【案例分享】TeeChart 如何为人类绩效解决方案提供数据洞察
“过去二十年来,我们一直在使用 Steema Software 产品,尤其是 TeeChart,这是我们软件开发的基础部分。看到 TeeChart 在这段时间里不断发展、改进和增加功能,真是太棒了,这极大地增强了我们的产品。Steema 的客户和技术支持非常出色,并且有出色的文档和论坛作为后盾。我强烈推荐该产品和公司。 ”——Robert Newton 教授,博士,理学博士 – Innervations 首席执行官
TeeChart Pro 最新版下载
Innervations是一家在设计和开发用于评估、训练和恢复人体表现的先进软件和硬件系统方面处于领先地位的公司。该公司拥有超过 38 年的经验,为运动表现、临床康复和战术环境领域的专业人士提供服务。他们的创新产品结合了研究和实际应用,强调可靠性、准确性和可用性。
Innervations 的主要产品
Innervations 提供一系列旨在测量和提高人类表现的性能工具。
1. C-Force 性能平台:这是一个高度便携的力平台,旨在测量一系列性能指标,例如力、冲量、力量发展率和功率。它与其他 Innervations 软件配合使用,可以深入分析运动表现。
2 .弹道测量系统 (BMS):BMS 是一种功能强大的软件解决方案,用于收集和分析力量和功率的数据。它与力平台和线性位置传感器集成,以测量力、速度和功率等关键性能参数。BMS 提供广泛的指标和报告,可用于训练和康复环境。Innervations 提供一系列旨在测量和提高人类表现的性能工具。其一些旗舰产品包括:

3. InnerBalance:该系统专注于平衡、稳定性和功能性运动的评估。它广泛用于运动表现评估和康复,可洞察动态活动期间的压力中心和垂直力。

4.步行者表现系统:该软件与运动员驱动的跑步机连接,以捕获实时数据,包括速度、力量和步态特征,这对跑步者和步态分析特别有用。

集成 TeeChart 图表库
TeeChart 图表库与 Innervations 软件的集成增强了以直观、动态的方式可视化复杂数据的能力。TeeChart 强大的图表工具使 Innervations 能够以清晰、可定制的图形和表格呈现来自力平台和其他测量系统的实时数据分析。这种集成显著改善了用户体验,实现了对力、对称性、功率和平衡等性能指标的无缝跟踪,这些指标对于训练进度和伤害预防都至关重要。
实时数据洞察
在 Innervations 系统中使用 TeeChart 的一个主要优势是能够提供实时视觉反馈。例如,Pacer Performance System监测运动员在 Woodway 跑步机上的表现,以每秒 1,000 个样本的速度收集数据。TeeChart 可以可视化跑步速度、力量(水平和垂直)和功率输出等参数,以及步长、步态周期和左右两侧的对称性。实时视觉显示使教练和运动员能够根据即时数据分析当场调整表现策略。
同样,在用于评估平衡和功能性运动的InnerBalance中,TeeChart 集成有助于可视化静态和动态活动期间的压力中心运动和力施加。这对于监测康复进展和定制治疗方案至关重要。
灵活性和定制化
TeeChart 的库具有很高的灵活性,允许用户根据自己的需求定制图表。例如,BMS 提供来自力平台和传感器的详细性能指标,将数据分解为运动阶段,例如偏心运动和同心运动。TeeChart 的可定制功能使用户能够修改图表显示以关注特定方面,例如对称性或力发展率,从而促进详细分析和个性化反馈。
此外,TeeChart 提供的各种图表类型(从折线图和条形图到更复杂的财务图表)增强了 Innervations 工具的分析能力。这些图表使用户能够直观地了解趋势、比较变量并深入了解特定的性能细节,这在性能诊断和培训中尤其有价值。
结论
Innervations 的软件解决方案以其准确性和可靠性而受到全球专业人士的信赖。通过集成 TeeChart 图表库,Innervations 通过提供清晰、可操作的视觉洞察增强了其产品,使用户更容易在各种环境中跟踪、分析和提高人类表现。无论是体育、康复还是战术训练,Innervations 的解决方案都能为用户提供成功所需的工具。
相关文章:
【案例分享】TeeChart 如何为人类绩效解决方案提供数据洞察
“过去二十年来,我们一直在使用 Steema Software 产品,尤其是 TeeChart,这是我们软件开发的基础部分。看到 TeeChart 在这段时间里不断发展、改进和增加功能,真是太棒了,这极大地增强了我们的产品。Steema 的客户和技术…...
