Elevate: Mungkin zona TSB yang salah di PMC/Tren Kebugaran jika menggunakan HR alih-alih FTP

@TehFinal Investigasi yang bagus! Terima kasih untuk umpan balik ini.

Saya bisa mengatakan Anda benar. Saya bereksperimen dengan perbedaan rasio yang sama antara TRIMP atau Cycling Power. Pada kebugaran premium strava tampaknya sama (tentang Anda?)

Saya tidak memiliki jawaban nyata untuk ini saat ini. Kami harus menemukan orang yang dapat menemukan jawabannya. Apakah Anda melakukan tes di dalam Golden Cheetah (gratis)? Puncak Pelatihan? WKO?

Terima kasih !!

tom

Sayangnya saya tidak memiliki powermeter untuk melakukan beberapa pengujian lanjutan, yang saya lakukan hanyalah menemukan petunjuk dan mengutak-atik beberapa angka di Excel untuk memberi saya gambaran yang lebih baik tentang perbedaan antara kedua metode tersebut. Saya akan mencoba menghubungi Joe Friel, mungkin dia bisa menjelaskan topik ini.

Hai teman-teman,
bagi saya tampaknya juga, bahwa TRIMP perjalanan yang dihitung (tanpa data meteran daya bersepeda) mungkin terlalu tinggi. Faktor dalam tabel Tren Kebugaran Multisport bervariasi antara 1,7 dan 3 (kebanyakan TRIMP dua kali lebih tinggi daripada PSS berbasis meteran listrik).

Apakah Anda ingin mendapatkan file sampel yang berisi data meteran daya dan HRM?

@thomaschampagne : Alat kebugaran

Menarik untuk mendengar dari seseorang dengan data yang akurat! Ini berarti bahwa seseorang dapat memperkirakan zona kebugaran antara 1,7 dan 3 kali lebih tinggi daripada dengan menghitungnya dengan TSS. Setelah menghubungi tuan Friel saya sampai pada kesimpulan bahwa TRIMP, bagaimanapun, tidak cukup tepat untuk digunakan di PMC (berkat detak jantung yang berfluktuasi).

Thx atas penyelidikannya. Apa yang bisa menjadi solusinya? Buat zona horizontal khusus? Lainnya?

Karena konversi langsung dari TRIMP ke TSS tidak mungkin, solusi terbaik mungkin adalah menonaktifkannya jika grafik dihitung dengan TRIMP.

Tampaknya menjadi solusi;) Kami dapat menemukan/menghitung nilai batas zona baru
jika hanya trimp yang diaktifkan.

Singkatnya, Zona akan tidak aktif jika trimp dan daya bersepeda keduanya
hadir dalam grafik.

Bagaimana menurut anda?

Pada Jumat, 14 April 2017, 11:04 TehFinal [email protected] menulis:

Karena konversi langsung dari TRIMP ke TSS bukanlah yang terbaik
solusinya mungkin adalah menonaktifkannya jika grafiknya dihitung
dengan TRIMP.

—
Anda menerima ini karena Anda disebutkan.

Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub
https://github.com/thomaschampagne/stravistix/issues/341#issuecomment-294120918 ,
atau matikan utasnya
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAJRpaLMhHcAQjmVHq6-4Lb61_AxiBqBks5rvzalgaJpZM4MHx_z
.

>

Sampanye Thomas
http://thomaschampagne.github.io

Mungkin melihat lebih dalam ke bagan kesegaran STRAVA bisa membantu. STRAVA premium memiliki opsi untuk menampilkan grafik campuran, berdasarkan pada kedua tipe data, HR dan meteran daya. Akan menarik, bagaimana STRAVA memadukan keduanya.

Bagi saya grafik campuran sangat penting, karena saya punya tiga sepeda tapi hanya satu yang dilengkapi dengan power meter.

Jika Anda ingin mendapatkan beberapa file sampel, yang berisi data meteran daya dan HR, hubungi saya.

Saya memiliki premium dan strava memiliki hasil yang sama dengan rasio yang sama antara Trimp
dan skor Tss daripada stravistix. Tetapi strava FF tidak memiliki zona pelatihan.

