फिंच विदेशी मुद्रा रोबोट

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इसका एक उदाहरण। की तरह ग्राफ़ के बारे में: पंक्ति से आगे, वे जितना अधिक असहमत हैं। यदि मेसन मेसन-डिक्सन रेखा के उत्तर में है, तो वीडियो विश्लेषण ने तेज गति से गति को मापा, बस्ट सेंसर की तुलना में (या उस सेंसर ने इसे वीडियो की तुलना में धीमा मापा)। यदि यह वहां से दक्षिण में है, तो सेंसर ने इसे वीडियो (या इसके विपरीत) से धीमा मापा। रेखा का ढलान अलग-अलग मात्रा में पूर्वाग्रह दिखाता है। संभावित परिदृश्य यह है कि डिवाइस धीमी वेग के रूप में अधिक सटीक हो सकता है और तेज वेग पर कम हो सकता है। एक आदर्श दुनिया में, यदि ग्राफ़ को 1: 1 (ग्रिडलाइन की लंबाई समान इकाइयों के लिए ग्रिडलाइन की ऊंचाई से मेल खाती है), तो यह रेखा 45 डिग्री कोण बनाती है। स्कैटर प्लॉट की समस्या उस पर बहुत अधिक तुलना डाल रही है, विशेष रूप से हमारे मामले में, यदि हम अलग-अलग स्क्वाट टाइप आंदोलनों को माप रहे हैं (यह बैक स्क्वैट्स, फ्रंट स्क्वैट्स और पॉज़ स्क्वैट्स) को तीन अलग-अलग उपकरणों में माप रहा है। ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट हमें ग्राफ 45 डिग्री को घुमाकर और वीडियो विश्लेषण वेग दिखाने वाले नए क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर अक्षों को अनिवार्य रूप से वीडियो के माप के सापेक्ष सेंसर के अंतर को देखते हुए इसे अधिक संदर्भ में देखने में मदद करता है। दाईं ओर की तस्वीर जैसा कुछ। तो व्यवहार में ऐसा क्या दिखता है.

एक स्क्वाट के लिए इस तरह: सबसे पहले, ध्यान दें कि क्षैतिज अक्ष (वाई दिशा में वीडियो विश्लेषण वेग) रिवर्स ऑर्डर किया गया है, जो बाईं ओर सबसे तेज स्क्वैट्स दिखा रहा है और दाईं ओर सबसे धीमा है। ऊर्ध्वाधर अक्ष वीडियो के सापेक्ष अंतर को दर्शाता है, केंद्र में 0.

