enode VBT速度訓練感測套組 (台灣獨家套裝)

現在購買產品1組即贈專人現場解說服務

結合尖端速度偵測技術，專為提升力量訓練與運動表現設計。能精確測量 VBT 訓練中的速度數據，生成個體速度曲線，幫助使用者分析力量與速度的關聯，優化訓練方案。作為專業的運動科學工具，它支持多樣化的專項訓練需求，適用於力量訓練、敏捷性提升以及動作分析讓教練與運動員能直觀了解訓練效果

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由enode團隊設計的運動數據收集器可讓科技優化您的重訓，以進行更專業的訓練！

近幾年開始成為訓練熱門的VBT (Velocity Based Training)速度訓練法

台灣運動科學界也稱之為速度依循訓練

此訓練方式相當重視訓練動作在速度方面的數據收集

所以必須有效的將一組運動動作轉化為相對應數據

並透過電腦智能分析做輔助給予優化建議

才能將訓練計畫做有效率的分配並且達到想要的訓練目標！

 enode數據收集器優勢

• 客製化 VBT訓練
  隨者使用時的數據增加，資料收集與分析越完整。 AI人工系統會依照數據提供訓練建議，-組數、重量、次數與休息時間，更有效率達到訓練目標
• 操作簡易
  連結手機程式，APP內分為上、下半身、推、拉……等訓練，搭配槓鈴、壺鈴、啞鈴或Cable機等器材。
  內附手腕與腳踝輔助帶，可應用於徒手訓練或所有訓練上。
  
• 器材輕巧
  方便攜帶，不論是室內或戶外，隨時隨地連接藍芽裝置即可進行數據收集。
• 廣泛的分析選項
  可測量數據-三軸空間加速值、四元數空間中的方向感應、以毫秒為單位的時間戳、同步影片錄製。

enode數據收集器-使用介面

enode數據收集器-訓練紀錄

VBT速度依循的依據

速度依循為導向的力量訓練，訓練方式的核心理論為：「在向心出力時速度和負載之間的準線性關係。」舉例來說，負載越重，移動速度越慢；假設負載達到最大值，這時會得到最小速度閥值也就是MVT (Mean Velocity Threshold)。訓練中若進一步增加負荷量，運動速度相對來說會較慢，這讓運動員很難維持在向心的運動狀態。進行不同訓練時所產生負載與速度之間的係數都不盡相同，了解這其中係數的改變和速度曲線，對運動員來說是很重要的一點。將其訓練的所有數據記錄，依照數據與分析進一步了解訓練的問題點，並且加以修正。

Vmaxpro數據收集感應器，會自動根據不同運動員進行的訓練加以蒐集數據；AI智慧會依據所蒐集到的資訊進行分析與建議，讓速度依循的訓練不再難不可測。

• 最小速度閥值 Mean Velocity Threshold (MVT)

可以完成一次動作的最低速度值。如在最大負重測試下,只能得出較低的速度,但即便力量提升後,此速度閥值仍保持相對恆定。有經驗的舉重者相較於沒有力量訓練經驗的初學者或是入門運動員來說，較容易達到較低速度閥值，因為其可透過高負重訓練以及反覆磨練下，進入高性能水平領域。 (VBT 以速為本-健諾克)

enode-1RM最大負荷量

參考以上對於速度依循的簡單描述，了解最大速度執行次數與最大負荷之間的關係，剛開始接觸速度依循訓練法時，會建議使用大約55%的1RM開始訓練，除了需要一段時間適應外，有些運動項目本身很難達到最大負載與最小承重。enode APP會蒐集最近6週內所有訓練的數據，並且從中選取所有超過負載60%的紀錄中最佳1RM數據。

一個完整的速度曲線還缺少在最大負荷1RM情況下的速度值，也就是上面提過的MVT，有許多檢測的方式可以預估1RM數據。根據研究顯示超過80%的1RM的數據較為準確，從此可知當負重越重，所得到的MVT也就越準確，但在數據顯示下，此原則就不適用於硬舉項目。我們在測試1RM時，時常會因為許多因素影響1RM的數據，為了協助enode APP更準確的計算1RM的數據，建議使用者詳寫資訊，讓1RM預測直落在±2.5%內。

enode會自動選取最近六個月中最好的一組1RM 70%的紀錄最為最後一下判定的標準，若有需要可以藉此修正MVT。越長時間的數據累積所製作出的速度曲線圖越精準，因此建議蒐集數據6周以上。enode在數據蒐集方面，會對於一些異常的數據進行排錯，在訓練中難免會發生失誤或是不正確的測量。例如：在深蹲中，若是一次的位移距離與其他次相比差異性太大，enode會將其判斷為異常數據，此次數據將不會被記錄。為什麼會需要蒐集六週的數據呢？因為通過訓練來更改速度曲線需要適應時間，適應的時間根據研究大約為42天為一個適應訓練的週期。

enode-精準度

我們要了解為什麼需要知道自己的1RM，數據分析在最佳的條件下預估出來1RM的值屬於推算值，若為初學者在負荷接近1RM時很可能會出現技術上的失誤或是無法負荷，但隨著訓練越久，越熟悉之後，1RM的預估值就會越準確。