Pada Jumat, 14 April 2017, 21:58 Dan4GitHub [email protected] menulis:

Mungkin melihat lebih dalam ke bagan kesegaran STRAVA bisa membantu. STRAVA
premium memiliki opsi untuk menampilkan bagan campuran, berdasarkan kedua tipe data,
HR dan meteran listrik. Akan menarik, bagaimana STRAVA memadukan keduanya.

Bagi saya grafik campuran sangat penting, karena saya punya tiga motor tapi
hanya satu yang dilengkapi dengan meteran listrik.

Jika Anda ingin mendapatkan beberapa file sampel, yang berisi data meteran daya dan HR,
hubungi saya saja.

—
Anda menerima ini karena Anda disebutkan.

Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub
https://github.com/thomaschampagne/stravistix/issues/341#issuecomment-294224797 ,
atau matikan utasnya
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAJRpenj9Tz2qeExK3H2k8hDhqrWs533ks5rv8_fgaJpZM4MHx_z
.

>

Sampanye Thomas
http://thomaschampagne.github.io

@thomaschampagne Saya pikir itu adalah solusi yang baik, meskipun orang harus ingat bahwa TRIMP tidak seakurat TSS karena jika Anda sakit atau dingin/panas di luar detak jantung Anda sehubungan dengan daya mungkin benar-benar mati ( dibandingkan dengan berkendara dalam kondisi normal).

Bagi saya pribadi, zona bekerja cukup baik ketika hanya mengandalkan TRIMP. Saya lelah ketika saya berakhir di zona overtraining setelah perjalanan dan saya memiliki kaki yang bagus ketika saya memulai perjalanan saya di zona kesegaran. Namun, saya juga melihat masalah dalam mencampur TRIMP dan TSS tanpa penskalaan karena TSS jauh lebih rendah.

Saya mendukung gagasan untuk mengurangi TRIMP dengan faktor yang dapat disesuaikan. Awalnya, itu harus diatur ke nilai TRIMP satu jam di FTHR (atau 85% HRR seperti yang disarankan oleh @TehFinal) dibagi 100. Zona juga harus dapat disesuaikan karena lebih merupakan aturan praktis daripada sains yang ketat menurut Joe Friel.

Tolong jangan singkirkan zona. Bahkan zona yang sedikit tidak akurat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang aplikasi Model Kebugaran-Kelelahan daripada tidak ada zona sama sekali. Ini adalah fitur penting yang hilang dari model kebugaran Strava.

Saya pikir ada solusi yang relatif sederhana untuk masalah ini. Penting untuk menskalakan TRIMP agar setara dengan PSS, atau TSS (seperti yang disebut TrainingPeaks).

Menurut definisi, upaya satu jam di FTP memberikan PSS (atau TSS) 100.

Dengan satu informasi tambahan – Detak Jantung di FTP – kita dapat menghitung TRIMP selama satu jam pada detak jantung FTP. (Ada beberapa cara untuk memperkirakan detak jantung di FTP hanya dengan monitor detak jantung, stopwatch, dan banyak keringat.)

Hitung TRIMP selama satu jam pada detak jantung FTP sebagai berikut:

1. % HRR@FTP = (Detak Jantung pada FTP – Min HR)/ (Max HR - Min HR)
2. 1 jam FTP TRIMP = % HRR@FTP x 0,64 x EXP(1,92 x %HRR@FTP)*60 (menggunakan faktor untuk pria; selama 60 menit)

Contoh – nilai saya:

1. HR Maks: 185
2. SDM minimal: 60
3. SDM di FTP: 163
4. % HRR@FTP = (163-60)/(185-60) = 82,4%
5. 1 jam FTP TRIMP = 82,4% x 0,64 x EXP(1,92 x 82,4%) * 60 = 153,94

Maka mudah untuk menskalakan latihan TRIMP ke nilai hrPSS/ hrTSS:
hrPSS = Latihan TRIMP/1 jam FTP TRIMP *100

Contoh:

1. TRIMP untuk sesi saya pada 12 Agustus 2017 dari StravistIX: 333
2. hrPSS = 333/153.04 x 100 = 216,32

Perhatikan bahwa hrPSS selalu kurang akurat dibandingkan perhitungan berdasarkan pengukur daya, sesuatu yang juga dijelaskan di TrainingPeaks. Tapi saya percaya bahwa hrTSS lebih baik daripada TRIMP, karena dapat dibandingkan antara atlet yang berbeda, secara konseptual lebih mudah dipahami dan memperhitungkan perubahan tingkat kebugaran yang mengubah detak jantung FTP.

