боксёров. Цель. Оценить возможность применения разработанной сенсорной системы боксёрской перчатки для регистрации пространственного распределения контактной нагрузки при выполнении бокового удара максимальной интенсивности, определить основные характеристики пятна контакта в группе боксёров и оценить вариабельность регистрируемых показателей. Методы. Исследование имело наблюдательный инструментальный поперечный дизайн. Пиковая максимальная сила удара регистрировалась комплексом CROCUS (3500 Гц), распределение контактной нагрузки – носимой сенсорной матрицей 8× 8 (64 канала), интегрированной в перчатку GREEN HILL 12 oz. В анализ включены лучшие боковые удары 32 боксёров в возрасте 20,2± 2,3 года. Рассчитывались среднее, стандартное отклонение (SD), 95% доверительные интервалы (ДИ) и коэффициент вариации (CV); CV интерпретировался как показатель межиндивидуальной вариативности, а не тест-ретестовой надёжности. Результаты. Средняя максимальная сила бокового удара составила 2975,5 Н (SD=486,2 Н; 95% ДИ: 2802,3–3148,7 Н; CV=16,3%), средняя суммарная контактная нагрузка сенсорной матрицы – 683,6 Н (SD=118,6 Н; 95% ДИ: 640,8–726,3 Н; CV=17,4%). На групповой нормированной карте максимальная нагрузка располагалась в центрально-правой области; CoP находился в координатах X=4,78, Y=4,52, центральная зона 4× 4 включала 52,7% суммарной нагрузки. CV 11,6–17,4% отражали умеренную межиндивидуальную вариативность и не использовались как доказательство воспроизводимости измерительной процедуры. Выводы. Сенсорная перчатка может использоваться как дополнительный цифровой инструмент для пространственной характеристики контакта перчатки со снарядом и технического анализа удара. Суммарная нагрузка матрицы не должна заменять высокочастотное измерение пиковой силы CROCUS или интерпретироваться как механический коэффициент передачи силы; для оценки тест-ретестовой надёжности необходимы повторные измерения с расчётом ICC/SEM.
удар на силу, бокс, боковой удар, силомер, боксёрская перчатка, сенсорная матрица, пьезорезистивный датчик, центр давления, контактная нагрузка, спортивная инженерия
Текст Список литературы
Текст (RU) (PDF)
Читать Скачать

1. Johannsen G. Human-machine systems research for needs in industry and society. IFAC Proceedings Volumes. 2001;34(16), pp. 1-9. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)41493-5

2. Wucherer K. HMI, the window to the manufacturing and process industry. IFAC Proceedings Volumes, 2001, 34(16), pp. 101–108. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)41508-4

3. Palermo E., Laut J., Nov O., Cappa P., Porfiri M. A natural user interface to integrate citizen science and physical exercise. PLoS One, 2017, 12(2), e0172587. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0172587

4. Pavón-Pulido N., López-Riquelme J.A., Feliú-Batlle J.J. IoT architecture for smart control of an exoskeleton robot in rehabilitation by using a natural user interface based on gestures. Journal of Medical Systems, 2020, 44(9), 144. https://doi.org/10.1007/s10916-020-01602-w

5. Lacomis D. Electrodiagnostic approach to the patient with suspected myopathy. Neurologic Clinics, 2002, 20(2), pp. 587–603. https://doi.org/10.1016/s0733-8619(01)00013-5

6. Agostini V., Ghislieri M., Rosati S., Balestra G., Knaflitz M. Surface electromyography applied to gait analysis: How to improve its impact in clinics? Frontiers in Neurology. 2020, 11, 994. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00994

7. Jeong J.W., Yeo W.H., Akhtar A., Norton J.J., Kwack Y.J., et al. Materials and optimized designs for human-machine interfaces via epidermal electronics. Advanced Materials, 2013, 25(47), pp. 6839–6846. https://doi.org/10.1002/adma.201301921

8. Lee S., Yoon J., Lee D., Seong D., Lee S., et al. Wireless epidermal electromyogram sensing system. Electronics, 2020, 9(2), 269. https://doi.org/10.3390/electronics9020269

