Stryd使用心得分享 - 路跑 Road Running

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By Michael
at 2023-02-28T11:38

Table of Contents

※ 引述《MuMuH (MuMuH)》之銘言:
: ‧ Stryd 功率曲線(Power Duration Curve)
: (這是一個功率曲線)
: https://i.imgur.com/9GYzAMJ.png

嚴格來說這叫做 MMP 曲線 Mean Maximum Power curve ,
那條模型才是 PDC 。


: (一次失敗的鍛鍊)
: https://i.imgur.com/N2njQNP.png
:
: 上圖紫色部份以功率曲線的角度來說是一次失敗的workout,因為它在整體功率曲線之
: 下,對於功率曲線沒有任何的實質貢獻,因此會整個被丟棄。

這邊觀念完全錯誤,我們一般訓練並不會達到 MMP 的強度,會達到 MMP 的
強度是在比賽跟測驗的時候,一般功率課表建議 4-6 週會根據不同區段的功
率測驗,以維持 PDC 的準確度。以 Stryd 來說,建議 1. 全力長跑 40-60
分鐘(譬如 10K 計時) 2. 中距離全開 10-20 分鐘(譬如 5K 計時)
3. 短距離全速 3-5 分鐘 4. 短距離短跑 10-30 秒。以我個人看的討論,
2 3 4 比 1 重要,因為你在準備半馬或全馬期間,來一個 10K 計時賽,對
身體負荷太大,會影響下個週期的訓練。

可參考
https://support.stryd.com/hc/en-us/articles/360039261314-Critical-Power


: 因此功率曲線會讓我們知道目前的努力程度,而且目標將十分確定:只有更新功率曲線
: 將它不斷往上拉且向右延伸,整體成績才會進步。

PDC 更新時,是在比賽或測驗,而不是在練習,以四周小週期為例,前三週練習
,第四週減量跟測驗, PDC 跟 CP 就是在這一週的測驗後上升的(如果有進步)
往右 Stryd 模型最多就用到 90 分鐘,超過的不會拿來計算你的 CP 。一般如果
照表操課,不太需要擔心右邊的曲線。


: ‧ Stryd的功率模型:
: (將Modeled Ability打開就可以看到白色的模型曲線)
: https://i.imgur.com/7EWnCh4.png


你這個功率曲線不是很好,理想的模型曲線會跟 2m-5m ,10m-20m (或稍微延伸
到 5K 時間)這兩個區段的上緣有相交(40m 左右有的話當然更好,不過不強求)

:
: 模型曲線是根據功率曲線的趨勢所建立,與功率曲線一起看你可以發現:
:
: 兩條曲線間隙較小的部份,代表我已經接近了模型的理論上限,代表我的努力程度目前
: 已經足夠。兩條曲線間隙較大的部份,代表我仍有努力的空間。因此我可以知道我應該
: 優先加強10s~1m以及1m~5m的這兩個部份,接著再將5m~1h改進才有可能再更進一步將功
: 率曲線往上拉昇。

這解讀不太對,如上所述,理想模型曲線會在幾個區段跟你的 MMP 會相交,有間隙
表示你的訓練數據(其實該說是測驗與比賽數據)無法建立一個有效的模型。用白話
說就是你的 CP 不是很準確,也會連帶比賽預測不準確。

: ‧ Stryd的臨界功率(CP)
: CP指的是你在沒有出現疲勞的狀態下所能輸出的最高功率,代表你在一場賽事可以持
: 續多久而不掉功率。有了CP就可以進行功率課表以及可以預估你的成績。除以你的體
: 重就有了基準可以跟它人比較。

有準確的 CP 才能有效預估成績。

: ‧ 2022 Stryd 預估成績與實際晶片成績(需訂閱):
: 載入目標賽事的GPX後,Stryd會計算賽事海拔高度,並且要求你輸入平常訓練時的海
: 拔高度相互比較,這適用於高地訓練,例如:
: 若是訓練時在海拔2000m,賽事在海拔21m,以21.1km計算會快6分15秒。
: 另外也會要求輸入賽事以及訓練時的溫度還有濕度,例如:
: 若是訓練時溫度為22度,賽事時9度如同台北馬,以21.1km計算會快1分25秒。

這預估成績工具很好用,但是前提是 CP 需準確才能準確預估你的實力。

: 10/15 新竹馬 估 1:57:35+-3min 實 1:56:09
: 10/23 長榮馬 估 1:32:36+-2min 實 1:31:27
: 10/29 遠東馬 估 1:36:41+-2min 實 1:43:10
: 11/13 田中馬 估 1:34:29+-3min 實 1:40:44
: 12/18 台北馬 估 1:29:54+-2min 時 1:27:01
:
: 預估成績準確度令我驚豔。