Terima kasih atas petunjuknya, shutema. Saya pikir saya akan menerapkan ini ke dalam lembar Excel saya!

Ini adalah TehFinal yang menyenangkan. Beri tahu saya cara kerjanya untuk Anda.

Saya ingin menunjukkan kepada Anda data saya:
Tangkapan layar pertama dengan TRIMP

2 dengan PSS

saya menggunakan powermeter sejak 29 september. Apakah ada solusi untuk menyamai perhitungan trimp dan pss pmc di stravistix mungkin pada pendekatan @shutema ? atau dengan mengimplementasikan hrTSS yang diperkecil agar sebanding dengan tss , seperti kata

Jadi pengguna harus mengisi pengaturan baru "1hr FTP TRIMP" (dalam pengaturan atlet) untuk memberikan nilai hrPSS alih-alih nilai TRIMP saat sakelar PSS aktif?

Tidak, pengguna harus memasukkan "Ambang Detak Jantung" di pengaturan atlet. Sistem kemudian dapat menghitung TRIMP FTP 1 jam.

saya pikir kita harus melakukan penelitian sebelumnya. saya mencoba pendekatan yang berbeda dengan data saya dari 10 perjalanan terakhir > 1 jam. saya lampirkan hasilnya.

TrainingPeaks hrTSS menunjukkan performa terbaik. Mungkin kita bisa mengetahui bagaimana mereka menghitung hrTSS itu tidak tetap. hasil bagi bervariasi dari 1,1 hingga 1,9 dalam kasus ini. saya juga mencoba pendekatan @shutema (1 jam FTP Trimp quotient) dan @duhlig (quotient 1,65).

tss_hrTss_trim.xlsx

Terima kasih atas datanya @jayti74 , perbandingan yang menarik.

Sementara itu, saya bahkan turun ke faktor konversi 1,43 (=80%HRR dengan 180 maks, 43 menit). Itu sepertinya lebih cocok dengan kelelahan yang saya rasakan dibandingkan dengan modelnya. Namun, saya juga berpikir bahwa menurunkan nilai yang tepat untuk semua orang tidak mudah dan tidak perlu karena berbagai alasan:

1. Perbedaan antara faktor konversi 1,4 - 1,7 (~80-85%HRR) dalam model adalah kecil. Mereka hanya meregangkan zona puncak (pelatihan berlebihan, kesegaran) sedangkan zona penting (optimal, netral) terkena terlepas dari faktor konversi.
2. TRIMP dan karena itu hrPSS tidak akurat untuk menggambarkan beban kerja. Detak jantung jauh lebih bervariasi daripada kekuatan dengan kondisi luar, kelelahan (baik pada perjalanan jauh dan di blok latihan keras), kegembiraan dan banyak lagi. Nilai konversi tunggal hampir tidak akan pernah berfungsi.
3. FTHR berbeda dari orang ke orang. Tidak hanya nilai absolut tetapi juga nilai relatif (%HRR). Juga, saya kira bagi kebanyakan orang, HR maks adalah tebakan yang berpendidikan juga.

Jadi, saya setuju dengan @shutema. Biarkan pengguna mengatur FTHR-nya dan menghitung faktor konversi dari itu. Default ke beberapa nilai antara 80-85% HRR jika HR maks dan min diketahui. Pengguna yang terkadang berlatih dengan dan terkadang tanpa daya akan dapat bereksperimen dengan pengaturan FTHR mereka seperti hrPSS ~ PSS.

Hai jayti74
Menurut definisi, 1 jam di FTP memberikan TSS 100, jadi membagi TRIMP dengan TRIMP FTP 1 jam dan mengalikannya dengan 100 secara konseptual merupakan pendekatan yang benar.

Ada beberapa metode penghitungan TRIMP yang berbeda. Jika hrTSS puncak pelatihan memberikan perkiraan yang lebih baik untuk TSS berbasis meteran daya, maka puncak pelatihan harus menggunakan perhitungan TRIMP yang lebih akurat.

Namun, 10 sampel dari satu atlet mungkin bukan ukuran sampel yang cukup besar untuk menentukan perhitungan TRIMP mana yang paling akurat.

