{"id":11423,"date":"2026-11-06T09:21:48","date_gmt":"2026-11-06T08:21:48","guid":{"rendered":"https:\/\/spleeft.app\/?p=11423"},"modified":"2026-11-06T09:27:37","modified_gmt":"2026-11-06T08:27:37","slug":"spleeft-gymaware-supino-apple-watch-barra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spleeft.app\/pt\/spleeft-gymaware-supino-apple-watch-barra\/","title":{"rendered":"Por que esperamos que a fixa\u00e7\u00e3o do Apple Watch na barra de muscula\u00e7\u00e3o melhore significativamente a correla\u00e7\u00e3o do Spleeft com o GymAware no exerc\u00edcio de supino"},"content":{"rendered":"

Neste artigo, analisamos o estudo de valida\u00e7\u00e3o realizado por Li e colegas e explicamos por que raz\u00e3o esperamos que o Spleeft tenha um melhor desempenho se o teste for repetido com o nosso algoritmo de 2026 e as nossas diretrizes de medi\u00e7\u00e3o. Cri\u00e1mos o Spleeft com base na nossa experi\u00eancia como treinadores, com o objetivo de melhorar o servi\u00e7o que prestamos aos atletas. Medi\u00e7\u00f5es de velocidade fi\u00e1veis s\u00e3o fundamentais para esse compromisso: servem de base a decis\u00f5es como ajustar uma carga ou terminar uma s\u00e9rie. How we improve Spleeft\u2019s algorithm with training data<\/a>.<\/p>\n

O Metric apresentou uma concord\u00e2ncia mais estreita com o GymAware no protocolo de 2024 de Li, Tang e Feng. Ao longo de 75 repeti\u00e7\u00f5es de supino a 50% de 1RM, a correla\u00e7\u00e3o com o GymAware foi r = 0,937 para o Metric e r = 0,733 para o Spleeft<\/strong>. Com o Apple Watch no antebra\u00e7o, o Spleeft registou as velocidades em m\u00e9dia, 0,070 m\/s mais baixo<\/strong> do que o GymAware. Este resultado diz respeito \u00e0 velocidade conc\u00eantrica m\u00e9dia, a uma carga e a uma vers\u00e3o anterior do Spleeft. Em 2026, alter\u00e1mos a forma como detetamos os per\u00edodos de descanso e definimos os limites das repeti\u00e7\u00f5es. Uma equipa de investiga\u00e7\u00e3o independente est\u00e1 a avaliar as melhorias introduzidas na vers\u00e3o atual. Estudo de Li, Tang e Feng<\/a> \u00b7 Metric\u2019s article<\/a> \u00b7 Atualiza\u00e7\u00e3o do Spleeft<\/a>.<\/p>\n

The study\u2019s explanation goes beyond what was measured<\/h2>\n

Li and colleagues suggest a low sampling rate as a possible explanation for the result. In the equipment section, they describe Spleeft\u2019s sampling rate as typically 100 Hz ou mais<\/strong>, sem indicar qual o modo utilizado no teste. O Apple Watch Series 9 j\u00e1 suportava o 200 Hz<\/strong> modo desde maio de 2024. Valor registado em 60 fps<\/strong>, mas a c\u00e2mara regista a posi\u00e7\u00e3o, enquanto o rel\u00f3gio mede a acelera\u00e7\u00e3o. Para determinar se a frequ\u00eancia de amostragem influenciou o resultado, seria necess\u00e1rio comparar os modos Spleeft de 100 e 200 Hz, mantendo as restantes condi\u00e7\u00f5es constantes. Estudo, sec\u00e7\u00f5es 2.3 e 4<\/a> \u00b7 An\u00fancio sobre os 200 Hz, de maio de 2024<\/a>.<\/p>\n

Vale tamb\u00e9m a pena esclarecer como a aplica\u00e7\u00e3o funcionava. A Spleeft calculava a velocidade vertical no pr\u00f3prio Apple Watch, utilizando estimativas de acelera\u00e7\u00e3o e orienta\u00e7\u00e3o com base em dados que inclu\u00edam o girosc\u00f3pio e o magnet\u00f3metro. O estudo atribui o c\u00e1lculo ao iPhone ou ao iPad e atribui o alisamento do sinal e a velocidade propulsiva m\u00e9dia \u00e0 vers\u00e3o testada. O filtro passa-baixa de Butterworth que utilizamos atualmente e a velocidade m\u00e9dia de propuls\u00e3o foram introduzidos com a atualiza\u00e7\u00e3o de 2026. Estudo, sec\u00e7\u00e3o 2.3<\/a> \u00b7 Documenta\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica do Spleeft<\/a> \u00b7 Atualiza\u00e7\u00e3o de 2026<\/a>.<\/p>\n

Dados em falta na compara\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

A discuss\u00e3o de Li e colegas omite um estudo anterior relevante para a interpreta\u00e7\u00e3o do desempenho do rel\u00f3gio. Em 2023, Achermann e colegas compararam um Apple Watch Series 7 com a captura de movimento Vicon durante agachamentos com pesos livres. No que diz respeito \u00e0 velocidade m\u00e9dia, constataram correla\u00e7\u00f5es de r = 0.952\u20130.965 at the wrist<\/strong> e r = 0.971\u20130.979 on the barbell<\/strong>. Utilizaram o SensorLog para registar os dados e o seu pr\u00f3prio processamento. Trata-se de uma prova independente do que o rel\u00f3gio consegue medir nesse exerc\u00edcio, utilizando esse m\u00e9todo. Achermann et al., 2023<\/a>.<\/p>\n

Na Spleeft, tamb\u00e9m public\u00e1mos compara\u00e7\u00f5es da aplica\u00e7\u00e3o com v\u00e1rias refer\u00eancias. Em 2022, test\u00e1mos os agachamentos na m\u00e1quina Smith em compara\u00e7\u00e3o com um transdutor linear. Em 2024, compar\u00e1mos a Spleeft com a Vitruve nos agachamentos, com a captura de movimento STT nos lunges e com a GymAware no supino. Na nossa pr\u00f3pria compara\u00e7\u00e3o do supino, observ\u00e1mos tamb\u00e9m um vi\u00e9s sistem\u00e1tico contra o GymAware, apesar de uma elevada correla\u00e7\u00e3o. Valida\u00e7\u00e3o do Spleeft de 2022<\/a> \u00b7 Valida\u00e7\u00f5es do Spleeft de 2024<\/a>.<\/p>\n

O que melhor\u00e1mos em 2026<\/h2>\n

O nosso guia de outubro de 2024 j\u00e1 recomendava uma breve pausa para recalibrar a velocidade para zero. Durante o supino, o rel\u00f3gio pode continuar a registar pequenos movimentos enquanto o atleta estabiliza a barra. Smart Zero<\/strong> melhora a dete\u00e7\u00e3o dos limites de descanso e repeti\u00e7\u00e3o nessas condi\u00e7\u00f5es. A vers\u00e3o atual tamb\u00e9m permite que um iPhone controle um rel\u00f3gio acoplado \u00e0 barra e guarde o sinal inercial, para que os utilizadores possam rever como cada leitura foi calculada. Guia de 2024<\/a> \u00b7 Desenvolvimento de algoritmos<\/a> \u00b7 Smart Zero<\/a>.<\/p>\n\n\n

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Apple Watch fixado \u00e0 barra ao lado de um codificador linear durante um teste de campo do Spleeft.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n