你 CP 不準確,照著他給你的功率跑,只要沒爆掉大概就是他給你的完賽時間,
所以不是很值得驚艷啦!你覺得你 10/15 到 12/18 的練習可以讓你的半馬進步
30 分鐘左右嗎?應該沒這麼神奇的事,你的 CP 應該被低估了,台北馬比較接近
你的實力,你可以用台北馬的數據單點估計你的 CP 會比較準確。

: 在遠東馬Stryd要求維持98% CP在234w,實際成績為:
:
: 前半程皆上坡輸出功率為231w,Pace 5:11/km
: 後半程下坡僅有能力維持219W, Pace 4:11/km

一般前半要保留一點,尤其是去程上坡回程下坡,一開始就 98% 策略不是很好。

: ‧ GCT、LSS、Vertical Oscillation & Form power (分析這些Metrics需訂閱)
: 分析這些metrics的效益還不好說,有些可能有用,有些可能沒用,然而這些
: metrics我不認為應該是你考慮購買的原因。

Form Power 稍微有用,大概就是總 Power 減掉讓你前進的 Power ,剩下這個就是
讓你維持跑姿的 Power ,越低的話跑步效率越好,不過主要是靠馬克操,核心跟
交叉訓練改進。

: 你可以使用GC或是其他軟體對這些資料更進一步分析,會比Stryd目前只在手機上提供
: 的分析功能要好得多,但需要注意的是隨著關於Stryd的研究越來越多,這些研究是否
: 與Stryd實際所宣稱有衝突。

有些研究只是為了發 paper 而發,譬如直接假設 40 分鐘全力跑的功率就是你的 CP
,所以要先看清這些研究者到底是真的懂還是假的懂,還是只是想收集數據發 paper

: ‧ Stryd 其他缺點
: 距離校正:
: 第一個我覺得很麻煩的是每雙鞋子都要進行校正,而且每雙鞋子的校正係數又不盡相
: 同,所以每次操課都要先看今天是哪雙鞋,然後設定校正係數到手錶中。

校正間歇跟長跑的鞋子就好,輕鬆跑的鞋子就不用管了。因為完賽預估不會用輕鬆
跑的數據來做預估。
新版的傳感器反應速度是舊版的五倍,我用起來把校正係數設成 100.0 ,不同的
鞋子大概差個兩步以內,所以我已經不設校正係數了。


: 新竹田徑場有IAAF的認證,但是你不容易在晚上找到一條track連續八圈都沒有人。關
: 於此,在英文的官網上可以看到新的文章註明也可以使用GPS在直線上校準[4]。
:
: 我的扣夾會左右移動,這一定會影響功率。因此我直接:
: https://i.imgur.com/Dfr9omC.jpg
: 開了兩孔並且用束帶綁緊。我有注意到新版的Stryd夾扣後有止滑墊,也許你不會遇到
: 這個問題。

新版的比較好,不過你其實可以在鞋帶兩邊用束帶做一個可以卡住的,然後把過長
部分剪了,讓 Stryd 可以卡在中間,這樣就不用在夾扣上鑽洞了。

: 沒有更換電池的方案:
: 請注意這是一個隨電池老化就死去的產品,因為官網上並沒有揭示更換電池的價格。因
: 此請特別留意鋰電池的使用方式,不要過充以及過放,以提高使用壽命。[5] 另外也可
: 以參考 [6] 這是跑版跑友分享的換電池文章。

電池壞的時候,差不多也該換新版了啦!哈哈,我 Wind 版大概就跑 10000 公里,
電池還很壯,但是已經換掉了。

: 我沒有實際的成績證明這套系統對我有效,但大致上,我愛Stryd帶給我的體驗。它的
: 模型雖然令人驚豔,但相比GC之下,它應該可以做的更好:

我覺得很有效,但是我每次都前半太興奮,配速太快,後半就爆了,所以進步不像
很多使用者一樣一年就破三。只有推進個七八分鐘而已。

: 我記得當初要校正那雙Vaporfly,校正好幾次,因為老是遇到田徑場內圈有人,
: 後來有一次特地挑大太陽中午去校正,還是遇到有人在內圈健走XD。

你可以找一條跑道「線」跑會比較好,標準跑道的線每圈距離是可以查到的。

: 但如果你現在正在尋找訓練的工具,它一定是最佳選擇。

要懂得去看數據,解讀數據的意義,才比較適合使用,像我有個朋友買來只是
用它跑步,沒去看數據,這樣就沒意義了。

: 推 cyivs33: 看到每雙鞋要校正就退火了XD 謝謝介紹 02/25 22:51

官方建議不用特地校正,跟實際距離誤差在 3% 以內。

: 推 convenient24: form power不同鞋子有一點不一樣 02/26 08:45
: → convenient24: 還是綁的位置有關係? 02/26 08:45
: → convenient24: 無解 02/26 08:45
: → convenient24: 換鞋前 54-56 02/26 08:45
: → convenient24: 現在都在58-59

