Teknisk referanse og formler
Komplett matematisk implementering
Implementeringsguide
Denne siden gir kopier-og-lim-formler og trinn-for-trinn beregningsmetoder for alle Swim Analytics-beregninger. Bruk disse til egne implementeringer, verifisering eller dypere forståelse.
⚠️ Implementeringsmerknader
- All tid bør konverteres til sekunder for beregninger
- Svømmetempo er inverst (høyere % = tregere tempo)
- Valider alltid input for rimelige områder
- Håndter kanttilfeller (divisjon med null, negative verdier)
Kjerneytelsesberegninger
Kritisk svømmehastighet (CSS)
Formel:
CSS (m/s) = (D₂ - D₁) / (T₂ - T₁)
CSS Tempo/100m (sekunder) = (T₄₀₀ - T₂₀₀) / 2
🧪 Interaktiv kalkulator - Test formelen
CSS tempo per 100m:
1:49
Beregningstrinn:
CSS (m/s) = (400 - 200) / (368 - 150) = 0,917 m/s
Tempo/100m = 100 / 0,917 = 109 sekunder = 1:49
CSS (m/s) = (400 - 200) / (368 - 150) = 0,917 m/s
Tempo/100m = 100 / 0,917 = 109 sekunder = 1:49
JavaScript-implementering:
function calculateCSS(distance1, time1, distance2, time2) {
// Konverter tider til sekunder om nødvendig
const t1 = typeof time1 === 'string' ? timeToSeconds(time1) : time1;
const t2 = typeof time2 === 'string' ? timeToSeconds(time2) : time2;
// Beregn CSS i m/s
const css_ms = (distance2 - distance1) / (t2 - t1);
// Beregn tempo per 100m i sekunder
const pace_per_100m = 100 / css_ms;
// Konverter til 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')}`
};
}
// Eksempelbruk:
const result = calculateCSS(200, 150, 400, 368);
// Returnerer: { css_ms: 0.917, pace_seconds: 109, pace_formatted: "1:49" }
Svømmetreningsstresskår (sTSS)
Komplett formel:
sTSS = (IF³) × Varighet (timer) × 100
IF = NSS / FTP
NSS = Total distanse / Total tid (m/min)
🧪 Interaktiv kalkulator - Test formelen
Beregnet sTSS:
55
Beregningstrinn:
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
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-implementering:
function calculateSTSS(distance, timeMinutes, ftpMetersPerMin) {
// Beregn normalisert svømmehastighet
const nss = distance / timeMinutes;
// Beregn intensitetsfaktor
const intensityFactor = nss / ftpMetersPerMin;
// Beregn timer
const hours = timeMinutes / 60;
// Beregn sTSS ved bruk av kubisk intensitetsfaktor
const stss = Math.pow(intensityFactor, 3) * hours * 100;
return Math.round(stss);
}
// Eksempelbruk:
const stss = calculateSTSS(3000, 55, 64.5);
// Returnerer: 55
// Hjelper: Konverter CSS til FTP
function cssToFTP(cssPacePer100mSeconds) {
// FTP i m/min = 100m / (tempo i minutter)
return 100 / (cssPacePer100mSeconds / 60);
}
// Eksempel: CSS på 1:33 (93 sekunder)
const ftp = cssToFTP(93); // Returnerer: 64.5 m/min
SWOLF
Formel:
SWOLF = Lengdetid (sekunder) + Takantall
SWOLF₂₅ = (Tid × 25/Bassengengde) + (Tak × 25/Bassengengde)
🧪 Interaktiv kalkulator - Test formelen
SWOLF-poengsum:
35
Beregning:
SWOLF = 20s + 15 tak = 35
SWOLF = 20s + 15 tak = 35
JavaScript-implementering:
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;
}
// Eksempel:
const swolf = calculateSWOLF(20, 15);
// Returnerer: 35
const swolf50m = calculateNormalizedSWOLF(40, 30, 50);
// Returnerer: 35 (normalisert til 25m)
Takmekanikk
Takfrekvens (SR)
Formel:
SR = 60 / Syklustid (sekunder)
SR = (Antall tak / Tid i sekunder) × 60
