【技术实现步骤摘要】
本申请涉及运动训练，更具体地说，本申请涉及一种基于虚拟现实的运动训练方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、运动训练是通过系统化训练方法与专业技术手段提升运动员竞技能力的应用领域，其通常依托于运动生物力学分析系统、生理生化监测设备及运动表现评估体系，结合动作捕捉、肌力测试、心肺功能监测等核心技术及训练周期理论进行科学训练方案制定与效果优化。
2、基于虚拟现实的运动训练是通过虚拟现实技术构建虚拟训练场景，将运动技能训练与虚拟环境交互结合的训练方式，其依托于虚拟现实头显、动作捕捉设备及虚拟场景引擎，结合运动生物力学数据和虚实交互逻辑进行技能训练设计；在现有基于虚拟现实的运动训练方法中，对虚拟与真实技能迁移的处理，通常仅依赖虚拟场景与真实场景的简单复刻或固定难度设置，难以有效解决虚实技能关联弱的问题，例如，传统虚拟现实训练可能将虚拟场景动作参数与真实场景统一按基础匹配度设计，让虚拟训练形成的肌肉记忆在真实环境中难以适配，从而使得训练效果出现迁移断层，导致了虚拟现实训练的实际应用价值受限；因此，如何建立虚实技能的动态关联机制以避免虚...
【技术保护点】
1.一种基于虚拟现实的运动训练方法，应用于包含脑电采集设备、运动捕捉装置及虚拟现实单元的运动训练系统，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每组动作执行参数与对应动作完成度之间的关联特征具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所有关联特征结合深度学习算法，输出虚拟场景训练动作与真实场景训练动作之间的迁移系数具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述脑电数据确定目标用户在运动训练过程中的注意力波动值具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基...
【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实的运动训练方法，应用于包含脑电采集设备、运动捕捉装置及虚拟现实单元的运动训练系统，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每组动作执行参数与对应动作完成度之间的关联特征具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所有关联特征结合深度学习算法，输出虚拟场景训练动作与真实场景训练动作之间的迁移系数具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述脑电数据确定目标用户在运动训练过程中的注意力波动值具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述注意力波动值对所述强化训练场景的干扰因子进行动态配置具体包括：
6.如权利要求1...
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