ਕੀ ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਤੈਰਾਕੀ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?

ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਕਿਵੇਂ ਤੈਰਾਕੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ

ਪਰਘਟਨਾ: ਪਾਣੀ ਵਿੱਚ ਕਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਗਤੀ ਸੰਵੇਦਨ ਕਿਉਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਵਿੱਚ ਪੈਂਦੀ ਹੈ

ਪਾਣੀ ਕਲਾਈ 'ਤੇ ਪਹਿਨੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਡ੍ਰੋਡਾਇਨੈਮਿਕ ਡਰੈਗ ਜ਼ਮੀਨੀ ਹਰਕਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭੁਜਾ ਦੇ ਰਸਤਿਆਂ ਨੂੰ 15–30% ਤੱਕ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਤੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਬੱਟਰਫਲਾਈ (ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਬਾਇਓਮੈਕੇਨਿਕਸ, 2023) ਵਰਗੇ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਸਟਰੋਕ ਦੌਰਾਨ। ਰੀਫਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟਰਬੂਲੈਂਸ ਆਪਟੀਕਲ ਹਾਰਟ ਰੇਟ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਵਿਗਾੜਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਟਰੋਕ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਅਨਿਯਮਤ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਠਨ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਸਿਧਾਂਤ: ਜਲੀ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਈਡ੍ਰੋਡਾਇਨੈਮਿਕ ਹਸਤਕਸ਼ੇਪ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਕਮਜ਼ੋਰੀ

ਤਰਲ ਘਣਤਾ ਹਵਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਗਭਗ 800× ਵੱਧ ਸਿਗਨਲ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਐਕਸੀਲੀਰੋਮੀਟਰ ਅਤੇ ਜਾਇਰੋਸਕੋਪ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਾਫ਼ੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਾਣੀ ਦੀ ਚਿਪਚਿਪਾਹਟ ਵੀ ਝੂਠੀਆਂ ਕੰਪਨ ਦੀਆਂ ਪਛਾਣਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਟਰੋਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਰਗੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਨਿਯੰਤਰਿਤ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 30% ਪੂਲ ਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟਰੋਕ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਰਲ-ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਪਗ੍ਰੇਡਾਂ ਨਹੀਂ।

ਮੁੱਢਲੇ ਸੈਂਸਰ: ਤੈਰਾਕੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ IMUs, ਐਕਸੀਲੀਰੋਮੀਟਰ ਅਤੇ ਦਬਾਅ ਸੈਂਸਰ

ਆਧੁਨਿਕ ਤੈਰਾਕੀ ਘੜੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪੂਰਕ ਸੈਂਸਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:

• IMUs (ਇਨਰਸ਼ੀਅਲ ਮਾਪਣ ਯੂਨਿਟ) ਜਾਇਰੋਸਕੋਪ ਅਤੇ ਐਕਸੀਲੀਰੋਮੀਟਰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਘੁੰਮਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਚੱਕਰਕਾਰ ਭੁਜਾ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ
• ਟ੍ਰਾਈਐਕਸੀਅਲ ਐਕਸੀਲੀਰੋਮੀਟਰ ਸਟਰੋਕ ਦਿਸ਼ਾ, ਤੀਬਰਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਨੂੰ ਫੜਦੇ ਹਨ
• ਦਬਾਵ ਸੈਂਸਰ ਗਹਿਰਾਈ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 0.3–0.9 ਮੀ) ਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਫਲਿਪ ਟਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਲੈਪ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ

ਇਹ ਸੈਂਸਰ ਮਿਲ ਕੇ ਜਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਚਲਣ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਵਿਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਆਈਐਮਯੂ (IMUs) ਗਤੀ ਦੀ ਮਿਆਦ ਰਾਹੀਂ ਸਟਰੋਕ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦਬਾਅ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਚਾਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਯਥਾਰਥ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਰੁਝਾਨ: ਤੈਰਾਕੀ ਲਈ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀਆਂ ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ ਵਿੱਚ ਆਈਐਮਯੂ (IMU) ਕੈਲੀਬਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ

ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਤੈਰਾਕੀ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟਰੋਕਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਖਾਸ ਕੈਲੀਬਰੇਸ਼ਨ ਸੈਟਅੱਪਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਾਣੀ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਮ ਉਪਕਰਣ ਗਤੀ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਸਰੀਰ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਗਣਿਤ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਪਰੀਖਿਆਵਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਗਲਤ ਸਟਰੋਕ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 40 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਣੀ ਵਿਰੋਧੀ ਪਲਸ ਸੈਂਸਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵੱਡਾ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੇਂ ਪਾਣੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀਆਂ ਪੜਤਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਰੱਕੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤੈਰਾਕੀ ਦੌਰਾਨ ਫਿਟਨੈੱਸ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ।