00 m s पर कोई अंतर नहीं है। रंग इस्तेमाल किए गए विभिन्न सेंसर दिखाते हैं, और प्रत्येक बिंदु के आकार स्क्वाट के प्रकार को दर्शाते हैं। किंवदंती यहाँ आपकी सहायता करती है: बैक स्क्वाट, फ्रंट स्क्वाट और पॉज़ स्क्वाट। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि स्क्वाट संभवतः दूरी के मामले में आपका सबसे लंबा आंदोलन है। चूँकि समय के साथ वेग का विस्थापन होता है, इसका मतलब है कि वेग को इसके द्वारा देखा जाता है। ज्यादातर लोगों के लिए, स्क्वैट्स बेंच या डेडलिफ्ट की तुलना में तेज़ होंगे। जैसा कि हम वेग को कम करते हैं (ग्राफ पर दाईं ओर बढ़ते हैं), हम भारी भार से संपर्क करते हैं। आपने शायद अपने स्वयं के प्रशिक्षण में देखा है कि आप अपने 1 प्रतिनिधि अधिकतम (1RM) को अपने वार्म अप वजन के रूप में तेजी से उठाने में सक्षम नहीं हैं। वेग इसे दर्शाता है। आप आमतौर पर OpenBarbell समूहों को आम तौर पर सीधी रेखा में देख सकते हैं। उच्च वेगों पर, PUSH अपना मैदान रखता है, लेकिन इसमें थोड़ी सी बिखरी हुई बंदूक फैली हुई है, जो कम अंत में आगे बढ़ती है - वह हिस्सा जो पावरलिफ्टिंग के लिए सबसे उपयुक्त है। जानवर लगभग उसी के पास है। लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह दो अलग-अलग एक्सेलेरोमीटर सिस्टम के खिलाफ एक टेदर प्रणाली की तुलना है। टीथर्ड सिस्टम की कथित श्रेष्ठता वे अधिक सटीक (शून्य अंतर के करीब) हैं। यह नहीं दिखाता है कि लेकिन यह दर्शाता है कि यह विश्वसनीय है। सटीकता वीबीटी के लिए बहुत महत्वपूर्ण नहीं है, लेकिन विश्वसनीयता है सटीकता यह दर्शाती है कि माप कितना सही है, इसकी माप क्या है। इसलिए यदि 2 × 6 30 इंच है, तो यह अधिक सटीक है अगर यह इसे 32 इंच से मापता है यदि यह 48 इंच पर मापा जाता है। विश्वसनीयता दो अलग-अलग टेप उपायों के साथ बोर्ड को 5 बार मापना होगा। एक विश्वसनीय माप दे सकता है (42, 41, 43, 42, 42) और दूसरा एक अविश्वसनीय माप दे सकता है (30, 49, 15, 26, 52)। आदर्श रूप से आप दोनों चाहते हैं, लेकिन वीबीटी प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए विश्वसनीयता सभी महत्वपूर्ण है। बुरे बढ़ई अपने उपकरणों को दोष देते हैं, वास्तव में बुरे लोग दो बार ज्यादा लकड़ी खरीदते हैं। वापसहालांकि विश्वसनीयता: यदि आप ध्यान दें, सेंसर और वीडियो के बीच के अंतर धीमी वेग पर सिकुड़ते प्रतीत होते हैं, या Y अक्ष पर 0 m s अंतर के करीब पहुंचते हैं। समान दूरी के धीमे प्रतिनिधि अधिक समय लेते हैं। यदि आप एक ही दूरी को विभाजित कर रहे हैं (यह मानते हुए कि आपके सभी स्क्वैट्स आमतौर पर विस्थापन की समान लंबाई हैं), तो लिफ्ट के ऊपर के हिस्से को पूरा करने के लिए कई गुना बढ़ जाता है, यह धीमा हो जाता है और अशुद्धि की संभावना कम हो जाती है। दूसरा तरीका रखें, अगर इसकी विश्वसनीयता प्लस या माइनस 5 जैसी है, तो छोटी मात्रा (वेग) में थोड़ा अंतर होता है। लेकिन वह छोटा अंतर बहुत बड़ा हो सकता है। उदाहरण के लिए, ०.

३४ मीटर सेकंड पर एक स्क्वाट सहनीय हो सकता है, लेकिन ०. २ m मीटर सेकंड पर एक स्क्वाट एक व्यक्ति की तुलना में धीमा हो सकता है - आपके १ आरएम से ऊपर लोड की तरह है कि किसी तरह से हठपूर्वक प्रवृत्ति लाइन का पालन किया और बल की अनदेखी क्षमता। हालाँकि, वेग के अनुसार भार को निर्धारित करने में वीबीटी के बारे में अत्यधिक सटीक उपकरण के रूप में सोचना संभव नहीं है। आमतौर पर जब एक वेग को प्रशिक्षित करने के लिए निर्धारित किया जाता है, तो उस वेग के लिए लक्ष्य बनाना बेहतर होता है, लेकिन इसके ऊपर और नीचे के वेग की एक सीमा स्वीकार करते हैं। आकृतियाँ हमें यह पहचानने में भी मदद करती हैं कि क्या ऐसी गतिविधियाँ हैं जो विशेष रूप से मापने के लिए विभिन्न प्रणालियों के लिए मुश्किल हैं। इस मामले में, PUSH फ्रंट स्क्वैट्स को मज़बूती से वापस स्क्वाट्स या पॉज़ स्क्वैट्स के रूप में नहीं मापता है (जो बैक स्क्वेट वेरिएंट है)। मुझे हमेशा यह संदेह था कि लोड-वेग के संबंध के अनुसार बार लोड करने के बाद 70 1RM क्या होना चाहिए और खुद को केवल 5 प्रतिनिधि क्रैंक करने में सक्षम होना चाहिए। यदि आप सुपर टेक्निकल होना चाहते हैं, तो यहां वीडियो वेग और बीस्ट, PUSH और OpenBarbell के अंतर के अनुसार अलग-अलग पॉइंट दिए गए हैं। यहाँ वीडियो वेग और बीस्ट, PUSH और OpenBarbell के बीच संबंध है। यदि आप बीस्ट, पुश और ओपनबर्बेल के निर्धारण के सिर्फ गुणांक से खुश हैं, तो वे 0.

