Analysis of the influence of biochemical indexes of athletes under training based on the internet of things and cloud computing / Análise da influência dos índices bioquímicos dos atletas em treinamento com base na internet das coisas e na computação em nuvem / Análisis de la influencia de los índices bioquímicos de los atletas en el período de entrenamiento basado en internet de las cosas y la computación en nube

ABSTRACT

ABSTRACT For athletes under training, it is more efficient to use the Internet of Things (IoT) and cloud computing methods to collect and process biochemical indicators, and this study is about research based on the IoT and cloud computing technology for athletes under training. The problems are put forward in this study. The requirements of related algorithm design and the communication model properties are comprehensively analyzed. Scheduling the link and allocating the transmit power of the nodes are comprehensively considered, with design and analysis of wireless sensor network scheduling algorithm. The factors influencing the scheduling efficiency of the algorithm are analyzed, considering the node density and the influence of different power allocation schemes on the scheduling result. This study shows that the algorithm of this thesis can collect the biochemical index data of athletes during training period. As the number of nodes increases, the running results will gradually move towards the optimal value. This research study is of important theoretical significance for the application of IoT and cloud computing technology and the improvement of athlete training effect.

RESUMO

RESUMO Para os indicadores bioquímicos dos atletas durante o treino, é mais eficiente usar a internet das coisas e métodos de computação em nuvem para coletar e processar indicadores bioquímicos durante o treino de atletas. Este estudo se baseia na tecnologia da internet das coisas IoT e na computação em nuvem voltada para atletas durante o período de treino. Os problemas são apresentados neste documento. Os requisitos de concepção de algoritmos relacionados e propriedades do modelo de comunicação são amplamente analisados. A programação do link e a alocação da potência de transmissão dos nodos são considerados de forma abrangente, com projeto e análise do algoritmo de programação da rede de sensores sem fio. Os fatores que influenciam a eficiência de programação do algoritmo são analisados, considerando a densidade do nodo e a influência de diferentes sistemas de alocação de energia no resultado da programação. A pesquisa Mostra que o algoritmo desta tese pode coletar os dados do índice bioquímico dos atletas durante o período de treino. À medida que o número de nodos aumenta, os resultados de execução tenderão gradualmente para o valor ideal. Esta pesquisa tem um significado teórico importante para a aplicação da tecnologia da internet das coisas e computação em nuvem e para a melhoria do efeito dos treinos realizados por atletas.

RESUMEN

RESUMEN Para los indicadores bioquímicos de los atletas durante el entrenamiento, es más eficiente usar la internet de las cosas y métodos de computación en nube para recolectar y procesar indicadores bioquímicos durante el entrenamiento de atletas. Este estudio se basa en la tecnología de la internet de las cosas IoT y en la computación en nube dedicada a atletas durante el período de entrenamiento. Los problemas son presentados en este documento. Los requisitos de concepción de algoritmos relacionados y propriedades del modelo de comunicación son ampliamente analizados. La programación del link y la destinación de la potencia de transmisión de los nodos son considerados de forma abarcadora, con proyecto y análisis del algoritmo de programación de la red de sensores inalámbrica. Los fatores que influencian la eficiencia de programación del algoritmo son analizados, considerando la densidad del nodo y la influencia de diferentes sistemas de destinación de energía en el resultado de la programación. La investigación muestra que el algoritmo de esta tesis puede recolectar los datos del índice bioquímico de los atletas durante el período de entrenamiento. A medida que el número de nodos aumenta, los resultados de ejecución tenderán gradualmente hacia el valor ideal. Esta investigación tiene un significado teórico importante para la aplicación de la tecnología de la internet de las cosas y computación en nube y para la mejora del efecto de los entrenamientos realizados por atletas.