健身应用和训练应用领域正在不断更新。 斯普莱夫特，我们可以直接从 Apple Watch 测量运动员的杠铃速度和跳跃高度。这一创新扩展将 Spleeft 应用程序推向了可访问性和便利性的新维度，确保基于速度的训练指标 (VBT) 只需从手腕上一瞥即可获得。
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速度的科学：有效性和可靠性
Spleeft 应用程序建立在科学验证和可靠性的基础之上。我们的博客上有许多文章详细介绍了该应用程序的开发和准确性，科学研究进一步证明了 Spleeft 的可信度，其中包括 在 MDPI 上发表，凸显了 Apple Watch 在性能测量方面的可靠性。这些证据进一步证实了 Spleeft 致力于为用户提供不仅具有创新性而且科学性强的工具。
趋势标签：引领您的绩效之旅
Spleeft 应用程序向用户介绍了“趋势”选项卡，这是一个综合仪表板，可快速概览力量训练和跳跃的表现状态。通过点击右上角的图标，用户可以自定义视图以显示选定时间段内关键指标（如平均速度和功率）的演变。
可自定义的图形设置
用户可以定制图表设置，以关注特定的锻炼、负荷和时间范围。这种灵活性确保运动员可以精确监控他们的进度，无论他们是想跟踪过去一周的进步还是评估长期趋势。
自动图形调整
对于那些追求简便的用户来说，应用程序的自动调整功能将大有用武之地。如果手动选择的数据不足或不具代表性，Spleeft 的人工智能会自动选择替代数据点，确保您随时可以获得有价值的见解。
负载速度曲线：VBT 的核心
基于速度的训练的核心是负荷-速度曲线，这一概念在 Spleeft 应用程序中得到了精美的可视化。该曲线说明了负荷和速度之间的反比关系，清楚地表明了性能如何随不同重量而变化。这种关键分析可帮助运动员估算他们的单次最大重复次数 (1RM) 并相应地优化他们的训练负荷。
关键绩效指标 (KPI)
通过深入研究负荷速度曲线，运动员可以获取一系列 KPI，包括估计的 1RM、最大功率以及实现最大功率时的负荷。这些指标提供了详细的表现视图，有助于定制训练计划以实现最佳效率。
历史见解和实时监控
Spleeft 应用程序会全面记录每次训练，让运动员一目了然地回顾自己的表现历史。实时监控功能还能立即反馈执行速度，帮助用户即时调整训练强度。
Z 分数分析
Spleeft 应用程序的一个独特功能是其 Z-Score 分析，该分析将运动员的当前表现与其历史数据进行比较。这种统计方法让运动员清楚地了解他们当前的努力程度，使他们能够根据需要调整训练强度。
培训定制与反馈 在健身应用上
在开始锻炼之前，运动员可以配置他们的训练设置，包括锻炼、负荷和期望速度损失警报。这一准备步骤可确保每次训练都与运动员的目标保持一致，并通过实时听觉反馈保持高昂的积极性。
Spleeft 应用程序是追求运动卓越的科学、技术和数据融合的证明。通过提供有关表现趋势、负荷速度曲线和实时反馈的详细见解，Spleeft 使运动员能够更聪明地训练，而不是更努力地训练。有了 Spleeft，基于速度的训练的未来就掌握在您手中。
