ফার্স্টবিট এনার্জি ব্যয় অ্যালগরিদম


16

আমি হার্ট রেটের পরিবর্তনশীলতা থেকে শক্তি ব্যয় / ভিও 2 / ইপিওসি গণনার জন্য একটি বাস্তবায়ন (বা প্রকৃত অ্যালগরিদমকে বর্ণনা করে এমন একটি নথি) সন্ধান করছি।

সম্পর্কে কয়েকটি সাদা কাগজপত্র

  • অক্সিজেন খরচ অনুমান
  • শক্তি ব্যয় অনুমান
  • EPOC (অতিরিক্ত অনুশীলন অক্সিজেন খরচ)
  • প্রশিক্ষণ প্রভাব
  • অ্যাথলিটের পুনরুদ্ধার বিশ্লেষণ

এখানে ডাউনলোড করা যেতে পারে ।

গারমিনের ওয়েবপৃষ্ঠা অনুসারে, জেনেরিক পদ্ধতির চেয়ে ত্রুটিটি প্রায় 50% ছোট।

এগুলি পড়ার জন্য আকর্ষণীয় হওয়ার পরেও হার্ট রেট ডেটা থেকে কীভাবে এই মানগুলি গণনা করা যায় সে সম্পর্কে তারা আমাদের বেশি কিছু জানায় না। এটি যা বলে:

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি শ্বাসকষ্টের হার এবং অন / অফ-প্রতিক্রিয়া সম্পর্কিত তথ্য ব্যবহার করে, আরআর অন্তরগুলি (ক্রমাগত হার্ট বিটগুলির মধ্যে সময়) থেকে ভিও 2 প্রাপ্ত একটি মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়েছিল।

যদিও সাধারণ হার্ট রেট মনিটরগুলি ডেটা উপলব্ধ না করে তবে আশেপাশে মেরু এবং এএনটি + এর জন্য সস্তা রিসিভার রয়েছে যা এটির জন্য www.sparkfun.com/products/8661 (পোলারের জন্য) বা HTTP এর মতো বীট পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে বিট করতে দেয় : //www.abra-elect इलेक्ट्रॉनिक्स.com/products/WRL%252d08840-Nordic-USB-ANT-Stick.html (পিঁপড়ে + এর জন্য) https://code.google.com/p/hrvtracker/ (প্রোগ্রাম)

হার্টের হারের ক্রিয়া হিসাবে ক্যালোরি ব্যয়ের প্রচলিত অনুমান এই কাগজে পাওয়া যাবে: সাবম্যাক্সিমাল ব্যায়ামের সময় হার্ট রেট মনিটরিং থেকে শক্তি ব্যয়ের পূর্বাভাস


3
প্রদত্ত যে, তারা প্রধান প্রযুক্তি উপাদান হিসাবে স্নায়ুর নেটওয়ার্ক ব্যবহার করেন, এটা বৈজ্ঞানিকভাবেও ম্যাপিং ব্যাখ্যা করার (মধ্যে "অসুবিধেও" দেখুন কঠিন হতে পারে en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network )
FredrikD

2
সম্মত, এনএনগুলি অনির্দেশ্য। হয় তারা কাজ করে বা তারা কাজ করে না, তবে কেন অন্য গল্পটি তা ব্যাখ্যা করে।
বারান

1
আমি ফার্স্টবিটদের একজনের থিসিসটি পেয়েছি jyx.jyu.fi/dspace/bitstream/handle/123456789/13267/…
ড্যান

3
তাঁর থিসিসটি পড়া থেকে মনে হয় তারা সিগময়েড / লজিস্টিক ইউনিট ব্যবহার করেন, যা অ-রৈখিক। তবে তিনি হার্ট রেট টাইম সিরিজ থেকে শ্বাস প্রশ্বাসের ফ্রিকোয়েন্সি বের করতে নিউরাল নেটওয়ার্কটি ব্যবহার করেন। যার অর্থ তারা লিনিয়ার রিগ্রেশন সূত্রটি সরাসরি তৈরি করতে ব্যবহার করেননি, পরিবর্তে লিনিয়ার রিগ্রেশন ভিত্তিক মডেলটির ভিত্তি হিসাবে এটি ব্যবহার করেছেন। সুতরাং আপনি সম্ভবত ব্যাখ্যা করতে পারেন যে আপনার লক্ষ্যটি কী হবে? সম্ভবত আপনার যদি হার্ট রেট ডেটা পরিষ্কার করার অ্যাক্সেস পেয়ে থাকে তবে একই ডেটা প্রক্রিয়াকরণ নিয়ে আপনাকে বিরক্ত করার দরকার নেই, আপনি কেবলমাত্র যে সূত্রটি পেয়েছেন তা ব্যবহার করতে পারেন।
আইভো ফ্লিপস

2
আমি এখানে প্রশ্নটি পোস্ট করেছি কারণ আমি এমন একটি অ্যালগরিদমে আগ্রহী যা আমি নিজের এইচআর ডেটাতে চালাতে পারি। এনএন একটি কালো বাক্স ছাড়া আর কিছুই নয় যা একটি বিশাল ডেটাসেটের প্রশিক্ষণের পরে কমবেশি অবিশ্বাস্য এবং সম্ভবত অস্থির আউটপুট দেয়। যেহেতু এই প্রশিক্ষণ ডেটাসেটটিতে আমার অ্যাক্সেস নেই, এনএন বোঝা আমার পক্ষে খুব বেশি কার্যকর নয়। আমি শারীরবৃত্তীয় মডেল + ব্যবহারযোগ্য অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরও আগ্রহী যা কেবল কয়েকটি সহগের উপর নির্ভর করে। এ জাতীয় মডেলের সীমাবদ্ধতাগুলি বোঝাও সহজ।
ড্যান

উত্তর:


-2

যদিও আমার কাছে অ্যালগরিদম নেই, আমার কাছে মহড়ার জন্য .sdf ফাইলগুলির একটি সুন্দর শালীন আকারের গ্রন্থাগার রয়েছে। যার থেকে কেউ প্রায় অবশ্যই শক্তি ব্যয়ের মডেলের খুব কাছাকাছি প্রকৌশলীকে বিপরীত করতে পারে। আমার কাছে দৃ strong় সন্দেহ আছে এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে ক্ষতিকারক মসৃণ।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.