细谈 Linux 中的多路复用epoll
大家好,我是 V 哥。在 Linux 中,epoll 是一种多路复用机制,用于高效地处理大量文件描述符(file descriptor, FD)事件。与传统的select和poll相比,epoll具有更高的性能和可扩展性,特别是在大规模…...
51c自动驾驶~合集4
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12413878 #MCTrack 迈驰&旷视最新MCTrack:KITTI/nuScenes/Waymo三榜单SOTA paper:MCTrack: A Unified 3D Multi-Object Tracking Framework for Autonomous Driving code:https://gi…...
回归预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入单输出回归预测
要在MATLAB中实现BO-BiGRU(贝叶斯优化双向门控循环单元)进行多输入单输出回归预测,您需要执行以下步骤: 数据准备:准备您的训练数据和测试数据。 模型构建:构建BO-BiGRU模型,可以使用MATLAB中的…...
2-ARM Linux驱动开发-设备树平台驱动
一、概述 设备树(Device Tree)是一种描述硬件的数据结构,用于将硬件设备的信息传递给操作系统内核。它的主要作用是使内核能够以一种统一、灵活的方式了解硬件平台的细节,包括设备的拓扑结构、资源分配(如内存地址、中断号等)等信…...
C语言函数与递归
函数 函数是指将一组能完成一个功能或多个功能的语句放在一起的代码结构。在C语言程序中,至少会包含一个函数,主函数main()。本章将详细讲解关于函数的相关内容。 1、库函数 ⭕️C语言库函数是指在C语言标准库中预先定义好的函数,这些函数包…...
Linux下的Debugfs
debugfs 1. 简介 类似sysfs、procfs,debugfs 也是一种内存文件系统。不过不同于sysfs一个kobject对应一个文件,procfs和进程相关的特性,debugfs的灵活度很大,可以根据需求对指定的变量进行导出并提供读写接口。debugfs又是一个Li…...
【FFmpeg】调整音频文件的音量
1、调整音量的命令 1)音量调整为当前音量的十倍 ffmpeg -i inputfile -vol 1000 outputfile 2)音量调整为当前音量的一半 ffmpeg -i input.wav -filter:a "volume=0.5" output.wav3)静音 ffmpeg -i input.wav -filter:a "volume=0" output.wav4)…...
mac 打开访达快捷键
一、使用快捷键组合 1. Command N 在当前桌面或应用程序窗口中,按下“Command N”组合键可以快速打开一个新的访达窗口。这就像在 Windows 系统中通过“Ctrl N”打开新的资源管理器窗口一样。 2. Command Tab 切换 如果访达已经打开,只是被其他应…...
Ubuntu学习笔记 - Day2
文章目录 学习目标:学习内容:学习笔记:Linux系统启动过程内核引导运行init运行级别系统初始化建立终端用户登录系统 Ubuntu关机关机流程相关命令 Linux系统目录结构查看目录目录结构 文件基本属性读写权限命令 下载文件的方法安装wget工具下载…...
c++基础12比较/逻辑运算符
比较/逻辑运算符 布尔比较运算符逻辑运算符位运算符(也用于逻辑运算)1<a<10怎么表达T140399判断是否为两位数代码 布尔 在C中,布尔类型是一种基本数据类型,用于表示逻辑值,即真(true)或假…...
mac-ubuntu虚拟机(扩容-共享-vmtools)
一、磁盘扩容 使用GParted工具对Linux磁盘空间进行扩展 https://blog.csdn.net/Time_Waxk/article/details/105675468 经过上面的方式后还不够,需要再进行下面的操作 lvextend 用于扩展逻辑卷的大小,-l 选项允许指定大小。resize2fs 用于调整文件系统的…...
数学建模学习(135):使用Python基于WSM、WPM、WASPAS的多准则决策分析
1. 算法介绍 多标准决策分析(Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA)是帮助决策者在复杂环境下做出合理选择的重要工具。WSM(加权和法)、WPM(加权乘积法)、WASPAS(加权和乘积评估法)是 MCDA 中的三种常用算法。它们广泛应用于工程、经济、供应链管理等多个领域,用于…...
