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Dienstag, 12. September 2017

Schnell oder langsam, alles relativ ('Wer misst misst Mist')

Gleich vorweg, die hier getätigten Ausführungen mögen nicht jedem gefallen, spielt der Vergleich der protokollierten Daten doch eine immer größere Rolle in unserem Leben (Strava und Co lassen grüßen, selbst Facebook und Twitter müssen mittlerweile herhalten, die Trainingsrunden öffentlich zu machen :-)).
Aber sie spiegeln nun mal meine Erfahrungen mit der Auswertung elektronischer Sportmessdaten wider und manchmal ist es ja nicht falsch, den eigenen Erfahrungsschatz kundzutun :-)

In diversen Reviews werden gerne die Kurven unterschiedlicher Geräte überlagert, um Aussagen über die Genauigkeit treffen zu können. Auch DC Rainmaker macht das gerne.
Bei bestimmten Messwerten macht das durchaus Sinn (z.B. bei der Herzfrequenz, vorallem wenn man die Zeitachse zugrunde legt, auch bei Leistungsdaten, etc.).

Bei SPD-Messwerten kann man damit aber unter Umständen lediglich Abweichungen skizzieren, was auch darin begründet liegt, dass man schwer sagen kann, welche SPD-Kurve als Referenzkurve taugt und welche SPD-Kurven fehlerbehaftet sind (get the hint -> alles ist eben relativ!).

Dass es bei reinen GPS basierten Messungen (größere) Ungenauigkeiten geben kann, das hatte ich im vorhergehenden Blog Beitrag bereits erläutert: GPS-Daten oder spezifische Sensordaten
Dass es mitunter aber auch bei sensorbasierten Daten größere Abweichungen geben kann, dürfte vielleicht etwas verwundern.

Ich will in diesem Beitrag nun keine Wissenschaft daraus machen, sondern lediglich anhand einiger Fallbeispiele diese Differenzen skizzieren (technische Hintergründe bleiben in diesem Beitrag jetzt erstmal außen vor bzw. werden nur oberflächlich angeschnitten -> das ist dann eher etwas für die Physiker/Mathematiker und Maschinenbauer unter uns :) ).

Dieser Beitrag umfasst folgende Themenblöcke 
(die mittels diverser Vergleichsgrafiken dann auch illustriert werden):

  • GPS basierte Daten gegenüber 'Sensordaten'
  • GPS basierte Daten gegenüber GPS basierten Daten
  • SPD Sensordaten gegenüber SPD Sensordaten
  • HF-Daten (Pulsgurt basierte Messung gegenüber optischer Pulsmessung)

GPS-(SPD)-Werte versus spezifischen sensorbasierten SPD-Messdaten


Die bereits erwähnten Ungenauigkeiten haben oft zur Folge, dass man reine GPS-Aufzeichnungen mit Aufzeichnungen, die auf spezifischen Sensordaten basieren, oft nicht richtig vergleichen kann. Oftmals liegen die Statistikdaten, die am Ende der Aufzeichnung berechnet werden, dann aber doch relativ dicht beisammen. Wenn man Glück hat, passen sogar die Kurven der Datenreihen einigermaßen zusammen, wirklich darauf verlassen kann und sollte man sich aber nicht (gerade was die einzelnen Datenkurven in den Auswertungscharts betrifft)!

Sensor basierte SPD-Daten

Sehr vereinfacht gesagt beziehen sich sensorbasierte SPD-Daten auf Impulse, die von den Sensoren erfasst werden und an die dahinterwerkelnde Software (Firmware) weitergereicht werden. Die Software kann im nächsten Schritt aus den Impulsen anhand bekannter Parameter (Laufradgröße oder Schrittweite und verstrichene Zeit zwischen den Impulsen) SPD-Werte berechnen.

Das System dahinter ist recht einfach, die weitergereichten Impulse sind von der Laufradgröße oder eben der Schrittlänge abhängig, daher relativ konstant, was den Impulsgeber betrifft.