9. Yassin M.M., Saad M.N., Khalifa A.M., Said A.M. Advancing clinical understanding of surface electromyography biofeedback: bridging research, teaching, and commercial applications. Expert Review of Medical Devices, 2024, 21(8), pp. 709–726. https://doi.org/10.1080/17434440.2024.2376699

10. Spencer J., Wolf S.L., Kesar T.M. Biofeedback for post-stroke gait retraining: A review of current evidence and future research directions in the context of emerging technologies. Frontiers in Neurology, 2021, 12, 637199. https://doi.org/10.3389/fneur.2021.637199

11. Ястребцева И.П., Манукян К.А., Шумарина Е.Л., Белова В.В. Результативность тренинга ходьбы у пациентов с центральным гемипарезом // Российский неврологический журнал. 2024. Т.29, №6. С. 44–50.

12. Mahnik S., Aljinović A., Mahnik A., Hrabač P., Žabčić M., Bojanić I. Electromyographic biofeedback or neuromuscular electrical stimulation added to isometric quadriceps exercise does not improve pain and functional outcomes in knee osteoarthritis: a randomized controlled trial. International Journal of Rehabilitation Research, 2026, 49(1), pp. 3–10. https://doi.org/10.1097/MRR.0000000000000689

13. Потешкин А.В., Таламова И.Г. Некоторые аспекты методики проведения сеансов ЭМГ-биоуправления при детском церебральном параличе // Современные вопросы биомедицины. 2018. Т.2, №1. С. 84–92. https://svbskfmba.ru/images/journals/2018-1/2018-1.pdf#page=84

14. Ando T., Matsui K., Okamoto Y., Atsuumi K., Taniguchi K., et al. Physio-avatar EB: aftereffects in error learning with EMG manipulation of first-person avatar experience. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 2024, 12, 1421765. https://doi.org/10.3389/fbioe.2024.1421765

15. Dupan S., Stuttaford S., Dyson M. Successful transfer of myoelectric skill from virtual interface to prosthesis control. Journal of Neural Engineering, 2025, 22(6), 066034. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ae2803

16. Галушка Е.С., Муртазина Е.П., Перцов С.С. Сравнительный анализ электромиографических показателей испытуемых при сенсомоторных тренировках в различных социальных условиях деятельности в диадах // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2025. Т.111, №6. С. 912–928.

17. Chappell J.D., Yu B., Kirkendall D.T., Garrett W.E. A comparison of knee kinetics between male and female recreational athletes in stop-jump tasks. American Journal of Sports Medicine, 2002, 30(2), pp. 261–267. https://doi.org/10.1177/03635465020300021701

18. Hunter S.K. Sex differences in human fatigability: mechanisms and insight to physiological responses. Acta Physiologica, 2014, 210(4), pp. 768–789. https://doi.org/10.1111/apha.12234

19. Hunter S.K., Senefeld J.W. Sex differences in human performance. Journal of Physiology, 2024, 602(17), pp. 4129–4156. https://doi.org/10.1113/JP284198

20. Casamento-Moran A., Hunter S.K., Chen Y.T., Kwon M.H., Fox E.J., et al. Sex differences in spatial accuracy relate to the neural activation of antagonistic muscles in young adults. Experimental Brain Research, 2017, 235(8), pp. 2425–2436. https://doi.org/10.1007/s00221-017-4968-6

21. Bianco V., Berchicci M., Quinzi F., Perri R.L., Spinelli D., Di Russo F. Females are more proactive, males are more reactive: neural basis of the gender-related speed/accuracy trade-off in visuo-motor tasks. Brain Structure and Function, 2020, 225(1), pp. 187–201. https://doi.org/10.1007/s00429-019-01998-3

22. Рыбина Е.П., Ангельгардт А.Н., Березнер Т.А., Расторгуева А.И., Сломинская С.П. Опросник NASA-TLX для измерения когнитивной нагрузки: адаптация на русскоязычной выборке. В кн.: Психология познания: сборник материалов Всероссийской научной конференции памяти Дж. С. Брунера. Ярославль: Филигрань, 2023. С. 269–273. URL: https://publications.hse.ru/chapters/823749333?ysclid=mu8w14qf3s64169626