應該都有關係,每雙鞋子的跑步效率不太一樣。

: 推 convenient24: 我最近也是照著他的課表跑 02/26 14:30
: → convenient24: 但我一直有個問題 02/26 14:30
: → convenient24: 他的easy run 真的太easy了 02/26 14:30
: → convenient24: 我幾乎每次都跑不到那麼低的功率 02/26 14:30
: → convenient24: 以pace來說是低於6分那麼慢 02/26 14:30
: → convenient24: 但我也沒有因為跑的比較快一些功率就被調升 02/26 14:30
: → convenient24: 經你的文章後 好像有稍微了解一下Stryd的用法 02/26 14:30
: → convenient24: 我買米國版的 買來似乎有附一本書的電子檔 02/26 14:30
: → convenient24: 看來應該好好詳讀….. 02/26 14:30

很可能原因是你的 CP 不準確(低估),自然你的 easy run 就變強度過低。

: 推 fufu8aa: 我買的是去年出的版本,感覺功率變得比以前更高。分享一 02/26 20:04
: → fufu8aa: 下自己的功率曲線 https://i.imgur.com/QRySvRx.jpg 02/26 20:04

你這曲線準確度比原 Po 好,該相交的部份大都有達到,不過變紅了,應該是
台北馬比完現在才剛開始新的訓練沒多久。

: 很好奇你接下來打算怎練?你的功率曲線以及模型曲線5m~1h30m (Stryd建模的最大長
: 度)都已經幾乎交疊在一起,代表已經碰到理論上限。

只要跑的 duration-power 超過模型,模型就會修正,可能上推,或是下移,
上推很容易理解,下移的部分是因為超過的地方是短跑無氧區間上升,這是
大多數人比較不懂的部分。


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Some people are born on third base and go through life
thinking they hit a triple.
- Barry Switzer

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Tags: 路跑

All Comments

Suhail Hany avatar
By Suhail Hany
at 2023-03-01T19:07
先說新竹馬是26km, 所以不是後面賽事忽然快三十分XD
Lily avatar
By Lily
at 2023-03-03T02:36
XD
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2023-03-04T10:06
另外別說明一下,原文你所提到錯誤的部份。我稱「以功率曲
Jake avatar
By Jake
at 2023-03-05T17:35
線的角度來說」,指的是算法。指的是這次鍛鍊的結果進入算
Valerie avatar
By Valerie
at 2023-03-07T01:04
法與當前PDC比較,其結果是被丟棄無誤,亦即這次的訓練無法
功率曲線被更新。當初下筆有特別斟酌這段,才會以「以功
Joseph avatar
By Joseph
at 2023-03-06T16:36
率曲線的角度來說」。以一般訓練者而言,也許每次鍛鍊都有
David avatar
By David
at 2023-03-08T00:05
目的沒錯,不管他何時想碰MMP,都不應該與真實算法混為一談
Lauren avatar
By Lauren
at 2023-03-06T16:36
學問好多 看了他的書 三成還沒講到你們圖表的東西
附上曲線圖
我跟他它的全馬計畫約兩個月了…
https://i.imgur.com/JwHsX5W.jpg
Jacky avatar
By Jacky
at 2023-03-08T00:05
另外我的CP是開自動讓他偵測的 並不是手動輸入的
怎麼會有不準確的問題
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2023-03-06T16:36
我校正因子到了5.7% 正常嗎? 另外不同配速,距離就偏差
很多
Edith avatar
By Edith
at 2023-03-08T00:05
我也有配速影響校正的問題,跑操場配速越快會不到四百
Bennie avatar
By Bennie
at 2023-03-06T16:36
5.7% 不太正常,不同配速距離是會有差
Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2023-03-08T00:05
我是在標準400m 操場手動校正的, 大概跟低步頻有關

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By Lily
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By Sarah
at 2023-02-25T19:03
因為還在受傷QQ所以有時間可以多寫一些心得。 主要分享由去年七月開始使用Stryd收集資料並且應用於預測賽事成績到年底進行功率 訓練的心得之外,我也會提一點點Goldencheetah(以下簡稱GC),畢竟Stryd最令我 滿意的部份是功率模型而這正是inspired by GC,因此有必要回頭看看那套過去 ...

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By James
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