Perhatikan juga bahwa tidak peduli seberapa bagus kita mendapatkan perhitungan TRIMP, itu tidak akan pernah mendekati akurasi meteran listrik dalam menghitung TSS.

Hai @duhlig dan @shutema ,

terima kasih atas balasan Anda. Saya pikir itu cara yang tepat untuk pergi. Pengguna harus mengatur FTHR mereka, juga dikenal sebagai LTHR (Friel), faktor konversi harus dihitung dan diterapkan ke TRIMP, jika TSS tidak tersedia.

Saya menganjurkan semua poin yang disebutkan. Faktor konversi rata-rata saya dari sekitar 30 perjalanan juga sekitar 1,4 :P. Saya tahu apa definisi TRIMP dan bahwa pendekatan @shutema sepenuhnya benar, hanya bertanya-tanya bagaimana TP menghitung hrTSS, yang tampaknya kurang lebih akurat. Bahwa 10 sampel dari satu orang tidak akurat sudah jelas. Saya hanya ingin menunjukkan apa yang saya temukan dengan cepat tentang berbagai pendekatan untuk data saya.

Saya menghargai bahwa @thomaschampagne menambahkan ini ke Milestone 5.13. Terima kasih sebelumnya.

@TehFinal @shutema @jayti74 @Dan4GitHub Saya akan membahasnya dalam beberapa hari mendatang. Apakah Anda tahu di mana saya dapat menemukan rumus hrTSS?

Saya akan menguji kedua solusi di pihak saya:

• hrPSS dari @shutema
• hrTSS (perlu formula)

Bersulang,

tom

Setelah beberapa pencarian, yang bisa saya temukan hanyalah tautan ini:
https://www.trainingpeaks.com/blog/power-training-levels/

Dalam tabel 1 detak jantung dan zona daya sedang dibandingkan. Di zona 4, yaitu Ambang Laktat dan 91-105% di sekitar FTP Anda, detak jantung Anda harus sekitar 95-105% dari detak jantung ambang fungsional Anda.
Anda bisa mendapatkan detak jantung ambang Anda secara relatif tepat dengan melakukan tes FTP tetapi seperti yang kita lihat di atas, variasi bertambah dan bisa turun hingga 10% (misalnya zona Ambang Laktat ujung bawah Anda mungkin berada di 91% dari FTP Anda namun Anda ambang detak jantung bisa mencapai 105% - jika saya menafsirkan tabel dengan benar dan saya tidak terlalu yakin tentang itu).

Akhirnya kita benci untuk menerima bahwa ada beberapa varians alami menggunakan detak jantung. Bahkan jika ambang detak jantung Anda diatur seratus persen dengan benar, jika pada hari itu Anda minum terlalu sedikit atau kopi, alkohol atau lapar atau entah apa, detak jantung Anda akan mati.

Kesimpulannya, data Anda mungkin tepat tetapi tidak akurat. Menurut pendapat saya, pendekatan @shutema paling cocok.

@TehFinal Terima kasih! Saya akhirnya menemukan formula hrTSS di tautan ini

Singkatnya, aplikasi suunto ini melakukan ini:

LTHR = 0.86 * MAX_HR; // OR Use custom LTHR/FTHR
hrTSS = ((DURATION * (AVG_HR - USER_REST_HR) * ((AVG_HR - USER_REST_HR) / (LTHR - USER_REST_HR))) / ((LTHR - USER_REST_HR) * 3600)) * 100;

Kesimpulannya, data Anda mungkin tepat tetapi tidak akurat.

Anda sedang berbicara tentang hrTSS?

Btw, saya akan mengikuti saran Anda dan mulai dengan @shutema 's pendekatan (hrPSS) direferensikan oleh dia di sini: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/issues/341#issuecomment -322.047.898 dan meminta pengguna untuk memasukkan LTHR /FTHR dalam pengaturan atlet

Saya akan menulis beberapa spesifikasi di komentar teratas Anda. Saya harus menjelaskan beberapa poin seperti:

1. Apakah kita menyimpan grafik PMC berdasarkan TRIMP saja? Atau hanya hrPSS?
2. Jika zona pelatihan diaktifkan, maka hanya PSS dan/atau hrPSS yang dapat bekerja bersama.
3. PSS memiliki prioritas pada hrPSS? (jawaban saya adalah ya)
4. Ada kasus lain?

