Tải luyện tập

Tìm hiểu về khối lượng luyện tập trên thiết bị Garmin của bạn

Khối lượng luyện tập là lượng tiêu thụ oxy sau các bài tập quá mức (EPOC) dựa vào số liệu được thiết kế để giúp bạn hiểu được hiệu quả sinh lý và đưa ra kết quả các yêu cầu hồi phục từ hoạt động của bạn. Thiết bị Garmin tương thích cung cấp các quan sát về khối lượng luyện tập của bạn trên từng hoạt động và khi kết hợp hiệu quả của các hoạt động gần đây.Quan điểm thứ hai chính là chìa khóa cho các chiến thuật luyện tập hiệu quả.

Khối lượng bài tập mô tả mức độ căng thẳng của một hoạt động đơn lẻ.

Khối lượng luyện tập ngắn hạn theo dõi ảnh hưởng sinh lý của các hoạt động được lưu trữ gần đây của bạn.

Điều này đạt được nhờ sử dụng số lần di chuyển có trọng lượng trung bình được thiết kế để phản ánh mức độ căng thẳng trên cơ thể của bạn theo tuần.Hãy lưu trữ một hoạt động mới và kết quả sẽ được thêm vào khối lượng luyện tập ngắn hạn của bạn.Sự ảnh hưởng của hoạt động đó sẽ dần hết hạn trong 10 ngày tiếp theo, và tổng khối lượng cộng dồn thường phản ánh số liệu trong 7 ngày.

Các thiết bị đời cũ thường sử dụng quan điểm khối lượng 7 ngày, tức là chỉ đơn giản cộng dồn ảnh hưởng của tất cả các hoạt động được lưu trữ trong 7 ngày gần nhất.

Cường độ luyện tập dựa trên EPOC

EPOC cho phép chúng ta đo lường ảnh hưởng của hoạt động thể chất lên cơ thể xét về những hoạt động thích nghi và phục hồi mà cơ thể cần thực hiện sau một hoạt động.Đây là hoạt động cơ thể cần để phục hồi mức cân bằng động hay còn được biết đến là cân bằng nội môi.

Lượng oxy tiêu thụ là chỉ số gián tiếp của lượng năng lượng cơ thể sử dụng để phục hồi và chuẩn bị tốt hơn cho lần thử thách tiếp theo.Việc đo lường lượng oxy phụ trội mà cơ thể bạn sử dụng sau mỗi lần tập luyện so với bình thường là cách thức các nhà sinh lý học và các nhà khoa học về thể thao tạo ra bức tranh rõ ràng về ảnh hưởng của một hoạt động.

Công cụ phân tích Firstbeat được tích hợp trong đồng hồ Garmin của bạn — hoặc máy tính đạp xe Edge, máy đo nhịp tim và máy đo công suất trong lúc bạn tập luyện — có khả năng dự đoán sự tích lũy EPOC theo thời gian thực bằng cách phân tích dữ liệu nhịp tim và áp dụng mô hình toán học tiên tiến cùng với công nghệ máy học (machine learning).