နည်းပညာအကိုးအကားနှင့် ဖော်မြူလာများ

သင်္ချာ အကောင်အထည်ဖော်မှု ပြီးမြောက်ခြင်း။

အကောင်အထည်ဖော်ရေးလမ်းညွှန်

ဤစာမျက်နှာသည် Swim Analytics မက်ထရစ်များအားလုံးအတွက် ကော်ပီကူးထည့်ထားသော ဖော်မြူလာများနှင့် အဆင့်ဆင့် တွက်ချက်နည်းများကို ပေးပါသည်။ စိတ်ကြိုက်အကောင်အထည်ဖော်မှုများ၊ အတည်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမိုလေးနက်သော နားလည်မှုများအတွက် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုပါ။

⚠️ အကောင်အထည်ဖော်မှုမှတ်စုများ

  • တွက်ချက်မှုအတွက် အချိန်အားလုံးကို စက္ကန့်အဖြစ် ပြောင်းလဲသင့်သည်။
  • ရေကူးခြင်း အရှိန်သည် ပြောင်းပြန်ဖြစ်သည် (% ပိုများသည် = နှေးသော အရှိန်)
  • ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော အပိုင်းအခြားများအတွက် သွင်းအားစုများကို အမြဲမှန်ကန်ကြောင်း စစ်ဆေးပါ။
  • အနားသတ်ကိစ္စများကို ကိုင်တွယ်ပါ (သုည၊ အနုတ်တန်ဖိုးများ)

ကိုယ်တိုင်တွက်ချက်မှုများကို ရှောင်ရှားလိုပါသလား။ ငါတို့ဖတ်ပါ။လေ့ကျင့်ရေးလမ်းညွှန်သို့မဟုတ် အခမဲ့ Swim Analytics အက်ပ်ကို အသုံးပြုပါ။

Core Performance Metrics

အရေးကြီးသော ရေကူးအမြန်နှုန်း (CSS)

ဖော်မြူလာ-

CSS (m/s) = (D₂ - D₁) / (T₂ - T₁)
CSS Pace/100m (စက္ကန့်) = (T₄₀₀ - T₂₀₀) / 2

🧪 အပြန်အလှန်အကျိုးပြုဂဏန်းတွက်စက် - ဖော်မြူလာကို စမ်းသပ်ပါ။

100m လျှင် CSS Pace
၁:၄၉
တွက်ချက်မှုအဆင့်များ-
CSS (m/s) = (400 - 200) / (368 - 150) = 0.917 m/s
Pace/100m = 100 / 0.917 = 109 စက္ကန့် = 1:49

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateCSS(distance1, time1, distance2, time2) {
  // Convert times to seconds if needed
  const t1 = typeof time1 === 'string' ? timeToSeconds(time1) : time1;
  const t2 = typeof time2 === 'string' ? timeToSeconds(time2) : time2;

  // Calculate CSS in m/s
  const css_ms = (distance2 - distance1) / (t2 - t1);

  // Calculate pace per 100m in seconds
  const pace_per_100m = 100 / css_ms;

  // Convert to mm:ss format
  const minutes = Math.floor(pace_per_100m / 60);
  const seconds = Math.round(pace_per_100m % 60);

  return {
    css_ms: css_ms,
    pace_seconds: pace_per_100m,
    pace_formatted: `${minutes}:${seconds.toString().padStart(2, '0')}`
  };
}

// Example usage:
const result = calculateCSS(200, 150, 400, 368);
// Returns: { css_ms: 0.917, pace_seconds: 109, pace_formatted: "1:49" }

ရေကူးလေ့ကျင့်ရေး စိတ်ဖိစီးမှုရမှတ် (sTSS)

ဖော်မြူလာ အပြည့်အစုံ-

sTSS = (IF³) × ကြာချိန် (နာရီ) × 100
IF = NSS / FTP
NSS = စုစုပေါင်းအကွာအဝေး / စုစုပေါင်းအချိန် (m/min)