Juga di masa depan saya akan menambahkan perkiraan PSS, dan rTSS (menjalankan TSS) dalam tren kebugaran untuk orang yang tidak memiliki sensor sama sekali (misalnya hanya smartphone).

Terbuka untuk diskusi apa pun untuk mendorongnya secara nyata :) :)

Terima kasih :)

Apa keuntungan menggunakan formular suunto daripada hanya menurunkan TRIMP?

Seperti dalam
hrTSS = TRIMP / ScalingFactor
ScalingFactor = 60 * HRR<strong i="9">@LTHR</strong> * 0,64*EXP(1,92*HRR@LTHR)/100 // TRIMP for 1hr <strong i="10">@LTHR</strong> (for men)
HRR<strong i="13">@LTHR</strong> // Hearth Rate Reserve at Lactate Treshold Hearth Rate, e.g. 0,83

Apakah kita menyimpan grafik PMC berdasarkan TRIMP saja? Atau hanya hrPSS?

Sebaiknya keduanya melalui sakelar. Pengguna yang berbeda akan memiliki preferensi yang berbeda.

Jika zona pelatihan diaktifkan, maka hanya PSS dan/atau hrPSS yang dapat bekerja bersama.

Sepakat.

PSS memiliki prioritas pada hrPSS? (jawaban saya adalah ya)

Paling pasti.

Ada kasus lain?

Apakah mungkin untuk mengizinkan pengguna membuat entri TSS khusus selama berhari-hari ketika headunit mogok atau serupa? Paling sering, tebakan terpelajar tentang TSS lebih baik daripada catatan nol yang mengacaukan PMC setidaknya selama 2 bulan.

Hai Thomas
Baru-baru ini Anda menambahkan bidang untuk perkiraan Skor Tekanan Daya. Bidang ini sama persis dengan perhitungan Training Peaks dari hrTSS (pada semua wahana yang saya bandingkan). Bukankah lebih baik menggunakan bidang itu di bagan tren kebugaran, daripada menghitung hrTSS dari TRIMP?

@shutema Saya bisa tetapi memperkirakan Skor Stres Daya hanya akan berfungsi untuk bersepeda

Saya akan menyelam ke akhir pekan ini.

Apa yang harus saya tanyakan dalam pengaturan atlet? FTHR atau LTHR?

Pemahaman saya saat ini tentang ini adalah:

• FTHR ditentukan selama 60 menit tes.

• LTHR ditentukan selama 30 menit tes sesuai dengan posting joe friel di bawah ini: https://www.trainingpeaks.com/blog/joe-friel-s-quick-guide-to-setting-zones/

  Untuk menemukan LTHR Anda, lakukan uji coba waktu 30 menit sendirian (tidak ada mitra pelatihan dan tidak dalam perlombaan). Sekali lagi, itu harus dilakukan seolah-olah itu adalah balapan selama 30 menit penuh. Tetapi pada 10 menit pengujian, klik tombol putaran pada monitor detak jantung Anda. Setelah selesai, lihat berapa detak jantung rata-rata Anda selama 20 menit terakhir. Angka itu adalah perkiraan LTHR Anda.

Saya akan meminta LTHR. itu harus sangat dekat dengan fthr di bawah raceconditions dan ada lebih sedikit tekanan psikologis saat pengujian. Yang akan menghasilkan melakukan tes sama sekali. Saya tidak pernah berhasil melakukan tes habis-habisan satu jam.

15.03.2018 am 14:41 schrieb Thomas Champagne [email protected] :

Saya akan menyelam ke akhir pekan ini.

Apa yang harus saya tanyakan dalam pengaturan atlet? FTHR atau LTHR?

Pemahaman saya saat ini tentang ini adalah:

FTHR ditentukan selama 60 menit tes.

LTHR ditentukan selama 30 menit tes menurut joe friel ini: https://www.trainingpeaks.com/blog/joe-friel-s-quick-guide-to-setting-zones/

Untuk menemukan LTHR Anda, lakukan uji coba waktu 30 menit sendirian (tidak ada mitra pelatihan dan tidak dalam perlombaan). Sekali lagi, itu harus dilakukan seolah-olah itu adalah balapan selama 30 menit penuh. Tetapi pada 10 menit pengujian, klik tombol putaran pada monitor detak jantung Anda. Setelah selesai, lihat berapa detak jantung rata-rata Anda selama 20 menit terakhir. Angka itu adalah perkiraan LTHR Anda.