93, 0. 84 और 0. 92 हैं। हालांकि यह पूरी तस्वीर नहीं देता है। आज तक, मेरे पास OpenBarbell द्वारा खोजे गए शून्य " गिराए गए प्रतिनिधि " या प्रतिनिधि नहीं हैं। वीबीटी में गिराए गए प्रतिनिधि कंप्यूटर गेमिंग के लिए क्या अंतराल है: यह आपको मार डालेगा। स्क्वाट आमतौर पर एक अभ्यास के रूप में अधिक विश्वसनीय है क्योंकि यह तेज है और निर्माताओं को पता है कि अगर आपको स्क्वाट नहीं मिल सकता है तो आप बेकार माने जाते हैं क्योंकि DO SQUATS. PUSH ने फ्रंट स्क्वाट के एक प्रतिनिधि का पता नहीं लगाया, जैसा कि बीस्ट ने किया था। जानवर ने एक नियमित स्क्वाट भी गिराया। यह सतह पर एक बड़ा सौदा नहीं हो सकता है, लेकिन यदि आप 100 1RM (जो आप AMRAP के माध्यम से पता लगा सकते हैं) पर वेग निर्धारित करने की कोशिश कर रहे थे, और आपके सेंसर ने आपके 8 प्रतिनिधि में से एक को गिरा दिया, तो वेग खो सकता है। भूलभुलैया के लाभ goblins। विपरीत भी हो सकता है। सेंसर 14 रिप्स का पता लगा सकता है जब आपने केवल 8 किया था। जानवर इन "भूत प्रतिनिधि" को कॉल करता है और आपको लोगों को चुनने की क्षमता देता है - जो कभी-कभी गलत होते हैं और कभी-कभी यकीनन एक वास्तविक माप हो सकते हैं। दूसरी ओर, PUSH आपको केवल यह बताता है कि आपने कितने रिप्स किए (यदि आपने गिनती रखी है), और यह निर्धारित करता है कि आगे के इनपुट के बिना कौन सा माप लिया जाए (उनके प्रतिनिधि पहचान एल्गोरिथ्म का हिस्सा)। कभी-कभी यह प्रणाली में हेरफेर करने के लिए अधिक सहायक होता है और कहता है कि आपने वास्तव में केवल एक या दो से अधिक प्रतिनिधि पूरे किए हैं ताकि आप माप की पूरी श्रृंखला देख सकें, लेकिन यह पेचीदा हो सकता है। आप संभावित रूप से सिस्टम को रीड्स के लिए रीडआउट दे सकते हैं जो आपने पूरा नहीं किया था। इन चार्टों के मामले में, हटाए गए प्रतिनिधि डेटा सेट से हटा दिए गए हैं और यह माप को कुछ हद तक पूर्वाग्रह करता है। इस बात का ध्यान रखें। इन इकाइयों का पता लगाने के लिए संभवतया बाहर रखा जा सकता है क्योंकि वे सन्निकट प्रतिनिधि से स्पष्ट रूप से अलग हैं और सिस्टम स्वयं की माप परिवर्तनशीलता को स्वयं पहचानता है। यह आपके कुत्ते के दूसरे कमरे में दौड़ते हुए तकनीकी रूप से बराबर है, जैसे ही आप सामने के दरवाजे से होकर आते हैं क्योंकि उन्होंने दीपक को फिर से तोड़ दिया है। हटाए गए प्रतिनिधि को हटाने से मेरा क्या मतलब है.