🧪 အပြန်အလှန်အကျိုးပြုဂဏန်းတွက်စက် - ဖော်မြူလာကို စမ်းသပ်ပါ။

sTSS တွက်ချက်သည်-
၅၅
တွက်ချက်မှုအဆင့်များ-
NSS = 3000m / 55min = 54.5 m/min
FTP = 100 / (93/60) = 64.5 m/min
IF = 54.5 / 64.5 = 0.845
sTSS = 0.845³ × (55/60) × 100 = 55၊

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateSTSS(distance, timeMinutes, ftpMetersPerMin) {
  // Calculate Normalized Swim Speed
  const nss = distance / timeMinutes;

  // Calculate Intensity Factor
  const intensityFactor = nss / ftpMetersPerMin;

  // Calculate hours
  const hours = timeMinutes / 60;

  // Calculate sTSS using cubed intensity factor
  const stss = Math.pow(intensityFactor, 3) * hours * 100;

  return Math.round(stss);
}

// Example usage:
const stss = calculateSTSS(3000, 55, 64.5);
// Returns: 55

// Helper: Convert CSS to FTP
function cssToFTP(cssPacePer100mSeconds) {
  // FTP in m/min = 100m / (pace in minutes)
  return 100 / (cssPacePer100mSeconds / 60);
}

// Example: CSS of 1:33 (93 seconds)
const ftp = cssToFTP(93); // Returns: 64.5 m/min

SWOLF

ဖော်မြူလာ-

SWOLF = Lap Time (စက္ကန့်) + Stroke Count
SWOLF₂₅ = (အချိန် × 25/ရေကူးကန် အရှည်) + (စထရိများ × 25/ရေကူးကန် အရှည်)

🧪 အပြန်အလှန်အကျိုးပြုဂဏန်းတွက်စက် - ဖော်မြူလာကို စမ်းသပ်ပါ။

SWOLF ရမှတ်-
၃၅
တွက်ချက်မှု-
SWOLF = 20s + 15 strokes = 35

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateSWOLF(timeSeconds, strokeCount) {
  return timeSeconds + strokeCount;
}

function calculateNormalizedSWOLF(timeSeconds, strokeCount, poolLength) {
  const normalizedTime = timeSeconds * (25 / poolLength);
  const normalizedStrokes = strokeCount * (25 / poolLength);
  return normalizedTime + normalizedStrokes;
}

// Example:
const swolf = calculateSWOLF(20, 15);
// Returns: 35

const swolf50m = calculateNormalizedSWOLF(40, 30, 50);
// Returns: 35 (normalized to 25m)

လေဖြတ်မက္ကင်းနစ်

လေဖြတ်နှုန်း (SR)

ဖော်မြူလာ-

SR = 60 / Cycle Time (စက္ကန့်)
SR = (Number of Strokes / Time in seconds) × 60

🧪 အပြန်အလှန်အကျိုးပြုဂဏန်းတွက်စက် - ဖော်မြူလာကို စမ်းသပ်ပါ။

လေဖြတ်နှုန်း (SPM)-
၇၂
တွက်ချက်မှု-
SR = (30/25) × 60 = 72 SPM

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateStrokeRate(strokeCount, timeSeconds) {
  return (strokeCount / timeSeconds) * 60;
}

// Example:
const sr = calculateStrokeRate(30, 25);
// Returns: 72 SPM

လေဖြတ်ခြင်းအတွက် အကွာအဝေး (DPS)

ဖော်မြူလာ-

DPS = အကွာအဝေး / လေဖြတ်ခြင်းအရေအတွက်
DPS = အကွာအဝေး / (SR / 60)

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateDPS(distance, strokeCount, pushoffDistance = 0) {
  const effectiveDistance = distance - pushoffDistance;
  return effectiveDistance / strokeCount;
}

// Example (25m pool, 5m push-off):
const dps = calculateDPS(25, 12, 5);
// Returns: 1.67 m/stroke

// For multiple laps:
const dps100m = calculateDPS(100, 48, 4 * 5);
// Returns: 1.67 m/stroke (4 laps × 5m push-off)