ਤੈਰਾਕੀ ਪੂਲ ਵਿੱਚ ਲੈਪ ਅਤੇ ਚਾਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸਹੀਤਾ

ਘਟਨਾ: ਫਲਿਪ-ਚਾਲ ਦੇ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਨ ਲੈਪ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਵੱਧ-ਅਨੁਮਾਨ

ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਅਕਸਰ ਲੈਪਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੱਧ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਮੋਸ਼ਨ ਸੈਂਸਰ ਕੰਧਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਤੇਜ਼ ਦਿਸ਼ਾਤਮਕ ਬਦਲਾਅ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੌਕਾਪ੍ਰਸਤ ਕਲਾਈ ਦੀਆਂ ਹਰਕਤਾਂ ਨੂੰ ਫਲਿਪ-ਟਰਨਾਂ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜਤਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਲੈਪਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ 15–20% ਦਾ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਤੀਬਰਤਾ ਵਾਲੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਜਦੋਂ ਸਟਰੋਕ ਦਾ ਰੂਪ ਘਟਦਾ ਹੈ (ਸਵਿਮ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਰਿਸਰਚ, 2023)।

ਸਿਧਾਂਤ: ਐਕਸੀਲੇਰੋਮੀਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੋੜ ਪਛਾਣ ਬਨਾਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਾਣੀ ਹੇਠਾਂ ਕੋਣੀ ਵੇਗ

ਪਾਣੀ ਹੇਠਲੀ ਭੌਤਿਕੀ ਮਿਆਰੀ ਮੋੜ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

• ਐਕਸੀਲੇਰੋਮੀਟਰ ਰੇਖਿਕ ਤ੍ਵਰਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਪਰ ਫਲਿਪ-ਟਰਨਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਘੁੰਮਣ ਵਾਲੇ ਵੇਗ ਨੂੰ ਠੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਪਾਉਂਦੇ
• ਪਾਣੀ ਵਿੱਚ ਸਿਗਨਲ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਹਵਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 40% ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ (ਹਾਈਡਰੋਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਜਰਨਲ, 2024)
• ਮੋੜਾਂ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਰਲਾ ਕੋਣੀ ਵੇਗ ਅਕਸਰ ਕਲਾਈ 'ਤੇ ਲੱਗੇ IMU ਦੀ ਪਛਾਣ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਮਾਮਲਾ ਅਧਿਐਨ: 2023 ਬਾਥ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਧਿਐਨ

30 ਤੈਰਾਕਾਂ 'ਤੇ ਆਯੋਜਿਤ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੇ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ:

ਮੈਟਰਿਕ	ਲੈਪ ਸਹੀਤਾ	ਮੋੜ ਪਛਾਣ ਗਲਤੀ
ਮਾਡਲ A	89%	22% ਵੱਧ ਗਿਣਤੀ
ਮਾਡਲ B	78%	31% ਵੱਧ ਗਿਣਤੀ
ਮਾਡਲ C	93%	11% ਵੱਧ ਗਿਣਤੀ

ਸਰੋਤ: ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਫ਼ ਬਾਥ ਐਕਵੈਟਿਕ ਬਾਇਓਮੈਕਨਿਕਸ ਲੈਬ (2023)

ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਨਿਰਧਾਰਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖੋਂ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਸੰਵੇਦਕ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ। ਗਤੀ-ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਐਕਸੀਲੀਓਮੀਟਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ 63% ਤੱਕ ਕਮੀ ਕੀਤੀ।

ਸਟ੍ਰੋਕ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦਰ ਮਾਪ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ

ਪਰਘਟਨਾ: ਘੱਟ ਹੱਥ-ਕਿਰਿਆ ਕਾਰਨ ਬਰੈਸਟਸਟਰੋਕ ਅਤੇ ਬੱਟਰਫਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਮੀ

2023 ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਸਪੋਰਟਸ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ ਮੈਨੂਅਲ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲੋਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਬਰੈਸਟਸਟਰੋਕ ਅਤੇ ਬੱਟਰਫਲਾਈ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 15 ਤੋਂ 30 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਸਟਰੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਮਿਸ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹਨਾਂ ਸਟਰੋਕਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਗਲਾਈਡ ਦੌਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੈਰਾਕ ਮੁੱਖ ਧੱਕਾ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੇ ਕਲਾਈਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਿਲਾਉਂਦੇ ਨਹੀਂ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਘੜੀ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹਰਕਤ ਨਹੀਂ ਪਕੜਦੀ। ਫਰੀਸਟਾਈਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਭੁਜਾ ਦੀ ਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਟਰੈਕਿੰਗ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਬਰੈਸਟਸਟਰੋਕ ਅਤੇ ਬੱਟਰਫਲਾਈ ਲਈ, ਇਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਰਕਤਾਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮੋਸ਼ਨ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਸਗੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਆਪਟੀਕਲ ਹਾਰਟ ਰੇਟ ਮਾਨੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਭਰਮਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਐਥਲੀਟਾਂ ਲਈ ਸਾਰੇ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੌਰਾਨ ਇਹਨਾਂ ਵਿਅਰੇਬਲ ਟੈਕ ਗੈਜੇਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੀ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਸਿਧਾਂਤ: ਅਸਮਿੱਤਰਿਕ ਸਟਰੋਕ ਚੱਕਰਾਂ ਦੌਰਾਨ ਜਾਇਰੋਸਕੋਪਿਕ ਫੇਜ਼ ਏਲਾਇਨਮੈਂਟ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਅਸਮਾਨ ਤੈਰਾਕੀ ਸਟਰੋਕਾਂ ਨਾਲ ਜਾਇਰੋਸਕੋਪਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਟਰਫਲਾਈ ਅਤੇ ਬਰੈਸਟਸਟਰੋਕ ਦੋਵੇਂ ਅਣਉਮੀਦ ਕੋਣੀ ਵੇਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਬਟਰਫਲਾਈ ਨੂੰ ਲਓ, ਉਸਦੀ ਡਬਲ ਆਰਮ ਮੂਵਮੈਂਟ ਨਾਲ ਬਾਰ-ਬਾਰ ਪਾਣੀ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪਾਣੀ ਅੰਦਰ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਇਰੋਸਕੋਪ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਰੀਸੈਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਾਣੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵੀ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਘੁੰਮਣ ਵਾਲੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 40 ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 60 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਟਰੈਕਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਲਈ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਰੇਖਿਤ ਰਹਿਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸਕਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਜਦੋਂ ਤੈਰਾਕ ਸਟਰੋਕ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।

ਤੁਲਨਾ: ਜਨਰਿਕ ਟਰੈਕਿੰਗ ਬਨਾਮ ਤੈਰਾਕੀ-ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਕਟੀਵਿਟੀ ਟਰੈਕਰ ਆਮ ਮੋਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸਾਰੀਆਂ ਬ੍ਰੈਸਟਸਟਰੋਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਗਲਾਈਡਿੰਗ ਮੋਸ਼ਨ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੈਰਾਕੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਹਰੇਕ ਸਟਰੋਕ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰੀਕੁਐਂਸੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਾਣੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸਲੀ ਪੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੇ ਦਰਸਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੁਧਰੀ ਹੋਈ ਸਿਸਟਮ ਜਟਿਲ ਸਟਰੋਕ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਛੁੱਟੇ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨੂੰ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਘਟਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਰਹੱਸ ਐਕਸਲੇਰੋਮੀਟਰ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਅਚਾਨਕ ਬਰਸਟਾਂ ਨੂੰ ਸਟਰੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਅਸਲ ਤੈਰਾਕੀ ਭੌਤਿਕੀ ਵਿਗਿਆਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਪੋਰਟਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਟੈਮਪਲੇਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੈਰਾਕੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਹੈ।

ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਾਰਟਵਾਚ 'ਤੇ ਕਦੋਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਤੈਰਾਕਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ

ਰਣਨੀਤੀ: ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਬਨਾਮ ਪੂਲਸਾਈਡ ਟਾਈਮਿੰਗ ਨਾਲ ਕਰੌਸ-ਪੁਸ਼ਟੀ

ਆਧੁਨਿਕ ਤੈਰਾਕੀ ਘੜੀਆਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੈਪਾਂ, ਸਟਰੋਕ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਚੰਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸਾਰੇ ਸਟਰੋਕਾਂ ਜਾਂ ਯਤਨ ਪੱਧਰਾਂ ਲਈ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਲੈਪਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਗਲਤੀ ਦੀ ਦਰ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ 12% ਤੱਕ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੈਰਾਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੈਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਪਕਰਣ ਗੰਭੀਰ ਦੌੜ ਦੀ ਗਤੀ ਜਾਂ ਸਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਘੜੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਸਟਾਪਵਾਚਾਂ ਜਾਂ ਤੈਰਾਕੀ ਦੇ ਤਲ 'ਤੇ ਲੱਗੀਆਂ ਘੜੀਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਬੁਧੀਮਾਨੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਈ ਅਧਾਰਿਤ ਪਠਨ ਹਫਤਾ-ਦਰ-ਹਫਤਾ ਸਟਰੋਕ ਦੀ ਦਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਜਾਂ ਹਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕੀਤੀ ਦੂਰੀ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਜਾਏ ਸਹੀ ਸਪਲਿਟ ਸਮੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ।

