本次分析旨在通过多阶段、迭代的方法，精确计算一段跳绳表演视频中的总重复次数。分析过程从初步的观察和音频分析开始，通过与用户的交互和反馈，逐步修正分析模型，最终在获得“双摇跳绳”这一关键背景信息后，得出最终的科学结论。
方法: 听觉分析 (Audio Analysis) + 视觉节奏评估 (Visual Rhythm Assessment)
在分析初期，我们采用了两种基本方法：
初步结论: 基于以上信息，初步判定总数为 53 次。
方法: 数学频率建模 (Mathematical Frequency Modeling)
用户反馈“目测感觉有100次左右”，这与初步结论存在显著差异。为解决此矛盾，我们建立了频率模型：
阶段性结论: 此阶段的分析强化了“53次物理跳跃”的判断，但未能解释用户“100次”的直觉。
方法: 背景驱动的逻辑重构 (Context-Driven Logical Reconstruction)
用户提供了决定性的信息：“这是双摇跳绳（Double Unders）”。
这个信息是整个分析的转折点，它将之前看似矛盾的所有证据完美地统一起来。双摇的定义是“每跳跃1次，绳子通过2次”。
结合所有证据和正确的运动定义，我们得出最终的、经过科学矫正的分析结果。
| 分析项 | 结果 | 备注 |
|---|---|---|
| 最终有效计数 | 106 次 | 基于双摇定义 (53跳 x 2次/跳) |
| 物理跳跃次数 | 53 次 | 身体的实际起跳次数，由报数和节奏分析确认 |
| 平均跳跃频率 | ~1.02 次/秒 | 一个优秀且稳定的双摇跳跃节奏 |
| 平均摇绳速度 | ~2.04 次/秒 | 绳子通过脚下的实际速度 |
在分析过程中，我们曾探讨使用光流分析法（Optical Flow）的可能性。这是一种高级计算机视觉技术，通过追踪图像中像素点的时序运动来进行分析。在本项目中，它可用于：
虽然本次报告未实际执行光流算法，但其原理为我们的手动节奏分析提供了理论支持。
本次分析是一个通过人机协作、不断迭代、最终达成精确结论的典型案例。它证明了在数据分析中，正确的背景知识（如此处的“双摇”）与数据本身同样重要。最终确认，视频中的表现是一次完成了106次计数的优秀双摇跳绳。