SR နှင့် DPS မှ အလျင်

ဖော်မြူလာ-

အလျင် (m/s) = (SR/60) × DPS

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateVelocity(strokeRate, dps) {
  return (strokeRate / 60) * dps;
}

// Example:
const velocity = calculateVelocity(70, 1.6);
// Returns: 1.87 m/s

လေဖြတ်ခြင်းညွှန်းကိန်း (SI)

ဖော်မြူလာ-

SI = အလျင် (m/s) × DPS (m/stroke)

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateStrokeIndex(velocity, dps) {
  return velocity * dps;
}

// Example:
const si = calculateStrokeIndex(1.5, 1.7);
// Returns: 2.55

စွမ်းဆောင်ရည်စီမံခန့်ခွဲမှုဇယား (PMC)

CTL၊ ATL၊ TSB တွက်ချက်မှုများ

ဖော်မြူလာများ

CTL ယနေ့ = CTL မနေ့က + (TSS ယနေ့ - CTL မနေ့က) × (1/42)
ATL ယနေ့ = ATL မနေ့က + (TSS ယနေ့ - ATL မနေ့က) × (1/7)
TSB = မနေ့က CTL - မနေ့က ATL

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function updateCTL(previousCTL, todayTSS) {
  return previousCTL + (todayTSS - previousCTL) * (1/42);
}

function updateATL(previousATL, todayTSS) {
  return previousATL + (todayTSS - previousATL) * (1/7);
}

function calculateTSB(yesterdayCTL, yesterdayATL) {
  return yesterdayCTL - yesterdayATL;
}

// Calculate PMC for series of workouts
function calculatePMC(workouts) {
  let ctl = 0, atl = 0;
  const results = [];

  workouts.forEach(workout => {
    ctl = updateCTL(ctl, workout.tss);
    atl = updateATL(atl, workout.tss);
    const tsb = calculateTSB(ctl, atl);

    results.push({
      date: workout.date,
      tss: workout.tss,
      ctl: Math.round(ctl * 10) / 10,
      atl: Math.round(atl * 10) / 10,
      tsb: Math.round(tsb * 10) / 10
    });
  });

  return results;
}

// Example usage:
const workouts = [
  { date: '2025-01-01', tss: 50 },
  { date: '2025-01-02', tss: 60 },
  { date: '2025-01-03', tss: 45 },
  // ... more workouts
];

const pmc = calculatePMC(workouts);
// Returns array with CTL, ATL, TSB for each day

အဆင့်မြင့် တွက်ချက်မှုများ

Multiple Distances (ဆုတ်ယုတ်မှုနည်းလမ်း) မှ CSS

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateCSSRegression(distances, times) {
  // Linear regression: distance = a + b*time
  const n = distances.length;
  const sumX = times.reduce((a, b) => a + b, 0);
  const sumY = distances.reduce((a, b) => a + b, 0);
  const sumXY = times.reduce((sum, x, i) => sum + x * distances[i], 0);
  const sumXX = times.reduce((sum, x) => sum + x * x, 0);

  const slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);
  const intercept = (sumY - slope * sumX) / n;

  return {
    css: slope, // Critical swimming velocity (m/s)
    anaerobic_capacity: intercept // Anaerobic distance capacity (m)
  };
}

// Example with multiple test distances:
const distances = [100, 200, 400, 800];
const times = [65, 150, 340, 720]; // in seconds
const result = calculateCSSRegression(distances, times);
// Returns: { css: 1.18, anaerobic_capacity: 15.3 }

Pace မှ Intensity Factor

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function calculateIntensityFactor(actualPace100m, thresholdPace100m) {
  // Convert pace to speed (m/s)
  const actualSpeed = 100 / actualPace100m;
  const thresholdSpeed = 100 / thresholdPace100m;
  return actualSpeed / thresholdSpeed;
}

// Example:
const if_value = calculateIntensityFactor(110, 93);
// Returns: 0.845 (swimming at 84.5% of threshold)