23. Бабанов Н.Д., Волков М.В., Ковалева А.В., Крикленко Е.А. Мобильное приложение для регистрации физиологических сигналов и управления внешними объектами MioKit : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2024681406. 2024. URL: https://fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2024681406&TypeFile=html

24. White M.M., Morejon O.N., Liu S., Lau M.Y., Nam C.S., Kaber D.B. Muscle loading in exoskeletal orthotic use in an activity of daily living. Applied Ergonomics, 2017, 58, pp. 190–197. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2016.06.010

25. Castañeda T.S., Connan M., Capsi-Morales P., Beckerle P., Castellini C., Piazza C. Experimental evaluation of the impact of sEMG interfaces in enhancing embodiment of virtual myoelectric prostheses. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2024, 21(1), 57. https://doi.org/10.1186/s12984-024-01352-7

26. Liu X., Dai C., Liu J., Yuan Y. Effects of exercise on the inter-session accuracy of sEMG-based hand gesture recognition. Bioengineering, 2024, 11(8), 811. https://doi.org/10.3390/bioengineering11080811

27. Luger T., Seibt R., Rieger M.A., Steinhilber B. Sex differences in muscle activity and motor variability in response to a non-fatiguing repetitive screwing task. Biology of Sex Differences, 2020, 11(1), 6. https://doi.org/10.1186/s13293-020-0282-2

28. Danna-Dos-Santos A., Slomka K., Zatsiorsky V.M., Latash M.L. Muscle modes and synergies during voluntary body sway. Experimental Brain Research, 2007, 179(4), pp. 533–550. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0812-0

29. Kovaleva A.V., Biryukova E.A., Kubryak O.V. Postural control ability and autonomic and central nervous system parameters in healthy volunteers. International Journal of Psychophysiology, 2018, 131(S), S47. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2018.07.143

30. Mohamed M.O., Wood G., Wright D.J., Parr J.V.V. Reducing grip uncertainty during initial prosthetic hand use improves eye-hand coordination and lowers mental workload. Journal of Motor Behavior, 2024, 56(4), pp. 475–485. https://doi.org/10.1080/00222895.2024.2328297

31. Williams H.E., Shehata A.W., Cheng K.Y., Hebert J.S., Pilarski P.M. A multifaceted suite of metrics for comparative myoelectric prosthesis controller research. PLoS One, 2024, 19(5), e0291279. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0291279

32. Gjoreski M. et al. Gender differences in physiological and subjective responses to mental workload. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2020, 24(7), pp. 1965–1973. https://doi.org/10.1109/JBHI.2019.2953983

33. Johannsen G. Human-machine systems research for needs in industry and society. IFAC Proceedings Volumes. 2001;34(16), pp. 1-9. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)41493-5

34. Wucherer K. HMI, the window to the manufacturing and process industry. IFAC Proceedings Volumes, 2001, 34(16), pp. 101–108. https://doi.org/10.1016/S1474-6670(17)41508-4

35. Palermo E., Laut J., Nov O., Cappa P., Porfiri M. A natural user interface to integrate citizen science and physical exercise. PLoS One, 2017, 12(2), e0172587. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0172587

36. Pavón-Pulido N., López-Riquelme J.A., Feliú-Batlle J.J. IoT architecture for smart control of an exoskeleton robot in rehabilitation by using a natural user interface based on gestures. Journal of Medical Systems, 2020, 44(9), 144. https://doi.org/10.1007/s10916-020-01602-w

37. Lacomis D. Electrodiagnostic approach to the patient with suspected myopathy. Neurologic Clinics, 2002, 20(2), pp. 587–603. https://doi.org/10.1016/s0733-8619(01)00013-5

38. Agostini V., Ghislieri M., Rosati S., Balestra G., Knaflitz M. Surface electromyography applied to gait analysis: How to improve its impact in clinics? Frontiers in Neurology. 2020, 11, 994. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00994

39. Jeong J.W., Yeo W.H., Akhtar A., Norton J.J., Kwack Y.J., et al. Materials and optimized designs for human-machine interfaces via epidermal electronics. Advanced Materials, 2013, 25(47), pp. 6839–6846. https://doi.org/10.1002/adma.201301921