मैं ऐसे प्रतिनिधि कैसे निकाल सकता हूं जो मौजूद नहीं है. उदाहरण के लिए: तीन गिराए गए प्रतिनिधि की कल्पना करें जिन्हें वीडियो द्वारा 0. 3 मीटर सेकंड पर मापा गया था। यदि प्रतिनिधि गिरा दिए गए थे, तो अनिवार्य रूप से इसका मतलब है कि अंतर -0. 3 m s है। यदि यह एक तेज़ प्रतिनिधि था (जो कि पावरलिफ्टिंग में कम सार्थक है, लेकिन यहाँ एक स्पष्टीकरण की परवाह किए बिना), एक गिरा हुआ प्रतिनिधि का मतलब -0. 75 m s का अंतर हो सकता है। यह अंतर बहुत बड़ा है। उन्हें शामिल करने का प्रभाव यह है कि यह बाकी रिकॉर्ड किए गए प्रतिनिधि के लिए पूर्वाग्रह की प्रवृत्ति को गलत तरीके से प्रस्तुत करता है, जो डेटा की प्रस्तुति में अधिक रुचि रखता है। इसका दुर्भाग्यपूर्ण पहलू यह है कि मुझे अच्छी तरह से अनुमान लगाना होगा कि भूत प्रेत क्या होता है। ये माप मेरे एक कार्यक्रम को दर्शाते हैं, जिसे बाद में जारी किया जाएगा। उस अभ्यास चयन के परिणामस्वरूप, बेंच के लिए अन्य आंदोलनों की तुलना में अधिक डेटा बिंदु हैं। यह एक स्पष्ट बहाना है कि मैं बिग इटली के लिए शिलिंग क्यों हूँ (ऐसी सहज ज्ञान युक्त)। ग्रेफाइट से बाहर निकलें: फिर से, ओपन बारबेल काफी मज़बूती से और यकीनन अधिक प्रदर्शन करता हैसटीक और मज़बूती से। सबसे अधिक महत्व का क्षेत्र, 0.

