第一個問題如果是如何減少垂直振幅VO的話, 其實很簡單, 不要用手錶的垂直振幅，換 成Stryd 立即有感. lol 為什麼？曾經有研究[1]針對 Garmin RDP, Stryd, Garmin HRM Pro 以及另外一個裝置 INCUS NOVA 共同與高速攝影機進行比對, 測量各個針對 VO 量測結果的差異。 https://i.imgur.com/h7wVwg7.jpg 結果各個裝置的VO呈現顯著差異XD, 但是至少還是與高速攝影的結果顯著相關, 因此 VO在相對的比較下還是有用的, 而跑友在討論VO幾公分時可能要注意一下不同裝置間有 不同的差值. https://i.imgur.com/2Qhd3ql.jpg 大致上 Garmin 是高估, 而 Stryd 是低估, 因此換成 Stryd 正解 XDDD HRM (10.8cm ±1.5) 和 RDP (10.7cm ±2.1) 高估了 VO，而 NOVA (8.7 cm ±1.7) 和Footpod (8.0cm ±1.5) 被低估。（高速攝影為9.4cm ±1.8） 單獨看 VO 很不好說, 曾經看過肯亞的菁英選手 VO 很高, 比 6cm 多很多很多，應 該還是要看它與步幅的比例. 研究說各家裝置在跑步的過程中VO的相對變化仍然可參考, 上個月剛好也有用高速攝 影機驗證這點 （就很普通的手機 720P, 240 FPS）身上帶自己製作的 3cm 標示點, 紀錄自己的跑步動態並且使用Kinovea嘗試分析. https://i.imgur.com/A42iXKe.jpg 其中髖的部份 Kinovea 會對標示點動態追蹤並且將此值表示出來, 觀察的點是相 對垂直位移, 最高與最低的差值與步幅比對大致上與 Stryd 相去不遠。 單一看VO沒有多大的意義. 個人認同推文網友所說, 若是在跑步的過程沒遇到什麼 阻礙且了解自己的跑姿看過覺得沒太大的問題, 那就開心的跑步吧！不太需要在意 單獨一個細項. 最後若是對自己的跑姿有興趣的跑友其實頗推薦用高速攝影來看看, 也可用 Kinovea 的一些工具在後期試著對一個跑步週期分析自己的跑姿，個人覺得很好玩 ，它甚至可以吃 OpenPose json檔（一套人體姿態變識, 會自動勾勒出骨架圖） 於是就變成： https://www.youtube.com/shorts/bwPMPZhg7wI 因為將人體抽象化到骨架, 我想在跑姿的分析上應該幫得上忙。至少如果覺得在跑 版貼自己的跑姿不好意思的話，還可以把整個背景遮掉XD： https://youtube.com/shorts/18v_FGowqDg 上面是一個非常厲害的女選手的跑姿。 以上。Kinovea + OpenPose 有機會再與跑友分享：） 參考： [1] The validity and reliability of wearable devices for the measurement of vertical oscillation for running https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9671438/ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.242.97.18 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Road_Running/M.1731261313.A.FD3.html 推 Kroner: UC2對膝蓋特別有用嗎？有人能證實嗎？ 11/12 04:58