အရှိန်အဟုန် ကိုက်ညီမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function analyzePaceConsistency(laps) {
  const paces = laps.map(lap => lap.distance / lap.time);
  const avgPace = paces.reduce((a, b) => a + b) / paces.length;

  const variance = paces.reduce((sum, pace) =>
    sum + Math.pow(pace - avgPace, 2), 0) / paces.length;
  const stdDev = Math.sqrt(variance);
  const coefficientOfVariation = (stdDev / avgPace) * 100;

  return {
    avgPace,
    stdDev,
    coefficientOfVariation,
    consistency: coefficientOfVariation < 5 ? "Excellent" :
                 coefficientOfVariation < 10 ? "Good" :
                 coefficientOfVariation < 15 ? "Moderate" : "Variable"
  };
}

// Example:
const laps = [
  { distance: 100, time: 70 },
  { distance: 100, time: 72 },
  { distance: 100, time: 71 },
  // ...
];
const analysis = analyzePaceConsistency(laps);
// Returns: { avgPace: 1.41, stdDev: 0.02, coefficientOfVariation: 1.4, consistency: "Excellent" }

Stroke Count မှ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း။

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function detectFatigue(laps) {
  const firstThird = laps.slice(0, Math.floor(laps.length/3));
  const lastThird = laps.slice(-Math.floor(laps.length/3));

  const firstThirdAvg = firstThird.reduce((sum, lap) =>
    sum + lap.strokeCount, 0) / firstThird.length;
  const lastThirdAvg = lastThird.reduce((sum, lap) =>
    sum + lap.strokeCount, 0) / lastThird.length;

  const strokeCountIncrease = ((lastThirdAvg - firstThirdAvg) / firstThirdAvg) * 100;

  return {
    firstThirdAvg: Math.round(firstThirdAvg * 10) / 10,
    lastThirdAvg: Math.round(lastThirdAvg * 10) / 10,
    percentIncrease: Math.round(strokeCountIncrease * 10) / 10,
    fatigueLevel: strokeCountIncrease < 5 ? "Minimal" :
                  strokeCountIncrease < 10 ? "Moderate" :
                  strokeCountIncrease < 20 ? "Significant" : "Severe"
  };
}

// Example:
const laps = [
  { strokeCount: 14 }, { strokeCount: 14 }, { strokeCount: 15 },
  { strokeCount: 15 }, { strokeCount: 16 }, { strokeCount: 16 },
  { strokeCount: 17 }, { strokeCount: 18 }, { strokeCount: 18 }
];
const fatigue = detectFatigue(laps);
// Returns: { firstThirdAvg: 14.3, lastThirdAvg: 17.7, percentIncrease: 23.8, fatigueLevel: "Severe" }

ဒေတာအတည်ပြုခြင်း။

လေ့ကျင့်ခန်း ဒေတာ အရည်အသွေး စစ်ဆေးမှုများ

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

function validateWorkoutData(workout) {
  const issues = [];

  // Check for reasonable pace ranges (1:00-5:00 per 100m)
  const avgPace = (workout.totalTime / workout.totalDistance) * 100;
  if (avgPace < 60 || avgPace > 300) {
    issues.push(`Unusual average pace: ${Math.round(avgPace)}s per 100m`);
  }

  // Check for reasonable stroke counts (10-50 per 25m)
  const avgStrokesPer25m = (workout.totalStrokes / workout.totalDistance) * 25;
  if (avgStrokesPer25m < 10 || avgStrokesPer25m > 50) {
    issues.push(`Unusual stroke count: ${Math.round(avgStrokesPer25m)} per 25m`);
  }

  // Check for reasonable stroke rate (30-150 SPM)
  const avgSR = calculateStrokeRate(workout.totalStrokes, workout.totalTime);
  if (avgSR < 30 || avgSR > 150) {
    issues.push(`Unusual stroke rate: ${Math.round(avgSR)} SPM`);
  }