60 मीटर सेकंड और नीचे बहुत तंग है। जानवर पिन प्रेस को बहुत अच्छी तरह से संभालता है, जो आश्चर्य की बात है क्योंकि जानवर आमतौर पर भ्रमित हो जाता है जब आप तेजी से दिशा बदलते हैं (जैसे कि सुरक्षा पिन पर एक बारबेल शेपिंग ओह-सॉफ्ट तरीके से)। यह लगभग ऐसा प्रतीत होता है जैसे PUSH में एक साइनसॉइडल आकार का पूर्वाग्रह है, लेकिन यह बताना मुश्किल है। यह इस बात का परिणाम हो सकता है कि कैसे डेटा को इसकी नमूना दर से एक सुस्पष्ट संकेत तक सुचारू किया जाता है। भले ही जानवर निचले वेग पर बेहतर प्रदर्शन करता है, आम तौर पर, मध्य-सीमा पर भी कुछ बिखराव होता है। बेंच प्रेस वेरिएंट ने मुझे चौंका दिया। एक ब्लॉग में पिछले लेख में, मैंने एक ही समय में कई PUSH बैंड का परीक्षण किया था। मैंने कुछ संभावित विफलता बिंदुओं और विशेष रूप से चुने गए कुछ प्रोटोकॉल के साथ ऐसी स्थितियों को सेट करने की कोशिश की, जिन्होंने इसकी विश्वसनीयता का परीक्षण किया, क्योंकि मुझे यकीन था कि वे विफल होंगे (डिवाइस का गलत तरीके से उपयोग करके)। उस समय, मुख्य मान्यता लेख PUSH ने अपने बेल्ट में सतो, बेकहम, हैफ और कैरोल के तहत ईस्ट टेनेसी स्टेट यूनिवर्सिटी में कर्ल और कई व्यक्तियों का उपयोग किया था (पूरी लेखक सूची क्योंकि कैरोल ने तब से वीबीटी पर अधिक लिखा है)। इसलिए मैंने इसे दोहराया, स्थितियों को व्यापक बनाया। मेरी "स्पष्ट विफल" स्थिति ने डिवाइस को सामान्य विन्यास में पहना था और कलाई पर डिवाइस को गलत तरीके से पहनने की तुलना की थी। परिणाम काफी सुसंगत थे। यह स्पष्ट हो गया कि यह कोणीय त्वरण को माप रहा है और वहाँ से कोणीय वेग का निर्धारण होता है। खाता निर्माण प्रक्रिया में, आपके द्वारा दिए गए इनपुट में से एक आपका वजन और ऊंचाई है। यह मेरे परीक्षण की असफल स्थिति माना जाता था, लेकिन इसके बजाय मुझे लगा (वास्तव में, मेरे बॉस ने ऐसा नहीं किया) कि यह आपके ऊंचाई की चरम सीमाओं के अनुपात में अंतरिक्ष में सापेक्ष सेंसर की दूरी और स्थिति की संभावना है। आगे की व्याख्या लेख के दायरे से परे है, लेकिन आपको शुरू करने के लिए यहां दो लिंक हैं। मेरी धारणा यह थी कि क्योंकि PUSH ने संभवतया कोणीय त्वरण का उपयोग किया था, यह संभावित रूप से आंदोलनों में अन्य उपकरणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करना चाहिए जो आगे पिछड़े आंदोलन और ऊपर की ओर नीचे की ओर आंदोलन द्वारा देखे गए थे। बेंच प्रेस पर बार का रास्ता उस संबंध में स्क्वाट और डेडलिफ्ट से अलग है। ग्रेग नुकोल्स ने विस्तार से कहा कि यहाँ के रूप में MySquatMechanics है, जो उस स्पर्शरेखा को छोड़ने के लिए मेरा पुलिस है। लंबी कहानी, मैं उम्मीद करता हूं कि PUSH इस पर OpenBarbell या Beast से बेहतर होगा। मुझे उम्मीद थी कि रिवर्स ग्रिप (आरजी) बेंच प्रेस के साथ यह और भी बढ़ेगा क्योंकि आंदोलन ऊपरी पेट या उरोस्थि के नीचे की ओर बढ़ता है। वेग के निचले छोर पर, यह आरजी बेंच के लिए ऐसा करने के लिए जाता है, लेकिन यह पूरे साइनसोइड पैटर्न में बिखरा हुआ दिखाई देता है। जानवर आम तौर पर अनुमानित पूर्वाग्रह पर प्रदर्शन करता है, लेकिन उच्च वेग पर भी बिखरा हुआ है। ओपन बारबेल अच्छा प्रदर्शन करना जारी रखते हैं, विशेष रूप से निचले वेगों पर जहां पावरलिफ्टर्स अपने महत्वपूर्ण काम करेंगे। इसका डेटा आम तौर पर खुद के लिए बोलता है। संदर्भ के लिए, मैं आमतौर पर 0.

10 मीटर सेकंड पर मेरे सबसे धीमे प्रतिनिधि (1RM, कोई संयोग नहीं) को पीसता हूं। अन्य अध्ययनों में, बेंच के लिए 1RM आमतौर पर 0. 15 m s (एक समीक्षा लेख के लिए लिंक) के आसपास है। अधिकांश एक्सीलरोमीटर सिस्टम 0.

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