Beim Laufrad (Fahrradcomputer) kann man eine nahezu konstante Impulsquelle konstatieren; bei der Schrittfrequenz könnte man in der Theorie wieder eine kleine Ungenauigkeit herbei diskutieren, wenn man davon ausgeht, dass die Schrittlänge auch variieren kann: beim Sprinten dürfte die Schrittlänge eine andere sein als beim normalen Dauerlauf, selbst ein heftiger Muskelkater oder eine profane Ermüdung wird die Schrittlänge unter Umständen beeinflussen  -> aber das ist zugegeben sehr akademischer Natur.
Dennoch findet (daher) m.W. auch bei Verwendung eines Foot Pods intern eine schwach ausgeprägte Datenglättung statt, bevor die berechneten SPD-Werte auf dem Display angezeigt werden.

Alles in allem sind diese Daten aber doch recht valide, da ein relativ konstanter Impulsgeber die Daten generiert.

GPS basierte SPD-Daten

Hält man sich nun vor Augen, dass GPS basierte Daten prinzipbedingt gegen Ungenauigkeiten der Eingangsdaten ankämpfen müssen (again siehe hier: GPS-Daten oder spezifische Sensordaten), dann liegt es auf der Hand, dass man die unterschiedlich gewonnen Daten nicht wirklich miteinander vergleichen kann.
Kommen dann noch gelegentliche GPS Empfangsaussetzer hinzu (dichter Wald, etc.), hat das natürlich noch größeren Einfluss auf die GPS basierten Werte!

Beispiele:
Garmin Forerunner 620 (Sensor/Pod basiert), dunkelfarbene Kurven vs. Polar M400 (GPS basiert), hellfarbene Kurven
(Hinweis: die Daten sind in der Grafik mit Faktor 20 geglättet)


Die SPD-Kurven weichen etwas voneinander ab, die Herzfrequenzkurven hingegen harmonieren recht gut, obwohl unterschiedliche HF-Gurte genutzt wurden (FR620 mit ANT+ HRM-Run-Gurt gekoppelt und M400 mit Polar H7 Bluetooth Gurt). Allerdings benötigt der Polargurt - weshalb auch immer? - etwas Zeit, sich 'einzupendeln'.

By the way, ungeglättet sähe dieser Vergleich so aus:


Sehr gut zu erkennen, dass die GPS-basierte SPD-Kurve (helle Kurve) ein deutlich ausgeprägtes Rauschen (Zittern) aufweist. Die einzelnen Nulllinien beim M400 sind offenbar Folge kurzer GPS Aussetzer (bei einem kurzen Ampelstopp bin ich ca. 10 Meter zwei- bis dreimal auf und ab gerannt, gut möglich, dass der GPS-Chipsatz des M400 diese kurze Distanz nicht richtig einordnen konnte und infolge einer Datenglättung einen Stopp daraus abgeleitet hat)!

GPS basierte SPD-Daten gegenüber GPS basierten SPD-Daten

Wenn die Eingangsdaten bereits mit einem Rauschen versehen sind, das je nach GPS Chipsatz und auch Empfangsqualität (de facto kommen hierbei noch wesentlich mehr Randbedingungen zum Tragen) unterschiedlich ausgeprägt sein wird, dann liegt es auf der Hand, dass jene Daten nicht miteinander verglichen werden können. Passagenweise wird es sicherlich die eine oder andere Übereinstimmung geben, aber das Rauschen der Daten wird überwiegen. Wenn man diese Datenkurven ungeglättet übereinanderlegt, dann wird man sehr wahrscheinlich zwei nicht miteinander harmonierende Kurven sehen.

Beispiel:
TomTom Spark3 (GPS basiert), dunkelfarbene Kurven vs. Polar M400 (GPS basiert), hellfarbene Kurven
(Hinweis: die Daten sind in der Grafik mit Faktor 20 geglättet)


Hier weichen die SPD-Kurven doch deutlich voneinander ab, wobei die SPD-Kurve des Spark3 sehr 'ruhig' aussieht. Das kommt dadurch zustande, dass TomTom bei seinen Sportuhren die SPD-Werte sehr stark glättet, was sich während des Trainings leider auch durch eine sehr träge reagierende Pace-Anzeige bemerkbar macht.

Hervorzuheben wäre an dieser Stelle noch, dass die beiden HR-Kurven, von der kurzen Abweichung ganz zu Beginn der Aufzeichnung abgesehen, sehr gut miteinander harmonieren. Verglichen mit der Pulskurve des FR620 würde diese Abweichung zu Beginn der Aufzeichnung sogar komplett entfallen (dazu weiter unten mehr)!