enode-常見問題Q&A

• 為什麼要選擇以速度為依據的訓練呢？
  即使在每次訓練負載量都相同的情況下，也有可能會因為壓力、心情等等因素影響訓練負荷量，舉例來說：
  如果一名運動員以每日最大1RM為180公斤，舉起160公斤，負荷比約為88％；
  如果他在另一天以每日最大1RM為165公斤的重量舉起相同160公斤的重量，負荷比相當於約97％。
  這裡的負載重量是相同的，但壓力卻大不相同，根據研究指出，在一個月的時間裡，每日最大值1RM可能會波動高達±18％。
• 如何安排訓練的負荷量呢？
  在常見的重量訓練中，通常是以負荷百分比來安排訓練。透過以速度為依循的訓練方式，依據每個人不同訓練產生出不同的速度曲線，自動計算調節負荷量。
  假設今日次最大重複次數超過50%，enode可以透過計算確定今日最大1RM，透過今日最大1RM可以得知今日最佳的負荷量比，透過靈活調整日常訓練的負荷量比提高成效。
  
• 重複的次數
  訓練時該進行多少次動作重複呢?
  這取決於要進行何種強度的訓練，因應不同強度的訓練，訓動員所需的恢復時間不同；進行訓練的強度越強，所需的恢復時間也就越長，透過RIR (Reps in Reserve)保留重複訓練法解決問題。
  RIR 保留重複主要是計算還能做幾下，RIR=0代表完全力竭無法再做任何一下、RIR=2 代表還能再做兩下。搭配速度依循的訓練方法，可以主觀和客觀的得到RIR的測量值。
• 重複總數
  根據之前相關知識，我們已經知道負荷量、次數和訓練的速度曲線。訓練量的總組數係根據訓練目標而訂，假設訓練量是固定的，每周2次與5次的總數應該要是相同的。重點在於我們如何分配訓練天數與訓練強度。
  enode APP根據測量的數據與運動員資訊建構出不同運動的速度曲線，透過反覆長期使用，累積的數據會不斷優化與計算，以保持高準確性的速度曲線與訓練建議。
  enode APP會預設每下動作為1RM最佳狀態下去計算，若有時候進行低負載的訓練時所產生的數據可能會使AI計算沒有那麼準確，建議進行低負載訓練時將AI 智慧功能關閉。
• 訓練目標定義
  將運動添加到APP時，最後一項是定義此項運動的目標，共有4個強度訓練可以選擇
  enode APP 會先預設第一下開始數據為當日1RM 的50%-60%，基於APP的設定下，在開始使用Enode前應該已經暖身完成，若是於暖身組就開始使用，會造成後續的數據出現高估或是預估差異較大的問題。確保在使用Enode APP時，保持在最佳狀態進行1RM訓練。
  開始訓練後若是運動達到先前設定的：
  1.預估值 (預估值是依據先前數據收集分析而來)
  2.設定的目標值 (4種強度訓練與RIR 保留重複的預選值)
  enode會進行重複次數預估的調整，可以根據所選訓練的疲勞值，減少調整的情況發生，例如：一般情況下可以做10下，選擇”中等”運動強度，將次數減為6-8下重複，依此類推調整您的運動強度與次數。若達訓練總數，將完成訓練，不再規定訓練次數。
• 應用中的功率如何計算？
  峰值功率：（az [g] + 1.0）* 9.81 [m / s ^ 2] * vz [m / s] * m [kg]
  平均功率：v [m / s] *（9.81 [m / s ^ 2] + v [m / s] / t [s]）* m [kg]
• 為什麼沒有記錄到我的數據？
  1.建議可以修改最小距離讓APP判讀更精確
  2.若是連接過多藍芽設備(耳機、音響)可能會導致連接問題影響數據收集
  3.若是在槓鈴訓練沒有使用槓扣的情況使下，會造成大幅度震動而無法準確判斷
• 藍芽連接不到enode
  1.建議可以將手機或平板中的藍芽關閉重新啟動
  2.若之前有連接過建議可以刪除enode裝置設定後重新連接
• 沒收到Email註冊確認信
  若於註冊後1小時都尚未收到確認信函請聯繫https://help.enode.de/，將會協助您將帳號啟動
• 為什麼無法記錄緩慢的離心運動？
  enode在數據收集與分析上有很高的技術和準確性，但是也有其一定的物理極限，在此極限範圍內可以準確的分析，慢速的離心運動與快速向心運動互相結合會導致記錄錯誤。
• 為什麼我的1RM錯誤或預估過高？
  因為1RM是根據不同的負載量所得到的速度和最慢的執行速度來計算的。假定從0.5 m / s開始，並通過學習進行自我調整，以下幾種狀況會造成錯誤判斷
  1.在低負載緩慢的訓練下造成數據收集及分析錯誤 (勿用於暖身組)
  2.檢查數據中是否為正確的負重量
  3.每個訓練的動作(深蹲、硬舉)都須獨立創建一個運動進行訓練，讓enode能更精準的判斷
• 電池可持續使用多長時間？
  充飽一次電大約可使用4小時，若因外部因素(低溫、炎熱)可能會影響使用時間。
• 可以記錄哪些練習？
  對於可以建立的訓練數量是沒有限制的，建立不同的訓練類型時，將其分類與目標正確選取以利數據蒐集與分析