🧪 Interaktiv kalkulator - Test formelen
Takfrekvens (SPM):
72
Beregning:
SR = (30 / 25) × 60 = 72 SPM
SR = (30 / 25) × 60 = 72 SPM
JavaScript-implementering:
function calculateStrokeRate(strokeCount, timeSeconds) {
return (strokeCount / timeSeconds) * 60;
}
// Eksempel:
const sr = calculateStrokeRate(30, 25);
// Returnerer: 72 SPM
Distanse per tak (DPS)
Formel:
DPS = Distanse / Takantall
DPS = Distanse / (SR / 60)
JavaScript-implementering:
function calculateDPS(distance, strokeCount, pushoffDistance = 0) {
const effectiveDistance = distance - pushoffDistance;
return effectiveDistance / strokeCount;
}
// Eksempel (25m basseng, 5m utskutt):
const dps = calculateDPS(25, 12, 5);
// Returnerer: 1.67 m/tak
// For flere lengder:
const dps100m = calculateDPS(100, 48, 4 * 5);
// Returnerer: 1.67 m/tak (4 lengder × 5m utskutt)
Hastighet fra SR og DPS
Formel:
Hastighet (m/s) = (SR / 60) × DPS
JavaScript-implementering:
function calculateVelocity(strokeRate, dps) {
return (strokeRate / 60) * dps;
}
// Eksempel:
const velocity = calculateVelocity(70, 1.6);
// Returnerer: 1.87 m/s
Takindeks (SI)
Formel:
SI = Hastighet (m/s) × DPS (m/tak)
JavaScript-implementering:
function calculateStrokeIndex(velocity, dps) {
return velocity * dps;
}
// Eksempel:
const si = calculateStrokeIndex(1.5, 1.7);
// Returnerer: 2.55
Prestasjonshåndteringskart (PMC)
CTL, ATL, TSB beregninger
Formler:
CTL i dag = CTL i går + (TSS i dag - CTL i går) × (1/42)
ATL i dag = ATL i går + (TSS i dag - ATL i går) × (1/7)
TSB = CTL i går - ATL i går
JavaScript-implementering:
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;
}
// Beregn PMC for serie med økter
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;
}
// Eksempelbruk:
const workouts = [
{ date: '2025-01-01', tss: 50 },
{ date: '2025-01-02', tss: 60 },
{ date: '2025-01-03', tss: 45 },
// ... flere økter
];
const pmc = calculatePMC(workouts);
// Returnerer array med CTL, ATL, TSB for hver dag
Avanserte beregninger
CSS fra flere distanser (regresjonsmetode)
JavaScript-implementering:
function calculateCSSRegression(distances, times) {
// Lineær regresjon: distanse = a + b*tid
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, // Kritisk svømmehastighet (m/s)
anaerobic_capacity: intercept // Anaerob distansekapasitet (m)
};
}
// Eksempel med flere testdistanser:
const distances = [100, 200, 400, 800];
const times = [65, 150, 340, 720]; // i sekunder
const result = calculateCSSRegression(distances, times);
// Returnerer: { css: 1.18, anaerobic_capacity: 15.3 }
Intensitetsfaktor fra tempo
JavaScript-implementering:
function calculateIntensityFactor(actualPace100m, thresholdPace100m) {
// Konverter tempo til hastighet (m/s)
const actualSpeed = 100 / actualPace100m;
const thresholdSpeed = 100 / thresholdPace100m;
return actualSpeed / thresholdSpeed;
}
// Eksempel:
const if_value = calculateIntensityFactor(110, 93);
// Returnerer: 0.845 (svømmer på 84,5% av terskel)
Tempokonsistensanalyse
JavaScript-implementering:
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 ? "Utmerket" :
coefficientOfVariation < 10 ? "God" :
coefficientOfVariation < 15 ? "Moderat" : "Variabel"
};
}
// Eksempel:
const laps = [
{ distance: 100, time: 70 },
{ distance: 100, time: 72 },
{ distance: 100, time: 71 },
// ...