Die Polar M400 war mit einem herkömmlichen Polar HR-Bluetooth Pulsgurt gekoppelt (siehe oben), wohingegen der TomTom Spark3 mit einem optischen, am Arm angebrachten, Rhythm Scosche HR Monitor gekoppelt war, der nicht nur von mir, sondern auch von DC Rainmaker gerne genutzt wird. 

Der Grafik kann man entnehmen, dass moderne optische Pulsmesser durchaus recht valide Daten liefern. Für Alltagsaufgaben (Grundlagentraining) sind die meisten optischen Pulsmesser m.M. sehr gut* nutzbar, für ein pulsbasiertes Intervalltraining würde ich aber weiterhin die bewährten Pulsgurte empfehlen (die optischen HR-Monitore weisen bei harten Intervallen, die zu sprunghaften HR-Anstiegen führen können, manchmal eine zu hohe Latenzzeit auf -> das scheint aber auch von Individuum zu Individuum unterschiedlich zu sein, bei mir liefert der Scosche in der Regel sehr gute Werte, verglichen mit der Pulsgurt basierten Messung).

* wobei es bei den optischen HR Monitoren große Qualitätsunterschiede geben soll, was ich aus eigenen Erfahrungen nur bestätigen kann. Der Scosche spielt dabei sicherlich in der oberen Liga mit.

Nur der Vollständigkeit halber, hier nochmal in ungeglätteter Form:



Sensordaten gegenüber Sensordaten

Hier gilt folgendes: sofern Fahrrad-SPD-Werte miteinander verglichen werden, der gleiche Sensortyp* Verwendung findet und bei allen Bike-Computern exakt der gleiche Radumfang eingestellt ist, sollten die Daten sehr dicht beieinanderliegen. Je nach Art der Datenmodulation (werden die eingehenden Impulse z.B. nur alle 5 Sek erfasst oder alle Sek, etc,) kann es geringfügige Abweichungen geben. Generell sollten die Daten aber gut miteinander harmonieren. 

*Sensortypen: mittlerweile gibt es neben den altbekannten SPD-Sensoren, die mittels eines separaten Magneten einen Impuls erzeugen auch moderne Sensoren, die anhand eines Bewegungssensors die SPD-Daten modulieren. Diese Modulation der Daten ist wesentlich komplexer und soweit ich das beurteilen kann, erzeugen diese Sensoren teilweise andere Daten. 
Ob man diese Daten gut miteinander vergleichen kann vermag ich an dieser Stelle nicht zu sagen, da es abweichende Erfahrungswerte gibt. Hier fehlt mir derzeit auch etwas der technische Einblick, da ich nicht weiß, wie diese Sensoren intern die Impulse erzeugen, die der Bike Computer benötigt..Es muss eine Art Schnittstelle geben, da auch ältere Bike Computer mit diesen Daten zurecht kommen sollen/müssen. Das bedeutet, diese neuen SPD-Sensoren müssen intern die Daten entsprechend aufbereiten -> die auf Bewegungssensoren basierten Daten müssen also intern aufbereitet werden, damit sie mit alten Bike Computern, die (nur) Impulse auswerten, kompatibel bleiben.

Beispiele:

Bike (Rennrad) Aufzeichnungen:
Garmin Edge 800 (Sensor basiert), dunkelfarbene Kurven vs. Lezyne Enhanced Mini C (Sensor basiert), hellfarbene Kurven
(Hinweis: die Daten sind in der Grafik mit Faktor 20 geglättet)


Hier muss man wirklich schon mit einer Lupe nach Abweichungen suchen. Der nach hinten hin leicht auftretende Drift dürfte Folge von geringfügig abweichenden Radumfängen sein (Radumfang in den Bikecomputern unterschiedlich eingestellt, da der Edge800 diesen automatisch bestimmt). Beide Bike Computer waren mit denselben ANT+ SPD und HR-Sensoren gekoppelt.

Aufzeichnung einer kurzen Laufrunde (war sehr windig an dem Tag :-) ):
Garmin FR 620 (Sensor basiert), dunkelfarbene Kurven vs. o-synce ScreenEye (Sensor basiert), hellfarbene Kurven
(Hinweis: die Daten sind in der Grafik ungeglättet)



Dass die HR-Kurven dicht aufliegen erstaunt nicht, da beide Laufcomputer mit demselben ANT+ HRM-Run Gurt gekoppelt waren.

