Metabolisim Performance Lab

LEISTUNGSDIAGNOSTIK

Komplexe Laktat-Leistungsdiagnostik • Metabolische Profilierung

📥 Dateneingang & Athletenprofil

👤 Athletenprofil

LBM:
⚙️ Zusätzliche Parameter
VO₂ Ruhe absolut:

VO₂ Ruhe = VO₂ Ruhe (ml/kg/min) × Gewicht (kg)


📈 VO₂-P Regression (Fallback) — wird genutzt, wenn keine VO₂-Daten im Stufentest

≙ O₂-Kosten pro Watt

🏁 Time Trials (für Critical Power)
750m TT
2000m TT

CP-Analyse nur aus Stufentest + Sprint (falls vorhanden).

⚡ Sprint-Test (All-Out)

Pmean = Durchschnittsleistung für CP-Analyse (Stützstelle)

VLamax muss ggf. manuell in Tab 3 gesetzt werden.

🎛️ Spalten-Konfiguration Aktivieren & per Drag-and-Drop sortieren
Spalten & Reihenfolge ⠿ Ziehen zum Sortieren
  • Leistung Watt Pflicht
  • Herzfrequenz bpm Optional
  • Laktat mmol/l Pflicht
  • VO₂ ml/min Optional
  • Schlagfrequenz 1/min Optional
  • RPE Borg Optional
📊 Stufentest Daten
💡 Tipp: Klicke in eine Zelle und drücke Strg+V um Daten aus Excel direkt einzufügen
1
Daten einfügen
Aus Excel, CSV oder Textdatei kopieren
2
Vorschau & Spalten zuordnen
Spalten werden automatisch erkannt — bei Bedarf anpassen
🏔️ Rampentest / Maximaltest
Leistung & VO₂
Herzfrequenz
Laktat

📐 Schätzung über HF-P & VO₂-P Regression
Ohne Ausbelastung werden Pmax und VO₂max aus der theoretischen HFmax und den Regressionsgeraden geschätzt: HFmax → PVO₂max → VO₂max
▸ HF-P Regressionsparameter (manuell)

Wird genutzt wenn keine HF im Stufentest · Standard: 0.35 bpm/W, 80 bpm

📋 Zusammenfassung

📈 Schwellenanalyse & Regression

🎛️ Einstellungen
Kurven-Modelle:

🔍 Plausibilitäts-Filter

Streiche Schwellen außerhalb dieser Bereiche:

LT₁:
LT₂:

Trimmed Mean:
Toleranz:
W

Entferne Werte > ±X W vom Mittelwert


LT₁ Methoden (Aerobe Schwelle):

Minimum-basiert:


LT₂ Methoden (Anaerobe Schwelle):

⚠️ Dmax-mod: Startet bei analytischem LakMin (Bishop 1998)


Berechnet LT₁/LT₂, MLSS und VLamax basierend auf den ausgewählten Methoden.

ℹ️ Methoden-Info & Warnungen

⭐ EMPFOHLEN: Piecewise-SSE, Dmax-mod, Min. Laktat (analytisch)

🔬 Piecewise-Regression (NEU!):
SSE-optimal: min Σ(La_i - fit)². Statistisch sauberer als geometrische Methoden!

Dmax classic vs mod: Classic: MP₁→MPₙ | Modified: LakMin→PVO₂max

Orthogonaler Abstand:
d = |A·P + B·La + C| / √(A² + B²)

⚠️ Dickhuth: Nur 3-min Stufen!
⚠️ LTP: Für Poly3 nicht definiert!

📊 Ergebnisse

⚙️ Modell-Parameter
📋 Zusammenfassung
🎯 Trainingszonen
⚡ Energieverbrauch pro Trainingszone
📋 Fit-Ergebnis

⚙️ Advanced Mader-Modell

📈 Core Simulation
🔬 Kalibrierte Basis (aus Tab 2/3)

⚙️ Advanced Parameters

🏋️ Muskulatur:

Typisch: Rad 25%, Lauf 35%, Rudern 45%


🔥 Substrat-Parameter:

📊 Simulationsergebnisse

⚡ Critical Power Analysis

📊 Eingangsdaten
🎯 MLSS (aus Tab 2)
⚡ Sprint-Test
🏁 Time Trials
📍 Stützstellen

Für CP-Regression verwenden:


🔬 CP-Modelle auswählen

P(t) = CP + W'/t·(1 - e^(-t·k))

Exponentieller Abfall bis CP_TTF (Severe Domain)

P(t) = W'/t + CP

Klassisches Modell für Severe Domain (2-20 min)

P(t) = CP + W'/(t - τ)

Mit Zeitkonstante τ für kurze Dauern

P(t) = MAP - A·ln(t/t_MAP)

Logarithmisches Modell für Heavy Domain (>20 min)

📈 Modell-Ergebnisse
📉 Power-Duration Curve
Lineare Regression
Vorhersage-Tabelle
CP Parameter (bestes Modell)
Alle Modell-Parameter
SF Parameter

Nullstelle der Parabel


Variation

Effekte
Sprint Results
📋 Report-Module
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Report
KLD
v3.0
Untersucher/in
Name, Datum
Athlet/in
Kenntnisnahme
Datum
Ausstellungsdatum
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