Technische Referenz & Formeln
Vollständige mathematische Implementierung
Implementierungsleitfaden
Diese Seite bietet Ihnen kopierbare Formeln und schrittweise Berechnungsmethoden für alle Run Analytics-Metriken. Verwenden Sie diese für eigene Implementierungen, Verifizierung oder tieferes Verständnis.
⚠️ Implementierungshinweise
- Alle Zeiten sollten für Berechnungen in Sekunden umgewandelt werden
- Das Lauftempo ist invers (höherer % = langsameres Tempo)
- Validieren Sie immer Eingaben auf vernünftige Bereiche
- Behandeln Sie Grenzfälle (Division durch Null, negative Werte)
Kernleistungsmetriken
Critical Run Speed (CRS)
Formel:
CRS (m/s) = (D₂ - D₁) / (T₂ - T₁)
CRS Tempo/100m (Sekunden) = (T₄₀₀ - T₂₀₀) / 2
🧪 Interaktiver Rechner - Formel testen
CRS Tempo pro 100m:
1:49
Berechnungsschritte:
CRS (m/s) = (400 - 200) / (368 - 150) = 0.917 m/s
Tempo/100m = 100 / 0.917 = 109 Sekunden = 1:49
CRS (m/s) = (400 - 200) / (368 - 150) = 0.917 m/s
Tempo/100m = 100 / 0.917 = 109 Sekunden = 1:49
JavaScript-Implementierung:
function calculateCRS(distance1, time1, distance2, time2) {
// Zeiten bei Bedarf in Sekunden umwandeln
const t1 = typeof time1 === 'string' ? timeToSeconds(time1) : time1;
const t2 = typeof time2 === 'string' ? timeToSeconds(time2) : time2;
// CRS in m/s berechnen
const css_ms = (distance2 - distance1) / (t2 - t1);
// Tempo pro 100m in Sekunden berechnen
const pace_per_100m = 100 / css_ms;
// In mm:ss Format umwandeln
const minutes = Math.floor(pace_per_100m / 60);
const seconds = Math.round(pace_per_100m % 60);
return {
css_ms: css_ms,
pace_seconds: pace_per_100m,
pace_formatted: `${minutes}:${seconds.toString().padStart(2, '0')}`
};
}
// Beispielnutzung:
const result = calculateCRS(200, 150, 400, 368);
// Gibt zurück: { css_ms: 0.917, pace_seconds: 109, pace_formatted: "1:49" }
Run Training Stress Score (sTSS)
Vollständige Formel:
sTSS = (IF³) × Dauer (Stunden) × 100
IF = NSS / FTP
NSS = Gesamtstrecke / Gesamtzeit (m/min)
🧪 Interaktiver Rechner - Formel testen
Berechnetes sTSS:
55
Berechnungsschritte:
NSS = 3000m / 55min = 54.5 m/min
FTP = 100 / (93/60) = 64.5 m/min
IF = 54.5 / 64.5 = 0.845
sTSS = 0.845³ × (55/60) × 100 = 55
NSS = 3000m / 55min = 54.5 m/min
FTP = 100 / (93/60) = 64.5 m/min
IF = 54.5 / 64.5 = 0.845
sTSS = 0.845³ × (55/60) × 100 = 55
JavaScript-Implementierung:
function calculateSTSS(distance, timeMinutes, ftpMetersPerMin) {
// Normalisierte Laufgeschwindigkeit berechnen
const nss = distance / timeMinutes;
// Intensitätsfaktor berechnen
const intensityFactor = nss / ftpMetersPerMin;
// Stunden berechnen
const hours = timeMinutes / 60;
// sTSS mit kubischem Intensitätsfaktor berechnen
const stss = Math.pow(intensityFactor, 3) * hours * 100;
return Math.round(stss);
}
// Beispielnutzung:
const stss = calculateSTSS(3000, 55, 64.5);
// Gibt zurück: 55
// Hilfsfunktion: CRS zu FTP umwandeln
function cssToFTP(cssPacePer100mSeconds) {
// FTP in m/min = 100m / (Tempo in Minuten)
return 100 / (cssPacePer100mSeconds / 60);
}
// Beispiel: CRS von 1:33 (93 Sekunden)
const ftp = cssToFTP(93); // Gibt zurück: 64.5 m/min
Laufeffizienz (Running Efficiency)
Formel:
Laufeffizienz = Kilometerzeit (Sekunden) + Schrittanzahl
Laufeffizienz₂₅ = (Zeit × 25/Bahnlänge) + (Schritte × 25/Bahnlänge)
🧪 Interaktiver Rechner - Formel testen
Laufeffizienz-Score:
35
Berechnung:
Laufeffizienz = 20s + 15 Schritte = 35
Laufeffizienz = 20s + 15 Schritte = 35
JavaScript-Implementierung:
function calculateRunningEfficiency(timeSeconds, strideCount) {
return timeSeconds + strideCount;
}
function calculateNormalizedRunningEfficiency(timeSeconds, strideCount, trackLength) {
const normalizedTime = timeSeconds * (25 / trackLength);
const normalizedStrides = strideCount * (25 / trackLength);
return normalizedTime + normalizedStrides;
}
// Beispiel:
const swolf = calculateRunningEfficiency(20, 15);
// Gibt zurück: 35
const swolf50m = calculateNormalizedRunningEfficiency(40, 30, 50);
// Gibt zurück: 35 (normalisiert auf 25m)
Schrittmechanik
Schrittfrequenz (SR)
Formel:
SR = 60 / Zykluszeit (Sekunden)
SR = (Anzahl Schritte / Zeit in Sekunden) × 60
🧪 Interaktiver Rechner - Formel testen
Schrittfrequenz (SPM):
72
Berechnung:
SR = (30 / 25) × 60 = 72 SPM
SR = (30 / 25) × 60 = 72 SPM
JavaScript-Implementierung:
function calculateStrideRate(strideCount, timeSeconds) {
return (strideCount / timeSeconds) * 60;
}
// Beispiel:
const sr = calculateStrideRate(30, 25);
// Gibt zurück: 72 SPM
Strecke pro Schritt (DPS)
Formel:
DPS = Strecke / Schrittanzahl
DPS = Strecke / (SR / 60)
JavaScript-Implementierung:
function calculateDPS(distance, strideCount, pushoffDistance = 0) {
const effectiveDistance = distance - pushoffDistance;
return effectiveDistance / strideCount;
}
// Beispiel (25m Bahn, 5m Abstoß):
const dps = calculateDPS(25, 12, 5);
// Gibt zurück: 1.67 m/Schritt
// Für mehrere Segmente:
const dps100m = calculateDPS(100, 48, 4 * 5);
// Gibt zurück: 1.67 m/Schritt (4 Segmente × 5m Abstoß)
Geschwindigkeit aus SR und DPS
Formel:
Geschwindigkeit (m/s) = (SR / 60) × DPS
JavaScript-Implementierung:
function calculateVelocity(strideRate, dps) {
return (strideRate / 60) * dps;
}
// Beispiel:
const velocity = calculateVelocity(70, 1.6);
// Gibt zurück: 1.87 m/s
Schrittindex (SI)
Formel:
SI = Geschwindigkeit (m/s) × DPS (m/Schritt)
JavaScript-Implementierung:
function calculateStrideIndex(velocity, dps) {
return velocity * dps;
}
// Beispiel:
const si = calculateStrideIndex(1.5, 1.7);
// Gibt zurück: 2.55
Performance Management Chart (PMC)
CTL, ATL, TSB Berechnungen
Formeln:
CTL heute = CTL gestern + (TSS heute - CTL gestern) × (1/42)
ATL heute = ATL gestern + (TSS heute - ATL gestern) × (1/7)
TSB = CTL gestern - ATL gestern
JavaScript-Implementierung:
function updateCTL(previousCTL, todayTSS) {
return previousCTL + (todayTSS - previousCTL) * (1/42);
}
function updateATL(previousATL, todayTSS) {
return previousATL + (todayTSS - previousATL) * (1/7);
}
function calculateTSB(yesterdayCTL, yesterdayATL) {
return yesterdayCTL - yesterdayATL;
}
// PMC für eine Reihe von Trainingseinheiten berechnen
function calculatePMC(workouts) {
let ctl = 0, atl = 0;
const results = [];
workouts.forEach(workout => {
ctl = updateCTL(ctl, workout.tss);
atl = updateATL(atl, workout.tss);
const tsb = calculateTSB(ctl, atl);
results.push({
date: workout.date,
tss: workout.tss,
ctl: Math.round(ctl * 10) / 10,
atl: Math.round(atl * 10) / 10,
tsb: Math.round(tsb * 10) / 10
});
});
return results;
}
// Beispielnutzung:
const workouts = [
{ date: '2025-01-01', tss: 50 },
{ date: '2025-01-02', tss: 60 },
{ date: '2025-01-03', tss: 45 },
// ... weitere Trainingseinheiten
];
const pmc = calculatePMC(workouts);