40. Lee S., Yoon J., Lee D., Seong D., Lee S., et al. Wireless epidermal electromyogram sensing system. Electronics, 2020, 9(2), 269. https://doi.org/10.3390/electronics9020269

41. Yassin M.M., Saad M.N., Khalifa A.M., Said A.M. Advancing clinical understanding of surface electromyography biofeedback: bridging research, teaching, and commercial applications. Expert Review of Medical Devices, 2024, 21(8), pp. 709–726. https://doi.org/10.1080/17434440.2024.2376699

42. Spencer J., Wolf S.L., Kesar T.M. Biofeedback for post-stroke gait retraining: A review of current evidence and future research directions in the context of emerging technologies. Frontiers in Neurology, 2021, 12, 637199. https://doi.org/10.3389/fneur.2021.637199

43. Ястребцева И.П., Манукян К.А., Шумарина Е.Л., Белова В.В. Результативность тренинга ходьбы у пациентов с центральным гемипарезом // Российский неврологический журнал. 2024. Т.29, №6. С. 44–50.

44. Mahnik S., Aljinović A., Mahnik A., Hrabač P., Žabčić M., Bojanić I. Electromyographic biofeedback or neuromuscular electrical stimulation added to isometric quadriceps exercise does not improve pain and functional outcomes in knee osteoarthritis: a randomized controlled trial. International Journal of Rehabilitation Research, 2026, 49(1), pp. 3–10. https://doi.org/10.1097/MRR.0000000000000689

45. Потешкин А.В., Таламова И.Г. Некоторые аспекты методики проведения сеансов ЭМГ-биоуправления при детском церебральном параличе // Современные вопросы биомедицины. 2018. Т.2, №1. С. 84–92. https://svbskfmba.ru/images/journals/2018-1/2018-1.pdf#page=84

46. Ando T., Matsui K., Okamoto Y., Atsuumi K., Taniguchi K., et al. Physio-avatar EB: aftereffects in error learning with EMG manipulation of first-person avatar experience. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 2024, 12, 1421765. https://doi.org/10.3389/fbioe.2024.1421765

47. Dupan S., Stuttaford S., Dyson M. Successful transfer of myoelectric skill from virtual interface to prosthesis control. Journal of Neural Engineering, 2025, 22(6), 066034. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ae2803

48. Галушка Е.С., Муртазина Е.П., Перцов С.С. Сравнительный анализ электромиографических показателей испытуемых при сенсомоторных тренировках в различных социальных условиях деятельности в диадах // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2025. Т.111, №6. С. 912–928.

49. Chappell J.D., Yu B., Kirkendall D.T., Garrett W.E. A comparison of knee kinetics between male and female recreational athletes in stop-jump tasks. American Journal of Sports Medicine, 2002, 30(2), pp. 261–267. https://doi.org/10.1177/03635465020300021701

50. Hunter S.K. Sex differences in human fatigability: mechanisms and insight to physiological responses. Acta Physiologica, 2014, 210(4), pp. 768–789. https://doi.org/10.1111/apha.12234

51. Hunter S.K., Senefeld J.W. Sex differences in human performance. Journal of Physiology, 2024, 602(17), pp. 4129–4156. https://doi.org/10.1113/JP284198

52. Casamento-Moran A., Hunter S.K., Chen Y.T., Kwon M.H., Fox E.J., et al. Sex differences in spatial accuracy relate to the neural activation of antagonistic muscles in young adults. Experimental Brain Research, 2017, 235(8), pp. 2425–2436. https://doi.org/10.1007/s00221-017-4968-6

53. Bianco V., Berchicci M., Quinzi F., Perri R.L., Spinelli D., Di Russo F. Females are more proactive, males are more reactive: neural basis of the gender-related speed/accuracy trade-off in visuo-motor tasks. Brain Structure and Function, 2020, 225(1), pp. 187–201. https://doi.org/10.1007/s00429-019-01998-3