ਡੇਟਾ ਸਟੀਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (ਪਹਿਨਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਪੂਲ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਕੈਲੀਬਰੇਸ਼ਨ, ਸਟਰੋਕ ਟੈਗਿੰਗ)

ਤਿੰਨ ਸਬੂਤ-ਸਹਾਇਤ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਪਹਿਨਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ : ਟਰਬੁਲੈਂਸ-ਉਤਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸਿਗਨਲ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਘੁੱਗੀ ਦੀ ਹੱਡੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਉਂਗਲ ਚੌੜਾਈ ਉੱਪਰ ਘੜੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ
• ਪੂਲ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ : ਹਰੇਕ ਸੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਪੂਲ ਦੀ ਸਹੀ ਲੰਬਾਈ (25 ਮੀਟਰ ਜਾਂ 50 ਮੀਟਰ) ਮੈਨੂਅਲੀ ਦਰਜ ਕਰੋ—ਇਸ ਨਾਲ ਹੀ ਦੂਰੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ 15% ਤੱਕ ਘਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ
• ਸਟਰੋਕ ਟੈਗਿੰਗ : ਜੇਕਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪਛਾਣ ਅਸਥਿਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਖਾਸਕਰ ਬ੍ਰੈਸਟਸਟਰੋਕ ਜਾਂ ਬੱਟਰਫਲਾਈ ਲਈ, ਸੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੈਨੂਅਲੀ ਸਟਰੋਕ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ

ਤੈਰਾਕੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤਾਜ਼ੇ ਪਾਣੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਰਿਨਸ ਕਰਨਾ ਸੈਂਸਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ—ਖਾਸਕਰ ਕਲੋਰੀਨੇਟਿਡ ਜਾਂ ਲੂਣ ਵਾਲੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ ਤੈਰਾਕੀ ਦੇ ਸਟਰੋਕ ਦੀ ਕਿਸਮ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਦੀਆਂ ਹਨ?

ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ ਤੈਰਾਕੀ ਦੌਰਾਨ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਮਿਆਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਸਟਰੋਕ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ IMU (ਇਨਰਸ਼ੀਅਲ ਮਾਪਣ ਯੂਨਿਟ), ਤਿੰਨ-ਧੁਰੀ ਐਕਸੀਲੇਰੋਮੀਟਰ ਅਤੇ ਦਬਾਅ ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਤੈਰਾਕੀ ਦੌਰਾਨ ਸਮਾਰਟਵਾਚਾਂ ਲੈਪਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਉਂ ਵੱਧ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ?

ਓਵਰਕਾਉਂਟਿੰਗ ਤਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੋਸ਼ਨ ਸੈਂਸਰ ਪੂਲ ਦੀਆਂ ਕੰਧਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਤੇਜ਼ ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਲੈਪਸ ਜਾਂ ਫਲਿਪ-ਟਰਨਸ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੈਪਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧੇਰੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਕੀ ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਪਾਣੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪ ਸਕਦੀ ਹੈ?

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਟਰਪ੍ਰੂਫ ਪਲਸ ਸੈਂਸਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਪਰ ਪਾਣੀ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਟੀਕਲ ਹਾਰਟ ਰੇਟ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੈਰਾਕੀ ਦੌਰਾਨ ਦਿਲ ਦੀ ਧੜਕਣ ਦੀਆਂ ਪੜਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਗਲਤੀਆਂ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਤੈਰਾਕੀ ਲਈ ਸਮਾਰਟਵਾਚ ਵਰਤਦੇ ਸਮੇਂ ਸਹੀ ਮਾਪ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਹਨ?

ਘੜੀ ਨੂੰ ਕਲਾਈ ਦੀ ਹੱਡੀ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਰੱਖੋ, ਤੈਰਾਕੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੂਲ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਸੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਟਰੋਕ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲੀ ਟੈਗ ਕਰੋ। ਸੈਂਸਰ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਕਲੋਰੀਨੇਟਿਡ ਜਾਂ ਲੂਣ ਵਾਲੇ ਪਾਣੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਘੜੀ ਨੂੰ ਧੋਣਾ ਵੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।