  // Check for missing laps (gaps in time)
  if (workout.laps && workout.laps.length > 1) {
    for (let i = 1; i < workout.laps.length; i++) {
      const gap = workout.laps[i].startTime -
                  (workout.laps[i-1].startTime + workout.laps[i-1].duration);
      if (gap > 300) { // 5 minute gap
        issues.push(`Large gap detected between laps ${i} and ${i+1}`);
      }
    }
  }

  return {
    isValid: issues.length === 0,
    issues
  };
}

// Example:
const workout = {
  totalDistance: 2000,
  totalTime: 1800, // 30 minutes
  totalStrokes: 800,
  laps: [/* lap data */]
};
const validation = validateWorkoutData(workout);
// Returns: { isValid: true, issues: [] }

Helper လုပ်ဆောင်ချက်များ

အချိန်ပြောင်းလဲခြင်း အသုံးအဆောင်များ

JavaScript အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း-

// Convert mm:ss to seconds
function timeToSeconds(timeString) {
  const parts = timeString.split(':');
  return parseInt(parts[0]) * 60 + parseInt(parts[1]);
}

// Convert seconds to mm:ss
function secondsToTime(seconds) {
  const minutes = Math.floor(seconds / 60);
  const secs = Math.round(seconds % 60);
  return `${minutes}:${secs.toString().padStart(2, '0')}`;
}

// Convert seconds to hh:mm:ss
function secondsToTimeDetailed(seconds) {
  const hours = Math.floor(seconds / 3600);
  const minutes = Math.floor((seconds % 3600) / 60);
  const secs = Math.round(seconds % 60);
  return `${hours}:${minutes.toString().padStart(2, '0')}:${secs.toString().padStart(2, '0')}`;
}

// Examples:
timeToSeconds("1:33"); // Returns: 93
secondsToTime(93); // Returns: "1:33"
secondsToTimeDetailed(3665); // Returns: "1:01:05"

အကောင်အထည်ဖော်ရေးအရင်းအမြစ်များ

ဤစာမျက်နှာရှိ ဖော်မြူလာများအားလုံးသည် ထုတ်လုပ်ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီး သိပ္ပံနည်းကျစာပေများကို သက်သေပြထားသည်။ ၎င်းတို့ကို စိတ်ကြိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်ကိရိယာများ၊ အတည်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် ရေကူးခြင်းဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်တွက်ချက်မှုများကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုပါ။

💡 အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ

  • ထည့်သွင်းမှုများကို အတည်ပြုပါ-မတွက်ချက်မီ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော အပိုင်းအခြားများကို စစ်ဆေးပါ။
  • အစွန်းအိတ်များကို ကိုင်တွယ်ပါ-သုည၊ အနှုတ်တန်ဖိုးများ၊ null data ဖြင့် ပိုင်းပါ။
  • အလိုက်သင့် လှည့်ပါCTL/ATL/TSB မှ ဒဿမ 1၊ ကိန်းပြည့်သို့ sTSS
  • စတိုးဆိုင်တိကျမှု-ဒေတာဘေ့စ်တွင် တိကျမှုအပြည့်ထားရှိပါ၊ ပြသရန်အတွက် အဝိုင်းထားပါ။
  • သေချာစွာစမ်းသပ်ပါ-တွက်ချက်မှုများကို အတည်ပြုရန် လူသိများသော ဒေတာကို အသုံးပြုပါ။

Expertly Reviewed by

This content has been written and reviewed by a sports data metrics expert to ensure technical accuracy and adherence to the latest sports science methodologies.

สูตรประสิทธิภาพการว่ายน้ำ: การคำนวณ CSS, TSS, CTL/ATL

JavaScript ကုဒ်နမူနာများဖြင့် ရေကူးခြင်း စွမ်းဆောင်ရည် ဖော်မြူလာများကို ပြီးပြည့်စုံအောင် ပြုလုပ်ပါ။ CSS၊ sTSS၊ CTL/ATL/TSB၊ SWOLF၊ လေဖြတ်နှုန်းကို တွက်ချက်ပါ။...

  • 2026-03-24
  • สูตรว่ายน้ำ · การคำนวณ CSS · สูตร TSS · คณิตศาสตร์การฝึก · การคำนวณประสิทธิภาพ
  • บรรณานุกรม