样本来自不同年龄层与风格分组，保证数据具有代表性。数据预处理阶段采用去噪、时间对齐与关键点插值，确保速度曲线平滑且可比。基线速度由静态移动平均与分段加速度法共同决定，既能反映整体节奏，也能抓住爆发瞬间。为了避免单次动作偏差影响结论，采用了多次重复测量和中位数滤波，最终得到每位舞者在各类动作中的典型速度分布。
初步结果显示，队内速度存在显著个体差异，且随动作复杂度呈非线性下降趋势：简单步伐速度集中且稳定，复合翻转或落地动作则波动明显。通过热力图与速度时间序列图，能直观看到速度峰值与能量分布位置，为教练指明需要重点训练的节点。接下来将基于这些基线数据，进一步探讨爆发力贡献、技术与速度的关联，以及如何通过训练干预实现可量化的速度提升目标。
爆发力与速度峰值呈正相关，但并非越大越好：过度依赖单次爆发会导致恢复期延长，整体表现反而下降。建议将训练周期化，结合短间歇冲刺、负重爆发练习与柔韧性拉伸，既提升瞬时速率也加快能量回收。针对落地与转体技术，建议使用慢动作视频回放与关键帧比对，辅以等长肌训练来减少能量损耗。
为了量化训练效果，推荐建立个人速度档案，设置短期（4周）与中期（12周）目标，并用每周一次的标准测试来追踪进展。从团队角度出发LOL电竞竞猜，通过排列组合训练提升节奏同步性：把速度数据用相位对比的方法呈现，能发现节拍偏移与同步失衡，进而在编排与集体训练中进行针对性调整。
整体来看，数据为速度训练提供了客观反馈，把握关键指标并结合个体化训练，是推动广州街舞队持续提升速度表现的可行路径。