马 蕾

（西安明德理工学院,陕西西安 710124）

当今社会的经济水平在不断提高，但快节奏的工作和不断上涨的生活成本对人们的健康产生了负面影响，年轻人和中年人的成人体质指数平均下降0.5%［1］。体育运动是保持人体每天健康的有效途径，大量研究表明，使用正确的锻炼方法和获得足够的锻炼可以提高各个年龄段人群的身体素质和健康［2］。

作为体育健康市场的一部分，网络体育健身也得到快速发展。据估计，2019年中国网络体育健身市场规模达到1740亿元，用户数量达到1.95亿。大量的信息和数据蕴含着巨大的价值。智能体育设备和软件已出现在很多领域，专业运动员可以据此收集数据并显示运动体征，以帮助其制定体育运动规划。但上述体育设备和软件更侧重于数据收集和数据可视化显示，缺乏对用户健康数据的进一步分析和挖掘。给用户合理的建议和帮助是智能时代优化体育和健康应用的主要方向。

本研究的目的是分析心音数据，从心音周期特征提取方法和心音神经网络设计角度进行健康预测和识别［3］，提出了一种基于心率特征提取和卷积神经网络的运动训练健康分析算法。

1 研究方法

1.1 运动员心音采集设备

在心音采集过程中，心音采集装置设计应注意以下三个方面：（1）应考虑环境噪声。这是所有心音信号采集过程中都会遇到的一个问题，需要额外关注和努力来减少环境噪声的影响。（2）应考虑采集设备的错误和操作员的误操作。……