VScode的C/C++点击转到定义,不是跳转定义而是跳转声明怎么办?(内附详细做法)
以最简单的以原子的跑马灯为例: 1、点击CtrlShiftP,输入setting,然后回车 2、输入Browse 3、点击下面C_Cpp > Default > Browse:Path里面添加你的工程路径 然后就可以愉快地跳转定义啦~ 希望对你有帮助,如果还不可以的话&a…...
设备管理网关(golang版本)
硬件设备:移远EC200A-CN LTE Cat 4 无线通信模块 操作系统:openwrt 技术选型:layui golang sqlite websocket 工程结构 界面展示 区域管理 设备管理 运行监控 系统参数 资源文件 版本信息...
Armv8的安全启动
目录 1. Trust Firmware 2. TF-A启动流程 3. TF-M启动流程 3.1 BL1 3.2 BL2 4.小结 在之前汽车信息安全 -- 再谈车规MCU的安全启动文章里,我们详细描述了TC3xx 、RH850、NXPS32K3的安全启动流程,而在车控类ECU中,我们也基本按照这个流程…...
冒泡排序、选择排序、计数排序、插入排序、快速排序、堆排序、归并排序JAVA实现
常见排序算法实现 冒泡排序、选择排序、计数排序、插入排序、快速排序、堆排序、归并排序JAVA实现 文章目录 常见排序算法实现冒泡排序选择排序计数排序插入排序快速排序堆排序归并排序 冒泡排序 冒泡排序算法,对给定的整数数组进行升序排序。冒泡排序是一种简单…...
SQL CASE表达式与窗口函数
CASE 表达式是一种通用的条件表达式,类似于其他编程语言中的if/else语句。 窗口函数类似于group by,但是不会改变记录行数,能扫描所有行,能对每一行执行聚合计算或其他复杂计算,并把结果填到每一行中。 1 CASE 表达式…...
基于SpringBoot的植物园管理小程序【附源码】
基于SpringBoot的植物园管理小程序 效果如下: 系统登录页面 管理员主页面 商品订单管理页面 植物园信息管理页面 小程序主页面 小程序登录页面 植物信息查询推荐页面 研究背景 随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及,线上管理已经成为各行各业提高…...
asp.net网站项目如何设置定时器,定时获取数据
在 Global.asax.cs 文件中编写代码来初始化和启动定时器。Global.asax.cs 文件定义了应用程序全局事件,比如应用程序的启动和结束。在这里,我们将在应用程序启动时初始化和启动定时器。 using System; using System.Timers;public class Global : Syste…...
Ubuntu系统下交叉编译openssl
一、参考资料 OpenSSL&&libcurl库的交叉编译 - hesetone - 博客园 二、准备工作 1. 编译环境 宿主机:Ubuntu 20.04.6 LTSHost:ARM32位交叉编译器:arm-linux-gnueabihf-gcc-11.1.0 2. 设置交叉编译工具链 在交叉编译之前&#x…...
【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战
递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管?3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...
MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)
一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...
python/java环境配置
环境变量放一起 python: 1.首先下载Python Python下载地址:Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个,然后自定义,全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1)搜高级系统设置 2…...
【HTTP三个基础问题】
面试官您好!HTTP是超文本传输协议,是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据(比如文字、图片、音频、视频等)的核心协议,当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1,它基于经典的C/S模型,也就是客…...
实现弹窗随键盘上移居中
实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中,可以通过监听键盘的显示和隐藏事件,动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度,并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...
[大语言模型]在个人电脑上部署ollama 并进行管理,最后配置AI程序开发助手.
ollama官网: 下载 https://ollama.com/ 安装 查看可以使用的模型 https://ollama.com/search 例如 https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags # deepseek-r1:7bollama pull deepseek-r1:7b改token数量为409622 16384 ollama命令说明 ollama serve #:…...
怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,
为了数据安全,让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo(推荐) 在 save_images 方法中,删除或注释掉所有与 metadata …...
深入浅出Diffusion模型:从原理到实践的全方位教程
I. 引言:生成式AI的黎明 – Diffusion模型是什么? 近年来,生成式人工智能(Generative AI)领域取得了爆炸性的进展,模型能够根据简单的文本提示创作出逼真的图像、连贯的文本,乃至更多令人惊叹的…...
MySQL的pymysql操作
本章是MySQL的最后一章,MySQL到此完结,下一站Hadoop!!! 这章很简单,完整代码在最后,详细讲解之前python课程里面也有,感兴趣的可以往前找一下 一、查询操作 我们需要打开pycharm …...
