Nesta nova atualização do Spleeft, concentrámo-nos em dois aspectos fundamentais: melhorias na experiência do utilizador relativamente à medição da velocidade de execução e uma expansão da análise das tendências de velocidade e do perfil carga-velocidade.
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1. Modo de depuração: Em direção a um algoritmo mais robusto
A democratização da Treinamento baseado em velocidade (VBT) utilizando os sensores internos do iPhone e do Apple Watch apresenta desafios técnicos complexos, especialmente no que respeita à acelerometria. Embora recomendemos sempre seguir o nosso guia de boas práticas, Estamos conscientes de que existem cenários específicos em que a deteção de repetições pode variar em relação a outros dispositivos de referência.Para resolver este problema, introduzimos Modo de depuração.Se detetar que o Spleeft não está a registar corretamente uma repetição ou uma altura de salto numa determinada situação, pode ativar este modo. Ao fazê-lo, enviar-nos-á os dados em bruto para que a nossa equipa de desenvolvimento possa analisar o caso e ajustar o algoritmo. O objetivo é reduzir a curva de aprendizagem e tornar o Spleeft infalível em qualquer ambiente.Active-o antes de configurar cada conjunto no iPhone. No Apple Watch, toque no ícone de definições por baixo dos modos de desempenho. Tenha em atenção que a ativação deste modo pode comprometer o desempenho do dispositivo, uma vez que consome uma quantidade significativa de memória.Melhoria nos exercícios de arranque estático
Graças aos dados recolhidos durante a fase beta, optimizámos a deteção do início da fase concêntrica nos exercícios que partem de uma posição estática (sem contra-movimento prévio), como o levantamento terra ou variantes de prensagem em pausa. Agora, o algoritmo identifica o “impulso inicial” com maior precisão, garantindo que a velocidade média reflecte fielmente o esforço realizado desde o primeiro milímetro de deslocamento.2. Filtros de Amplitude de Movimento (ROM) e Agrupamento Temporal
A secção de tendências é fundamental para avaliar a progressão a longo prazo. No entanto, uma mudança na técnica pode gerar ruído nos dados.- Filtro ROM em Tendências: Tal como no perfil carga-velocidade, pode agora filtrar os seus gráficos de evolução por amplitude de movimento. Isto é vital, uma vez que um aumento da ADM pode aumentar o tempo sob tensão e alterar a velocidade média sem indicar necessariamente uma alteração no desempenho neuromuscular. Aumentar a ADM com cargas pesadas pode fazer com que passe pelo ponto de bloqueio; com cargas leves, pode significar que passa mais tempo a aplicar força e a acelerar.
- Agrupamento temporal: Adicionámos a opção de agrupar os dados por semanas ou meses. Isto permite-lhe eliminar a variabilidade diária e observar mais claramente se a programação está a ter o efeito desejado.
3. Critérios de medição: Média das 3 principais repetições
Em resposta aos pedidos de muitos treinadores que procuram maximizar a fiabilidade do teste, incluímos a opção de mostrar gráficos e KPIs com base no média das 3 primeiras repetições para cada carga. Este ajuste está disponível tanto na vista de tendências como no perfil de velocidade de carga, permitindo-lhe eliminar a tendência de uma repetição isolada e atípica.4. Evolução do perfil carga-velocidade
A análise do perfil carga-velocidade recebeu uma atualização profunda para facilitar o fluxo de trabalho do profissional:Deteção do dia do teste
Para quem utiliza o Spleeft tanto no treino diário como em sessões de avaliação específicas, a identificação de testes no meio de todo o volume de dados pode ser fastidiosa. Agora, o sistema permite-lhe filtrar e listar especificamente os “dias de teste” detectados dentro de um intervalo de datas, permitindo-lhe saltar diretamente para os dados de desempenho máximo.Contextos: Equipa e grupos etários
Estão agora disponíveis opções de comparação por contexto:- Contexto da equipa: Permite comparar o perfil de um atleta com o perfil médio da sua equipa com os mesmos filtros de escala (carga absoluta, relativa a 1RM ou massa corporal).
- Contexto do grupo etário: Compara os dados com a média dos utilizadores da mesma faixa etária, ideal para atletas que utilizam a sincronização do iCloud e não estão integrados numa equipa específica.
5. Ajustes de precisão e IU
- Deteção automática de perfis: Tornámos mais rigorosos os critérios para a criação de perfis automáticos. Agora é necessária uma maior dispersão das cargas levantadas (0,4 m/s) para garantir que o cálculo estimado de 1RM e a inclinação do perfil sejam estatisticamente fiáveis.
- Gráficos interactivos: Agora, os gráficos de carga-velocidade e carga-potência são clicáveis em todo o seu espetro, e não apenas nas cargas selecionadas. Isto permite-lhe ver a estimativa da velocidade ou da potência para qualquer carga, facilitando a prescrição.
Conclusão
O nosso compromisso continua a ser o mesmo: oferecer uma ferramenta de precisão profissional com o mínimo de fricção. Com estas melhorias, o técnico recebe um serviço de maior qualidade com menos esforço administrativo, permitindo-lhe concentrar-se no que realmente importa: a interpretação dos dados e a tomada de decisões.Iván de Lucas Rogero
Desempenho Físico MSC e CEO SpeeftApp
Dedicado a melhorar o desempenho atlético e o treinamento de ciclismo, combinando ciência e tecnologia para gerar resultados.




