cyclingstats

생리 학적 기초

에너지 저장

인체는 에너지를 다른 형태로 저장합니다.

• ATP (아데노신 트리 포스페이트) : 근육 수축을위한 주요 에너지 공급원.
• 크레아틴 포스페이트 : 매우 단기적인 노력에 사용됩니다.
• 글리코겐 : 간과 근육에 저장되어 장기 운동 중에 연료로 사용됩니다.

에너지 경로

• 10 초 미만의 노력 : 신체는 주로 크레아틴 포스페이트를 사용합니다.
• 30 초에서 2 분 사이의 운동 : 혐기성 해당 분해가 우세합니다.
• 더 긴 노력 : 호기성 당분 해 및 베타 산화에 대한 의존성.

사이클리스트 바이오 에너지 방정식

이 도구의 주요 공식은 로그 함수의 조합을 기반으로합니다 : f (x) = a/ln (x) + b * ln (x) + c

로그에 의한 분할과 로그에 의한 곱셈의 조합은 다른 지속 시간의 노력 중에 자전거의 힘이 어떻게 진화하는지 설명 할 수있는 모델을 만듭니다.

NB :이 방정식은 다른 사건에서 다른 사이클리스트 프로파일의 관찰을 기반으로합니다. 방정식은 최대 1 시간 노력으로 확인됩니다.

용어의 설명

1. 용어 a/ln (x) :

   이 용어는 ATP 및 크레아틴 포스페이트와 같은 빠르게 이용 가능한 에너지 원에 대한 신체의 초기 의존성을 나타낼 수 있습니다. 노력이 짧으면이 용어는 높은 초기 전력을 나타내지 만 이러한 출처는 빠르게 고갈됩니다.

2. 용어 b*ln (x) :

   초기 에너지 원이 고갈됨에 따라 신체는 해당 분해, 첫 번째 혐기성, 그 다음 에어로로 의존합니다. 이 용어는 시간이 지남에 따라 천천히 증가하여 이러한보다 지속 가능한 에너지 경로에 대한 의존도가 높아집니다.

3. C :

   연장 된 기간이 지나면 신체는 주로 베타 산화에 의존하며, 여기서 지방은 주요 에너지 원입니다. 이 용어는 개인의 호기성 지구력을 반영 하여이 단계에서 안정화를 나타낼 수 있습니다.

스크립트 사용

live_analyzer.py

이 스크립트는 Bluetooth 연결을 사용하여 전원 데이터를 실시간으로 수신하고 처리하는 라이브 분석기입니다.

사용 방법 :

1. Bluetooth 장치가 올바르게 구성되고 데이터 소스와 페어링되어 있는지 확인하십시오.
2. 스크립트를 실행하십시오 : Python live_analyzer.py
3. 화면에있는 지침을 따라 라이브 분석을 시작하십시오.

computation.py

이 스크립트는 .gpx 또는 .tcx 파일의 전원 데이터를 분석합니다.

사용 방법 :

1. 전원 데이터가 포함 된 .gpx 또는 .tcx 파일을 준비하십시오.
2. 스크립트를 실행하여 파일을 인수로 제공합니다 : Python computation.py path_to_your_file.gpx
3. 스크립트는 데이터를 처리하고 위의 공식에 따라 자세한 분석을 제공합니다.

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이러한 해석은 제공된 상수와 사용 된 수학적 모델을 기반으로합니다. 보다 구체적이거나 맞춤화 된 분석을 보려면 운동 생리학 전문가 또는 프로 사이클링 코치와 상담하십시오.

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