—
Anda menerima ini karena Anda disebutkan.
Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub, atau matikan utasnya.

Saya juga akan meminta LTHR dan menyebutkan protokol Joe Friel. Satu lagi yang mungkin ingin Anda sebutkan adalah protokol 2x8 menit dari Carmichael & Rutberg yang menetapkan LTHR pada ~95% lebih tinggi dari dua upaya 8 menit (lihat: Uji Lapangan CTS ). Meskipun Allen & Coggan menyebutkan FTHR di _Training and Racing with a Powermeter_, tidak ada protokol yang tepat bagaimana menetapkannya, bahkan tidak ada definisi pasti untuk durasi FTHR. Pada kenyataannya perbedaan antara dua angka harus diabaikan untuk menetapkan hrPSS.

Anda dapat melihat bagaimana mereka menghitung TRIMP(100) di GoldenCheetah untuk menyelaraskan nilai TRIMP dengan TSS/BikeScore
https://github.com/GoldenCheetah/GoldenCheetah/blob/master/src/Metrics/TRIMPPoints.cpp#L117
https://github.com/GoldenCheetah/GoldenCheetah/wiki/UG_Glossary

@igarciaolaizola Terima kasih atas tautan Anda, saya akan membacanya.

@TehFinal @shutema @jayti74 @Dan4GitHub @igarciaolaizola

Saya memulai pengembangan di cabang: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/tree/feature/341

Jika Anda mau, saya akan memberi tahu Anda setelah ada sesuatu yang siap untuk diuji (dengan build khusus)

@thomaschampagne Pernahkah Anda berpikir untuk memiliki nilai LTHR yang berbeda untuk olahraga yang berbeda?
BTW saya akan sangat tertarik untuk menguji ini :)

@igarciaolaizola Bisakah saya memberikan info tentang ini?

3 LTRH?

• 1 Standar?
• 1 Ganti bersepeda?
• 1 Ganti berjalan?

ty

LTHR untuk bersepeda dan berlari sudah cukup (saya belum pernah melihat nilai LTHR untuk berenang) dan memiliki dua nilai yang berbeda penting karena biasanya sangat berbeda.
LTHR dapat dihitung melalui uji lab laktat atau diperkirakan dengan uji coba lapangan. Dalam kasus saya, saya menggunakan estimasi berikut untuk uji coba lapangan: 0,95 x HR rata-rata dari tes 20'. Saya telah mengambil perkiraan ini dari buku Joe Friel "The Triathlete's Training Bible 4th ed".

Ini adalah nilai tes terakhir saya:

• Jalankan: Uji Lab Laktat Januari Nilai LTHR: 172bpm
• Jalankan: Estimasi LTHR Lapangan Februari: 161bpm
• Sepeda: Estimasi LTHR Lapangan Februari: 141bpm

Ada perbedaan 20bpm antara tes lapangan Run an Bike saya.

Nilai default bisa menjadi opsi lain, tetapi saya tidak tahu bagaimana cara memperkirakannya. Mungkin dengan nilai turunan dari min/max HR.

@igarciaolaizola Terima kasih atas catatannya. Saya akan menerapkan lari dan bersepeda LTHR. Saat ini saya hanya memiliki 1 LTHR di cabang fitur. Dan saat ini saya meminta pengguna untuk mengaturnya di sepanjang catatan itu:

LTHR adalah titik di mana peningkatan keasaman darah terjadi di tubuh Anda. Di atas ambang batas ini, kinerja daya tahan Anda akan menurun dengan cepat.
Untuk menemukan LTHR Anda, lakukan Uji Coba Waktu 30 menit sendirian. Lakukan TT ini seperti balapan. Pada 10 menit berlalu ke dalam tes, mulailah mengukur detak jantung Anda sampai akhir. Setelah selesai, periksa detak jantung rata-rata Anda pada 20 menit terakhir ini. Nilai ini adalah LTHR Anda.