54. Рыбина Е.П., Ангельгардт А.Н., Березнер Т.А., Расторгуева А.И., Сломинская С.П. Опросник NASA-TLX для измерения когнитивной нагрузки: адаптация на русскоязычной выборке. В кн.: Психология познания: сборник материалов Всероссийской научной конференции памяти Дж. С. Брунера. Ярославль: Филигрань, 2023. С. 269–273. URL: https://publications.hse.ru/chapters/823749333?ysclid=mu8w14qf3s64169626

55. Бабанов Н.Д., Волков М.В., Ковалева А.В., Крикленко Е.А. Мобильное приложение для регистрации физиологических сигналов и управления внешними объектами MioKit : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2024681406. 2024. URL: https://fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2024681406&TypeFile=html

56. White M.M., Morejon O.N., Liu S., Lau M.Y., Nam C.S., Kaber D.B. Muscle loading in exoskeletal orthotic use in an activity of daily living. Applied Ergonomics, 2017, 58, pp. 190–197. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2016.06.010

57. Castañeda T.S., Connan M., Capsi-Morales P., Beckerle P., Castellini C., Piazza C. Experimental evaluation of the impact of sEMG interfaces in enhancing embodiment of virtual myoelectric prostheses. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2024, 21(1), 57. https://doi.org/10.1186/s12984-024-01352-7

58. Liu X., Dai C., Liu J., Yuan Y. Effects of exercise on the inter-session accuracy of sEMG-based hand gesture recognition. Bioengineering, 2024, 11(8), 811. https://doi.org/10.3390/bioengineering11080811

59. Luger T., Seibt R., Rieger M.A., Steinhilber B. Sex differences in muscle activity and motor variability in response to a non-fatiguing repetitive screwing task. Biology of Sex Differences, 2020, 11(1), 6. https://doi.org/10.1186/s13293-020-0282-2

60. Danna-Dos-Santos A., Slomka K., Zatsiorsky V.M., Latash M.L. Muscle modes and synergies during voluntary body sway. Experimental Brain Research, 2007, 179(4), pp. 533–550. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0812-0

61. Kovaleva A.V., Biryukova E.A., Kubryak O.V. Postural control ability and autonomic and central nervous system parameters in healthy volunteers. International Journal of Psychophysiology, 2018, 131(S), S47. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2018.07.143

62. Mohamed M.O., Wood G., Wright D.J., Parr J.V.V. Reducing grip uncertainty during initial prosthetic hand use improves eye-hand coordination and lowers mental workload. Journal of Motor Behavior, 2024, 56(4), pp. 475–485. https://doi.org/10.1080/00222895.2024.2328297

63. Williams H.E., Shehata A.W., Cheng K.Y., Hebert J.S., Pilarski P.M. A multifaceted suite of metrics for comparative myoelectric prosthesis controller research. PLoS One, 2024, 19(5), e0291279. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0291279

64. Gjoreski M. et al. Gender differences in physiological and subjective responses to mental workload. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2020, 24(7), pp. 1965–1973. https://doi.org/10.1109/JBHI.2019.2953983

65. Chaabène H., Tabben M., Mkaouer B., Franchini E., Negra Y., Hammami M., Amara S., Chaabène R.B., Hachana Y. Amateur boxing: physical and physiological attributes. Sports Medicine. 2015, 45(3), pp. 337–352. https://doi.org/10.1007/s40279-014-0274-7

66. Smith M.S., Dyson R.J., Hale T., Janaway L. Development of a boxing dynamometer and its punch force discrimination efficacy. Journal of Sports Sciences. 2000, 18(6), pp. 445–450. https://doi.org/10.1080/02640410050074377

67. Atha J., Yeadon M.R., Sandover J., Parsons K.C. The damaging punch. British Medical Journal. 1985, 291(6511), pp. 1756–1757. https://doi.org/10.1136/bmj.291.6511.1756

68. Walilko T.J., Viano D.C., Bir C.A. Biomechanics of the head for Olympic boxer punches to the face. British Journal of Sports Medicine. 2005, 39(10), pp. 710–719. https://doi.org/10.1136/bjsm.2004.014126

69. Pierce J.D., Reinbold K.A., Lyngard B.C., Goldman R.J., Pastore C.M. Direct measurement of punch force during six professional boxing matches. Journal of Quantitative Analysis in Sports. 2006, 2(2), Article 3. https://doi.org/10.2202/1559-0410.1004

70. Whiting W.C., Gregor R.J., Finerman G.A. Kinematic analysis of human upper extremity movements in boxing. American Journal of Sports Medicine. 1988, 16(2), pp. 130–136. https://doi.org/10.1177/036354658801600207

71. Mack J., Stojsih S., Sherman D., Dau N., Bir C. Amateur boxer biomechanics and punch force. Proceedings of the 28th International Conference on Biomechanics in Sports. 2010, pp. 19–23.

