cyclingstats

生理学的ベース

エネルギー貯蔵

人体はさまざまな形でエネルギーを貯蔵します：

• ATP（アデノシン三リン酸） ：筋肉収縮のための主なエネルギー源。
• クレアチンリン酸：非常に短期的な努力に使用されます。
• グリコーゲン：肝臓と筋肉に保存され、長時間の運動中に燃料として使用されます。

エネルギー経路

• 10秒未満の努力：身体は主にクレアチンリン酸を使用します。
• 30秒から2分間続く運動：嫌気性解糖が優勢です。
• 長い努力：好気性解糖とベータ酸化への依存。

サイクリストのバイオエネルギー方程式

このツールの背後にある主な式は、対数関数の組み合わせに基づいています： f（x）= a/ln（x） + b * ln（x） + c

対数による分割と対数による乗算の組み合わせは、さまざまな期間の努力中にサイクリストの力がどのように進化するかを説明できるモデルを作成します。

NB：この方程式は、さまざまなイベントでのさまざまなサイクリストプロファイルの観察に基づいています。方程式は、最大1時間の努力で検証されます。

用語の説明

1. 用語a/ln（x） ：

   この用語は、ATPやクレアチンリン酸など、急速に利用可能なエネルギー源への身体の最初の依存を表している可能性があります。努力が短い場合、この用語は高い初期パワーを表しますが、これらのソースは急速に枯渇します。

2. 用語b*ln（x） ：

   初期のエネルギー源が枯渇すると、体は最初は嫌気的に、次に好気性に分解に大きく依存しています。この用語は時間とともにゆっくりと増加し、これらのより持続可能なエネルギー経路への依存度の増加を表しています。

3. 期間C ：

   長期にわたる後、体は主にベータ酸化に依存しています。ここで、脂肪は主なエネルギー源です。この用語は、この段階での安定化を示している可能性があり、個人の好気性の持久力を反映しています。

スクリプトを使用します

live_analyzer.py

このスクリプトは、Bluetooth接続を使用してパワーデータをリアルタイムで受信および処理するライブアナライザーです。

使い方：

1. Bluetoothデバイスが正しく構成され、データソースとペアになっていることを確認してください。
2. スクリプトを実行：python live_analyzer.py
3. 画面上の指示に従って、ライブ分析を開始します。

computation.py

このスクリプトは、 .gpxまたは.tcxファイルからのパワーデータを分析します。

使い方：

1. 電源データを含む.gpxまたは.tcxファイルを準備します。
2. スクリプトを実行し、ファイルを引数として提供します：python computation.py path_to_your_file.gpx
3. スクリプトはデータを処理し、上記の式に基づいて詳細な分析を提供します。

---

これらの解釈は、提供された定数と使用される数学モデルに基づいていることを忘れないでください。より具体的またはカスタマイズされた分析については、運動生理学の専門家またはプロのサイクリングコーチに相談してください。

gabiga7