Saya pikir saya perlu memiliki default untuk olahraga lain selain bersepeda atau berlari. Bagaimana ini ditangani pada puncak pelatihan? Emas Cheateah?

@TehFinal @shutema @jayti74 @Dan4GitHub @igarciaolaizola

Jadi, inilah build pratinjau dengan implementasi fungsional dari mode switching HRSS/TRIMP.

v6.0.2_stable_2018-03-17-18-04.a7b593f1.zip

Fokus saja pada tombol radio untuk beralih antara "skor stres detak jantung" dan "dorongan pelatihan" .

Dan lupakan UI & masukan kemungkinan/kendala, ... pembantu, ... belum siap

Catatan: Anda dapat mengatur LTHR Anda di pengaturan atlet.

@thomaschampagne Golden Cheetah memiliki banyak metrik yang berbeda tetapi beberapa di antaranya tidak berlaku untuk semua olahraga. TRIMP(100) menunjukkan nilai bukan nol hanya untuk aktivitas Lari dan Sepeda (karena Anda hanya dapat menambahkan nilai LTHR untuk olahraga ini). Ada juga grafik PMC yang berbeda (tergantung pada metrik dasar).

Jika Anda menginginkan nilai LTHR default, Anda dapat menggunakan persentase cadangan detak jantung Anda (HR Maks - HR Istirahat).
LTHR = RestHR + 0.85 x (MaxHR - RestHR)
Namun, saya tidak yakin apakah 85% adalah nilai terbaik untuk formula tersebut.

@igarciaolaizola Jadi untuk LTHR default saya harus mengganti:

LTHR = 0.86 x MaxHR (saat ini dikodekan dengan itu)

oleh

LTHR = RestHR + 0.85 x (MaxHR - RestHR)

?

@thomaschampagne Ya, tapi itu hanya saran! Jika Anda ingin mencari referensi, ini disebut rumus Karvonen.

@TehFinal @shutema @jayti74 @Dan4GitHub @igarciaolaizola Tes build baru tersedia di sini:

v6.0.3_stable_2018-03-24-15-09.zip

saya punya waktu untuk melihat build tes terbaru. saya harus mengatakan bahwa saya sangat menyukai apa yang saya lihat di sana. terima kasih @thomaschampagne. nilai HRSS sekarang cukup dekat dengan PSS. mereka sedikit berbeda dari trainingpeaks hrTSS tetapi terkadang lebih dekat ke TSS daripada nilai dari tp. kerja bagus. setelah sepeda saya termasuk powermeter saya dicuri dua minggu lalu fitur ini lebih diterima dari sebelumnya

Dalam hal perkiraan LTHR @igarciaolaizola 's LTHR = RestHR + 0.85 x (MaxHR - RestHR) bekerja jauh lebih baik untuk saya. itu hanya 2bpm dari saya diukur ltr. jika saya menggunakan LTHR = 0.86 x MaxHR saya turun 8bpm dari pengukuran saya. saya tidak tahu bagaimana ini berkorelasi dengan pengukuran orang lain.

ada satu hal yang saya perhatikan. setelah memicu tombol radio "Gunakan pengukur daya bersepeda saat tersedia" nilai di kanan atas tidak berubah untuk hari ini. saya harus meletakkan mouse di atas grafik untuk menunjukkan angka terbaru.

PS: saya hanya bisa bicara untuk bersepeda...

@TehFinal @shutema @jayti74 @Dan4GitHub @igarciaolaizola

Ini adalah build uji terakhir saya sebelum menjatuhkannya di klub stravistix :

Menjelaskan perubahan/peningkatan ini kepada pengguna merupakan tantangan BESAR . Jadi saya menulis ulang beberapa pembantu;

• Tren kebugaran > panduan pembantu. Terletak di: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/blob/feature/341/plugin/app/src/app/fitness-trend/fitness-info-dialog/fitness-info-dialog.component.html

• Pengaturan global > Pembantu statistik tingkat dengar. Terletak di: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/blob/feature/341/plugin/app/src/assets/option-helpers/displayAdvancedHrData.md

• Pengaturan global > Pembantu statistik daya. Terletak di: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/blob/feature/341/plugin/app/src/assets/option-helpers/displayAdvancedPowerData.md

Saya orang Prancis, jadi jangan ragu untuk memperbaiki kebingungan bahasa Inggris atau kalimat saya .. dengan permintaan tarik pada file yang terdaftar (Anda dapat mengeditnya langsung di github).

