Алгоритм першихбій енерговитрат

Я шукаю реалізацію (або документ, який описує фактичний алгоритм) для розрахунку витрат енергії / VO2 / EPOC від мінливості серцевого ритму.

Кілька білих газет про

Оцінка споживання кисню
Оцінка витрат енергії
EPOC (надмірне споживання кисню після тренування)
Тренувальний ефект
Аналіз відновлення спортсмена

можна завантажити тут .

За веб-сторінкою Garmin, помилка приблизно на 50% менша, ніж для загального методу.

Хоча це цікаво читати, вони не розповідають нам багато про те, як насправді обчислити ці значення за даними серцевого ритму. Все, що говорить:

Нейронні мережі були використані для побудови моделі, яка виводить VO2 з інтервалів RR (час між послідовними серцебиттями), використовуючи частоту дихання та інформацію про вмикання / відключення відповіді.

Незважаючи на те, що монітори звичайного серцевого ритму не роблять даних доступними, є дешеві приймачі для полярних та ANT + навколо, які дозволяють моніторити частоту биття, як цей www.sparkfun.com/products/8661 (для полярних) або http: //www.abra-electronics.com/products/WRL%252d08840-Nordic-USB-ANT-Stick.html (для мурашника +) https://code.google.com/p/hrvtracker/ (програма)

Умовна оцінка витрат калорій як функції серцевого ритму можна знайти в цій роботі: Прогнозування витрат енергії на моніторинг серцевого ритму під час субмаксимальних вправ .

— Ден
джерело

Зважаючи на те, що вони використовують нейронні мережі як основний компонент технології, науково можна пояснити картування (див. "Недоліки" в en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network )

— FredrikD

Погоджено, національні мережі є непередбачуваними. Або вони працюють, або ні, але пояснюють, чому інша історія.

— Baarn

Я знайшов тезу одного з Firstbeat народу jyx.jyu.fi/dspace/bitstream/handle/123456789/13267 / ...

— Дан

З прочитання його тези здається, що вони використовують сигмоподібні / логістичні одиниці, які є нелінійними. Однак він використовує нейронну мережу для отримання частоти дихання з часового ряду частоти серцевих скорочень. Це означає, що вони не використовували його для прямого створення формули лінійної регресії, а натомість використовували її як основу для моделі, на якій базується лінійна регресія. Тож чи можете ви пояснити, якою була б ваша мета? Можливо, вам не доведеться турбуватися з тією ж обробкою даних, якщо у вас є доступ до очищених даних про серцевий ритм, ви можете просто скористатися знайденою формулою.

— Іво Фліпс

Я розмістив тут питання, тому що мене цікавить алгоритм, який я можу запускати на власних даних про HR. NN - це не що інше, як чорна скринька, яка дає більш-менш неперевірений і, можливо, нестабільний результат після тренувань з величезним набором даних. Оскільки у мене немає доступу до цього навчального набору даних, розуміння NN не дуже корисне для мене. Мене більше цікавить фізіологічна модель + корисний алгоритм, який залежить лише від кількох коефіцієнтів. Легше зрозуміти обмеження такої моделі теж.

— День

-2

Хоча у мене немає алгоритму, у мене є досить пристойний розмір бібліотеки .sdf-файлів вправ. З чого хтось майже напевно міг би змінити інженер щось дуже близьке до моделі витрат енергії. У мене є сильні підозри, це здебільшого експоненціальне згладжування.

— Кевін Жубер
джерело