Auffällig sind die Abweichungen der SPD-Kurven. Hierzu ist folgendes anzumerken: 

Der FR620 bekommt die SPD-Daten vom HRM-Run Brustgurt geliefert, der laut Garmin einen intelligenten Lauf-Pod beinhaltet, der lernfähig sein soll, was den Laufstil des Läufers betrifft. 

Demgegenüber hat die ScreenEye die SPD-Daten von einem herkömmlichen SPD(Foot)-Pod bezogen. Außerdem wurde bei der ScreenEye der Default-Schrittlängenfaktor verwendet, den man normalerweise aber kalibirieren sollte, damit die eigene (mitunter aber variable!) Schrittlänge bei der Berechnung Beachtung findet.Insofern sind die SPD-Daten nicht 100% miteinander vergleichbar und ich müsste bei Gelegenheit noch mal einen Test machen, bei dem beide Sportuhren mit demselben Foot-Pod gekoppelt sind.Trotzdem kann man der Grafik entnehmen, dass die Abweichungen auch hier wesentlich geringer sind, gegenüber den GPS-basierten SPD-Daten Aufzeichnungen.

HF-Daten (Pulsgurt basierte Messung gegenüber optischer Pulsmessung)

Das Thema wird immer wieder kontrovers in den diversen Foren diskutiert. Mal davon abgesehen, dass die optischen HR-Messer im Laufe der Zeit immer weiter verbessert und optimiert wurden, mag es physiologisch bedingt Sportler (Menschen) geben, bei denen diese Messart einfach nicht gut funktioniert.

Auch die Sportart spielt wohl eine große Rolle: beim Radfahren stoßen optische Pulsmesser, die am Handgelenk getragen werden, durch den von der Armhaltung bedingten Knick, häufig an ihre Grenzen. 

Dem kann man aber in gewisser Weise begegnen, in dem man diese Pulsmesser an der Arminnenseite anbringt oder - was wohl die besten Ergebnisse liefert - einen optischen Pulsmesser verwendet, den man sehr weit oben am Unterarm oder Oberarm platzieren kann. Der weiter oben bereits erwähnte Rhythm Scosche HR Monitor kann dank zweier unterschiedlich langer Klettbänder problemlos an diesen Körperstellen getragen werden.

Generell zu behaupten, dass die optische Pulsmessung nix taugt und einem Lotteriespiel gleichkäme, zeugt meines Erachtens aber nur von Unkenntnis. Ich habe mittlerweile einige dieser optischen Pulsmesser testen können und von der ersten Generation dieser HR-Monitore abgesehen, funktionieren diese Pulsmesser bei mir sehr gut. Mehr will ich an dieser Stelle daher auch gar nicht schreiben, anbei nochmal eine Grafik, die das gut verdeutlicht.

Beispiel:
Garmin Forerunner 620, dunkelfarbene Kurven vs. TomTom Spark 3, hellfarbene Kurven
(Hinweis: die Kurven sind in der Grafik ungeglättet!)


Wer meint, den beiden HR-Kurven große Abweichungen entnehmen zu können, der muss wirklich über ein sehr gut ausgeprägtes Sehvermögen verfügen (Adleraugen sind das wohl nicht mehr, sondern das dürfte dann eher in Richtung Elektronenmikroskop gehen :-) )


Schlussbetrachtung:

Womöglich kommt jetzt die Frage auf, wozu diese ganzen Gegenüberstellungen.

Um ehrlich zu sein, so richtig kann ich den Grund bzw. die Motivation, diesen Blog Beitrag zu schreiben, jetzt auch nicht (mehr) benennen. Irgendeinen Anlass - wahrscheinlich eine entsprechende Anfrage eines Users - wird es aber gegeben haben :-)

Halten wir also fest, diese Sportcomputer liefern uns Daten, die uns helfen können, unser Training besser zu strukturieren. Auch macht es mitunter Spaß, die Aufzeichnung einer längeren (Rad)-Runde später Revue passieren zu lassen. Die Datenfülle ist mittlerweile fast schon unglaublich, da immer wieder neue Metriken hinzukommen. Hat man sich vor einigen Jahren noch mit HF, SPD, CAD zufrieden gegeben (die Höhenwerte waren Ende der 90'er fast noch Luxus :-) ), gehören mittlerweile Leistungsdaten (beim Radfahren) und diverse extented running metrcis fast schon zwangsweise zum guten Ton.