// Gibt Array mit CTL, ATL, TSB für jeden Tag zurück
Erweiterte Berechnungen
CRS aus mehreren Distanzen (Regressionsmethode)
JavaScript-Implementierung:
function calculateCRSRegression(distances, times) {
// Lineare Regression: Distanz = a + b*Zeit
const n = distances.length;
const sumX = times.reduce((a, b) => a + b, 0);
const sumY = distances.reduce((a, b) => a + b, 0);
const sumXY = times.reduce((sum, x, i) => sum + x * distances[i], 0);
const sumXX = times.reduce((sum, x) => sum + x * x, 0);
const slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX);
const intercept = (sumY - slope * sumX) / n;
return {
css: slope, // Kritische Laufgeschwindigkeit (m/s)
anaerobic_capacity: intercept // Anaerobe Distanzkapazität (m)
};
}
// Beispiel mit mehreren Testdistanzen:
const distances = [100, 200, 400, 800];
const times = [65, 150, 340, 720]; // in Sekunden
const result = calculateCRSRegression(distances, times);
// Gibt zurück: { css: 1.18, anaerobic_capacity: 15.3 }
Intensitätsfaktor aus Tempo
JavaScript-Implementierung:
function calculateIntensityFactor(actualPace100m, thresholdPace100m) {
// Tempo in Geschwindigkeit (m/s) umwandeln
const actualSpeed = 100 / actualPace100m;
const thresholdSpeed = 100 / thresholdPace100m;
return actualSpeed / thresholdSpeed;
}
// Beispiel:
const if_value = calculateIntensityFactor(110, 93);
// Gibt zurück: 0.845 (Laufen mit 84.5% der Schwelle)
Tempokonsistenz-Analyse
JavaScript-Implementierung:
function analyzePaceConsistency(segments) {
const paces = segments.map(kilometer => kilometer.distance / kilometer.time);
const avgPace = paces.reduce((a, b) => a + b) / paces.length;
const variance = paces.reduce((sum, pace) =>
sum + Math.pow(pace - avgPace, 2), 0) / paces.length;
const stdDev = Math.sqrt(variance);
const coefficientOfVariation = (stdDev / avgPace) * 100;
return {
avgPace,
stdDev,
coefficientOfVariation,
consistency: coefficientOfVariation < 5 ? "Ausgezeichnet" :
coefficientOfVariation < 10 ? "Gut" :
coefficientOfVariation < 15 ? "Mäßig" : "Variabel"
};
}
// Beispiel:
const segments = [
{ distance: 100, time: 70 },
{ distance: 100, time: 72 },
{ distance: 100, time: 71 },
// ...
];
const analysis = analyzePaceConsistency(segments);
// Gibt zurück: { avgPace: 1.41, stdDev: 0.02, coefficientOfVariation: 1.4, consistency: "Ausgezeichnet" }
Ermüdungserkennung aus Schrittanzahl
JavaScript-Implementierung:
function detectFatigue(segments) {
const firstThird = segments.slice(0, Math.floor(segments.length/3));
const lastThird = segments.slice(-Math.floor(segments.length/3));
const firstThirdAvg = firstThird.reduce((sum, kilometer) =>
sum + kilometer.strideCount, 0) / firstThird.length;
const lastThirdAvg = lastThird.reduce((sum, kilometer) =>
sum + kilometer.strideCount, 0) / lastThird.length;
const strideCountIncrease = ((lastThirdAvg - firstThirdAvg) / firstThirdAvg) * 100;
return {
firstThirdAvg: Math.round(firstThirdAvg * 10) / 10,
lastThirdAvg: Math.round(lastThirdAvg * 10) / 10,
percentIncrease: Math.round(strideCountIncrease * 10) / 10,
fatigueLevel: strideCountIncrease < 5 ? "Minimal" :
strideCountIncrease < 10 ? "Mäßig" :
strideCountIncrease < 20 ? "Erheblich" : "Schwer"
};
}
// Beispiel:
const segments = [
{ strideCount: 14 }, { strideCount: 14 }, { strideCount: 15 },
{ strideCount: 15 }, { strideCount: 16 }, { strideCount: 16 },