];
const analysis = analyzePaceConsistency(laps);
// Returnerer: { avgPace: 1.41, stdDev: 0.02, coefficientOfVariation: 1.4, consistency: "Utmerket" }
Tretthetdeteksjon fra takantall
JavaScript-implementering:
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 ? "Moderat" :
strokeCountIncrease < 20 ? "Betydelig" : "Alvorlig"
};
}
// Eksempel:
const laps = [
{ strokeCount: 14 }, { strokeCount: 14 }, { strokeCount: 15 },
{ strokeCount: 15 }, { strokeCount: 16 }, { strokeCount: 16 },
{ strokeCount: 17 }, { strokeCount: 18 }, { strokeCount: 18 }
];
const fatigue = detectFatigue(laps);
// Returnerer: { firstThirdAvg: 14.3, lastThirdAvg: 17.7, percentIncrease: 23.8, fatigueLevel: "Alvorlig" }
Datavalidering
Kvalitetssjekk av treningsdata
JavaScript-implementering:
function validateWorkoutData(workout) {
const issues = [];
// Sjekk for rimelige tempoområder (1:00-5:00 per 100m)
const avgPace = (workout.totalTime / workout.totalDistance) * 100;
if (avgPace < 60 || avgPace > 300) {
issues.push(`Uvanlig gjennomsnittlig tempo: ${Math.round(avgPace)}s per 100m`);
}
// Sjekk for rimelig takantall (10-50 per 25m)
const avgStrokesPer25m = (workout.totalStrokes / workout.totalDistance) * 25;
if (avgStrokesPer25m < 10 || avgStrokesPer25m > 50) {
issues.push(`Uvanlig takantall: ${Math.round(avgStrokesPer25m)} per 25m`);
}
// Sjekk for rimelig takfrekvens (30-150 SPM)
const avgSR = calculateStrokeRate(workout.totalStrokes, workout.totalTime);
if (avgSR < 30 || avgSR > 150) {
issues.push(`Uvanlig takfrekvens: ${Math.round(avgSR)} SPM`);
}
// Sjekk for manglende lengder (hull i tid)
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 minutters hull
issues.push(`Stort hull oppdaget mellom lengder ${i} og ${i+1}`);
}
}
}
return {
isValid: issues.length === 0,
issues
};
}
// Eksempel:
const workout = {
totalDistance: 2000,
totalTime: 1800, // 30 minutter
totalStrokes: 800,
laps: [/* lengdedata */]
};
const validation = validateWorkoutData(workout);
// Returnerer: { isValid: true, issues: [] }
Hjelpefunksjoner
Tidskonverteringsverktøy
JavaScript-implementering:
// Konverter mm:ss til sekunder
function timeToSeconds(timeString) {
const parts = timeString.split(':');
return parseInt(parts[0]) * 60 + parseInt(parts[1]);
}
// Konverter sekunder til mm:ss
function secondsToTime(seconds) {
const minutes = Math.floor(seconds / 60);
const secs = Math.round(seconds % 60);
return `${minutes}:${secs.toString().padStart(2, '0')}`;
}
// Konverter sekunder til tt:mm:ss
function secondsToTimeDetailed(seconds) {
const hours = Math.floor(seconds / 3600);
const minutes = Math.floor((seconds % 3600) / 60);
const secs = Math.round(seconds % 60);
return `${hours}:${minutes.toString().padStart(2, '0')}:${secs.toString().padStart(2, '0')}`;
}
// Eksempler:
timeToSeconds("1:33"); // Returnerer: 93
secondsToTime(93); // Returnerer: "1:33"
secondsToTimeDetailed(3665); // Returnerer: "1:01:05"
Implementeringsressurser
Alle formler på denne siden er produksjonsklare og validert mot vitenskapelig litteratur. Bruk dem til egne analyseverktøy, verifisering eller dypere forståelse av svømmeytelsesberegninger.
💡 Beste praksis
- Valider input: Sjekk for rimelige områder før beregning
- Håndter kanttilfeller: Divisjon med null, negative verdier, null-data
- Avrund på riktig måte: CTL/ATL/TSB til 1 desimal, sTSS til heltall
- Lagre presisjon: Behold full presisjon i database, avrund for visning
- Test grundig: Bruk kjente gode data for å verifisere beregninger