Dabei sollte man sich aber immer vor Augen halten, dass jeder Sportcomputer eine Art Eigenleben aufweist und je nach Ausgangslage und Art der protokollierten Daten, diese eben nicht so ohne weiteres miteinander vergleichbar sind.
Ob das direkten Einfluss auf das eigene Training hat, steht auf einem anderen Blatt Papier und was die Zusammenfassung der Daten betrifft, werden diese Abweichungen womöglich gar nicht größer von Belang sein.

Eine falsch vorgenommene - oder wie in meinem Fall - eine nicht erfolgte Kalibrierung eines Foot Pods wird in jedem Fall Einfluss auf die SPD-Werte und damit auch auf die Distanz haben (und vice versa).
Genauso sollte natürlich der Radumfang korrekt im Bike Computer justiert sein (um hier eine wirkliche Verzerrung der Werte zu erhalten, muss der Radumfang aber schon gänzlich danebenliegen, eine paar mm Unterschied werden sich kaum bemerkbar machen).

Wenn die SPD- und die Distanzwerte rein auf GPS Daten basieren, dann wird man Abweichungen in Kauf nehmen müssen. Auch wenn es User gibt, die behaupten, ihr GPS würde immer zuverlässige Werte liefern, 'dezidierte SPD-Sensoren wären daher nicht zwingend nötig' -> meine Erfahrung spricht da eine andere Sprache, aber das ist natürlich alles relativ.

Beispielsweise ermittelt Strava die Segment-Zeiten anhand der GPS-Koordinaten. Genauer gesagt wird jeweils der Start- als auch der Endpunkt den GPS Koordinaten (samt den dazugehörigen Zeitstempeln) entnommen. Auf diese Weise kann Strava diverse Verzerrungen egalisieren: unterschiedliche SPD-Werte, die Folge der unterschiedlichen Messmethoden sein können, werden sozusagen gefiltert bzw. von Strava gar nicht beachtet, sondern die AV-SPD eines Segmentes wird von Strava anhand des Start und Endpunktes und der dazugehörenden Zeitstempel selbst berechnet. Sofern die GPS Koordinaten einigermaßen verlässlich sind, funktioniert das auch recht gut.

Große Auswirkungen können diese Abweichungen aber bei der Auswertung der Zwischenzeiten (Laps) haben (jetzt erinnere ich mich, eine solche Anfrage war auch der Grund für diesen Beitrag :-) ).

Ein Leichtathletik Trainer, dessen Zöglinge unterschiedliche Sportcomputer verwenden, hatte mich die Tage auf die Diskrepanz der Zwischenzeitenauswertung angesprochen.

Dabei spielt es keine Rolle, ob die Zwischenzeiten automatisch von den Sportcomputern anhand einer festen Distanzvorgabe (z.B. alle 500 Meter) protokolliert wurden oder nachträglich mit der entsprechenden Funktion in der TrainingLab Pro eingefügt wurden. Trotz ähnlicher Laufzeiten seiner Probanden gab es in der Zwischenzeitenaufschlüsselung zum Teil sehr große Abweichungen.

Ja, dem ist so, und das ist größenteils systembedingt. Ich bin derzeit am Eruieren, ob man dem softwaretechnisch - im Nachhinein - etwas begegnen kann.

Falls es interessiert, hier noch eine Aufschlüsselung der Statistikdaten meiner letzten Feierabendrunde in grafischer Form. Das Problem der Zwischenzeitenaufschlüsselung wird hier deutlich, wenn man sich die Zwischenzeiten-Aufschlüsselungen (alle 500 Meter wurden Lapmarker gesetzt) genauer ansieht (die Daten beziehen sich auf ein und denselben Lauf!)


In diesem Sinne gilt also auch hier, wer misst misst Mist :-)

Oder anders gesagt, Datenauswertung mutiert oftmals zur Kunst... (wir in die Jahre gekommenen Punkrocker wissen das zu schätzen :-) )

To be continued...

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