{ strideCount: 17 }, { strideCount: 18 }, { strideCount: 18 }
];
const fatigue = detectFatigue(segments);
// Gibt zurück: { firstThirdAvg: 14.3, lastThirdAvg: 17.7, percentIncrease: 23.8, fatigueLevel: "Schwer" }
Datenvalidierung
Trainingseinheiten Datenqualitätsprüfungen
JavaScript-Implementierung:
function validateWorkoutData(workout) {
const issues = [];
// Auf vernünftige Tempobereiche prüfen (1:00-5:00 pro 100m)
const avgPace = (workout.totalTime / workout.totalDistance) * 100;
if (avgPace < 60 || avgPace > 300) {
issues.push(`Ungewöhnliches Durchschnittstempo: ${Math.round(avgPace)}s pro 100m`);
}
// Auf vernünftige Schrittanzahlen prüfen (10-50 pro 25m)
const avgStridesPer25m = (workout.totalStrides / workout.totalDistance) * 25;
if (avgStridesPer25m < 10 || avgStridesPer25m > 50) {
issues.push(`Ungewöhnliche Schrittanzahl: ${Math.round(avgStridesPer25m)} pro 25m`);
}
// Auf vernünftige Schrittfrequenz prüfen (30-150 SPM)
const avgSR = calculateStrideRate(workout.totalStrides, workout.totalTime);
if (avgSR < 30 || avgSR > 150) {
issues.push(`Ungewöhnliche Schrittfrequenz: ${Math.round(avgSR)} SPM`);
}
// Auf fehlende Segmente prüfen (Zeitlücken)
if (workout.segments && workout.segments.length > 1) {
for (let i = 1; i < workout.segments.length; i++) {
const gap = workout.segments[i].startTime -
(workout.segments[i-1].startTime + workout.segments[i-1].duration);
if (gap > 300) { // 5 Minuten Lücke
issues.push(`Große Lücke zwischen Segmenten ${i} und ${i+1} erkannt`);
}
}
}
return {
isValid: issues.length === 0,
issues
};
}
// Beispiel:
const workout = {
totalDistance: 2000,
totalTime: 1800, // 30 Minuten
totalStrides: 800,
segments: [/* Kilometerdaten */]
};
const validation = validateWorkoutData(workout);
// Gibt zurück: { isValid: true, issues: [] }
Hilfsfunktionen
Zeitkonvertierungshilfen
JavaScript-Implementierung:
// mm:ss in Sekunden umwandeln
function timeToSeconds(timeString) {
const parts = timeString.split(':');
return parseInt(parts[0]) * 60 + parseInt(parts[1]);
}
// Sekunden in mm:ss umwandeln
function secondsToTime(seconds) {
const minutes = Math.floor(seconds / 60);
const secs = Math.round(seconds % 60);
return `${minutes}:${secs.toString().padStart(2, '0')}`;
}
// Sekunden in hh:mm:ss umwandeln
function secondsToTimeDetailed(seconds) {
const hours = Math.floor(seconds / 3600);
const minutes = Math.floor((seconds % 3600) / 60);
const secs = Math.round(seconds % 60);
return `${hours}:${minutes.toString().padStart(2, '0')}:${secs.toString().padStart(2, '0')}`;
}
// Beispiele:
timeToSeconds("1:33"); // Gibt zurück: 93
secondsToTime(93); // Gibt zurück: "1:33"
secondsToTimeDetailed(3665); // Gibt zurück: "1:01:05"
Implementierungsressourcen
Alle Formeln auf dieser Seite sind produktionsreif und gegen wissenschaftliche Literatur validiert. Verwenden Sie diese für eigene Analysetools, Verifizierung oder tieferes Verständnis der Laufleistungsberechnungen.
💡 Best Practices
- Eingaben validieren: Auf vernünftige Bereiche vor der Berechnung prüfen
- Grenzfälle behandeln: Division durch Null, negative Werte, Null-Daten
- Angemessen runden: CTL/ATL/TSB auf 1 Dezimalstelle, sTSS auf Ganzzahl
- Präzision speichern: Volle Präzision in Datenbank behalten, für Anzeige runden
- Gründlich testen: Bekannte gute Daten zur Verifizierung der Berechnungen verwenden