Andningseffektivitet hos skidåkare – en datadriven analys
Analysera ~150 VO₂max-tester med Python, märk träningsfaser och bedöm andningseffektivitet. Identifiera skidåkare med potentiellt dysfunktionella andningsmönster och utforska prestationspåverkan. Passar studenter inom data, teknik eller sportteknologi.
Detta projekt ger en unik möjlighet att tillämpa programmering och dataanalys på ett verkligt dataset från idrottsvetenskap. Du kommer att arbeta med cirka 150 VO₂max-tester för att:
Steg 1: Utveckla en Python-metod för att märka vila, submaximal och maximal träningsintensitet.
Steg 2: Beräkna mått såsom:Korrelation mellan tidalvolym och andningsfrekvens
Approximativ entropi för ventilation
Målet är att klassificera idrottare utifrån hur väl deras andningsmönster överensstämmer med fysiologiska krav och uppskatta hur många skidåkare som kan ha ineffektiv eller prestationsbegränsande andning.
Vem passar projektet för?
Studenter inom data science, ingenjörsvetenskap, sportteknologi eller liknande områden som vill tillämpa beräkningsmetoder på data från mänsklig prestation. Ingen fysiologikunskap krävs – handledaren Helen Hanstock (NVC) bidrar med ämnesexpertis.
Hållbarhetsmål
Projektfakta
Projektvaraktighet
251101-260630
Projektinstitutioner
Projektledare
Verkar det intressant?
Då är du varmt välkommen att anmäla ditt intresse till att få delta i projektet!
Berätta vilket program och vilken termin du går. Motivera ditt medverkande och beskriv ditt intresse i projektet. Inkludera även ditt mobilnummer i meddelandefältet så att vi enkelt kan nå dig. Din information kommer inte att sparas.