72. Lenetsky S., Harris N., Brughelli M. Assessment and contributors of punching forces in combat sports athletes: implications for strength and conditioning. Strength and Conditioning Journal. 2013, 35(2), pp. 1–7. https://doi.org/10.1519/SSC.0b013e31828b6c12

73. Stanley E., Thomson E., Smith G., Lamb K.L. An analysis of the three-dimensional kinetics and kinematics of maximal effort punches among amateur boxers. International Journal of Performance Analysis in Sport. 2018, 18(5), pp. 835–854. https://doi.org/10.1080/24748668.2018.1525651

74. Dinu D., Louis J. Biomechanical analysis of the cross, hook, and uppercut in junior vs. elite boxers: implications for training and talent identification. Frontiers in Sports and Active Living. 2020, 2, 598861. https://doi.org/10.3389/fspor.2020.598861

75. Menzel T., Potthast W. Validation of a novel boxing monitoring system to detect and analyse the centre of pressure movement on the boxer's fist. Sensors. 2021, 21(24), 8394. https://doi.org/10.3390/s21248394

76. Menzel T., Potthast W. Validation of a unique boxing monitoring system. Sensors. 2021, 21(21), 6947. https://doi.org/10.3390/s21216947

77. Jovanovski A., Stappenbelt B. Measuring the boxing punch: development and calibration of a non-embedded in-glove piezo-resistive sensor. Proceedings. 2020, 49(1), 13. https://doi.org/10.3390/proceedings2020049013

78. Yousef H., Boukallel M., Althoefer K. Tactile sensing for dexterous in-hand manipulation in robotics – a review. Sensors and Actuators A: Physical. 2011, 167(2), pp. 171–187. https://doi.org/10.1016/j.sna.2011.02.038

79. Trung T.Q., Lee N.E. Flexible and stretchable physical sensor integrated platforms for wearable human-activity monitoring. Advanced Materials. 2016, 28(22), pp. 4338–4372. https://doi.org/10.1002/adma.201504244

80. Amjadi M., Kyung K.-U., Park I., Sitti M. Stretchable, skin-mountable, and wearable strain sensors and their potential applications: a review. Advanced Functional Materials. 2016, 26(11), pp. 1678–1698. https://doi.org/10.1002/adfm.201504755

81. Li R.T., Kling S.R., Salata M.J., Cupp S.A., Sheehan J., Voos J.E. Wearable performance devices in sports medicine. Sports Health. 2016, 8(1), pp. 74–78. https://doi.org/10.1177/1941738115616917

82. Chambers R., Gabbett T.J., Cole M.H., Beard A. The use of wearable microsensors to quantify sport-specific movements. Sports Medicine. 2015, 45(7), pp. 1065–1081. https://doi.org/10.1007/s40279-015-0332-9

83. Camomilla V., Bergamini E., Fantozzi S., Vannozzi G. Trends supporting the in-field use of wearable inertial sensors for sport performance evaluation: a systematic review. Sensors. 2018, 18(3), 873. https://doi.org/10.3390/s18030873

84. Cust E.E., Sweeting A.J., Ball K., Robertson S. Machine and deep learning for sport-specific movement recognition: a systematic review of model development and performance. Journal of Sports Sciences. 2019, 37(5), pp. 568–600. https://doi.org/10.1080/02640414.2018.1521769

85. Perkins P., Jamieson A., Ferguson G., Spratford W., Hahn A. Iterative design of impact-damping gloves for safer boxing. Open Journal of Safety Science and Technology. 2018, 8(3), pp. 49–97. https://doi.org/10.4236/ojsst.2018.83005

Войти или Создать
* Забыли пароль?