Jika Anda memiliki riwayat dengan data daya bersepeda dan data detak jantung. Cadangan sangat diterima sehingga saya dapat melakukan beberapa tes di pihak saya (saya tidak memiliki pengukur daya).

Terima kasih atas bantuan Anda!

@thomaschampagne kerja bagus! Grafik PMC terlihat jauh lebih baik sekarang.
Namun, pengguna triathlon tanpa pengukur daya (seperti saya) masih harus memilih antara memperkenalkan LTHR lari atau LTHR bersepeda. Skor bersepeda satu arah akan sangat rendah dan skor lari sebaliknya terlalu tinggi.

@igarciaolaizola saya akan mengimplementasikannya secepatnya

Apakah Anda mengonfirmasi bahwa kami harus melakukannya?

• LTHR bawaan
• Bersepeda LTHR
• Menjalankan LTHR

?

@thomaschampagne Menurut pendapat saya itu akan cukup baik. Bersepeda dan berlari adalah olahraga paling umum yang diukur dengan detak jantung dan memiliki LTHR default juga akan membantu untuk kasus sudut (misalnya, orang yang berlatih olahraga lain yang berbeda, kayak atau dayung).

@igarciaolaizola Satu lagi...

Pada titik ini jika tidak ada LTHR yang ditentukan maka Default LTHR = RestHR + 0.85 x (MaxHR - RestHR)

Tapi apa nilai default Cycling LTHR? Menjalankan LTHR?

• Opsi A
  Cycling LTHR = Running LTHR = Default LTHR ?

• Opsi B
  Cycling LTHR = RestHR + ??? x (MaxHR - RestHR)
Running LTHR = RestHR + ??? x (MaxHR - RestHR)

Faktor apa di balik ??? ? Ada ide?

Untuk Opsi BI akan mempertahankan faktor 0,85 untuk berlari dan faktor yang lebih rendah untuk bersepeda, mungkin 0,75. Lebih rendah 0,10 ini akan menurunkan sekitar 15 bpm LTHR bersepeda (saya pikir perbedaan antara Running LTHR dan Cycling LTHR sekitar 10-20 bpm)

@TehFinal @shutema @jayti74 @Dan4GitHub @igarciaolaizola

Saya menyelesaikan dukungan LTHR Default, Cycling LTHR & Running LTHR sebelum tidur. Ini adalah build baru termasuk ini: v6.0.3_stable_2018-03-30-11-22.zip

Saya akhirnya menyimpan Opsi A: Cycling LTHR = Running LTHR = Default LTHR saat kosong.

Memang setelah analisis cadangan riwayat dari pengendara sepeda pro tim FDJ: Nilai HRSS dan PSS pada sebagian besar aktivitasnya cukup dekat menggunakan HANYA Default LTHR = RestHR + 0.85 x (MaxHR - RestHR) .

Catatan: Dia mengendarai dengan HRM dan pengukur daya nyata.

Jika saya menggunakan Cycling LTHR = RestHR + 0.75 x (MaxHR - RestHR) skor HRSS itu berbeda dengan skor PSS-nya.

Seperti yang dikatakan sebelumnya Menjelaskan perubahan/peningkatan ini kepada pengguna adalah tantangan BESAR . Jadi saya menulis ulang beberapa pembantu;

• Tren kebugaran > panduan pembantu. Terletak di: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/blob/feature/341/plugin/app/src/app/fitness-trend/fitness-info-dialog/fitness-info-dialog.component.html

• Pengaturan global > Pembantu statistik tingkat dengar. Terletak di: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/blob/feature/341/plugin/app/src/assets/option-helpers/displayAdvancedHrData.md

• Pengaturan global > Pembantu statistik daya. Terletak di: https://github.com/thomaschampagne/stravistix/blob/feature/341/plugin/app/src/assets/option-helpers/displayAdvancedPowerData.md

Saya orang Prancis, jadi jangan ragu untuk memperbaiki kebingungan bahasa Inggris atau kalimat saya .. dengan permintaan tarik pada file yang terdaftar (Anda dapat mengeditnya langsung di github).

Terima kasih atas bantuan Anda!