摘要大学健美操动作难度数据集是一个面向大学生健美操动作分析、运动表现评估与动作难度识别的结构化体育数据集。数据集概述大学健美操动作难度数据集是一个面向大学生健美操动作分析、运动表现评估与动作难度识别的结构化体育数据集。每条记录对应一次独立的健美操动作表现并通过匿名化学生标识符进行关联。数据重点描述动作完成质量、节奏控制、身体稳定性以及运动过程中的生理响应可用于分析学生在不同复杂度动作下的执行差异并为体育教学、训练评估和智能运动分析提供数据基础。数据结构与关键特征数据集主要包含 record_id、student_id、动作执行得分、节奏稳定指数、节拍对齐误差、关节角度方差、角速度、加速度、失衡次数、姿势错误数量、心率和呼吸频率等特征。其中execution_score 反映整体动作完成质量rhythm_stability_index 与 beat_alignment_error 描述动作与音乐节奏的一致性joint_angle_variance、角速度和加速度用于刻画动作控制与运动强度失衡次数和姿态错误则反映身体稳定性。目标变量 movement_difficulty 将动作难度划分为 **Easy简单、Medium中等和 Difficult困难**三级适合开展监督分类研究。应用价值与研究方向该数据集适用于健美操动作难度分类、动作质量评价、节奏协调性分析、姿态稳定性研究和大学体育智能教学等任务。可采用随机森林、XGBoost、LightGBM、SVM 和 MLP 等模型对结构化指标进行分类也可进一步结合时序传感器或人体姿态数据构建 LSTM、TCN、Transformer 等动态分析模型。研究方向还可扩展至动作难度自动评定、节拍偏差检测、运动疲劳与生理负荷分析、个性化训练建议、学生运动能力画像以及面向智慧体育教学的实时反馈系统。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-530文件大小48K原创声明本数据集为整理作品