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國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 陳麒元所指導 呂俊霆的 運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測 （2020），提出garmin步頻設定關鍵因素是什麼，來自於心率、步頻、配速、循環神經網路、長短期記憶、閘門循環單元。

而第二篇論文正修科技大學 休閒與運動管理所 吳志銘所指導 余亮穎的 捷泳抓水效率對配速策略與運動表現之影響 （2018），提出因為有 划頻、划幅、配速策略、等速肌力的重點而找出了 garmin步頻設定的解答。

最後網站抵買"智慧手錶" ｜手錶｜Carousell Hong Kong則補充：【全新】原廠保養【正版行貨】Garmin GPS 智能運動手錶Instinst Tactical Rugged ... 智慧型手機通知、活動追蹤、自訂目標設定、 睡眠監控、自訂按鈕和自動時區更新 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了garmin步頻設定，大家也想知道這些：

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G-SHOCK G-SQUAD運動系列GBD-H1000，結合心率偵測與GPS衛星定位功能，可即時顯示心率與移動距離…等資訊，並保有G-SHOCK招牌特色-耐衝擊構造與防水200米，並搭載戶外探索必備的高度/氣壓、方位、溫度與加速度(計步)傳感器，透過藍牙連結智慧型手機App，用戶可輕鬆管理各種測量數據，如：心率、燃燒卡路里、距離、配速、最大攝氧量（VO2Max）…等，專用App以FIRSTBEAT演算法制訂訓練計畫，透過分析訓練成果後，修正訓練計畫以達成最終設定目標。
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運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測

為了解決garmin步頻設定的問題，作者呂俊霆 這樣論述：

本研究透過Garmin腕式心率GPS智慧運動錶內的跑步訓練紀錄資料，並以RNN、LSTM、GRU三種類神經網路模型預測路跑比賽是否能在大會預定關門時間內完成，另外也就體能狀態（心率、配速）和跑步技術（步頻、配速）做預測分析，為探討跑步訓練資料的影響程度以及RNN、LSTM、GRU類神經網路模型的預測能力。本研究的訓練及測試資料為2017/2/5～2020/3/16期間的跑步訓練紀錄（跑步距離、時間、心率、步頻、步幅、配速、卡路里、海拔等特徵值）作為輸入參數，來測試比較RNN、LSTM、GRU類神經網路模型在運動錶內的跑步完成時間趨勢的預測能力。

捷泳抓水效率對配速策略與運動表現之影響

為了解決garmin步頻設定的問題，作者余亮穎 這樣論述：

本研究旨在探討優秀選手與一般選手間，最大肌力對划幅、划頻等技術策略之影響。以優秀組 (男性及女性各5名，年齡19.50±.53歲，身高168.17±6.30公分，體重62.90±13.48公斤，訓練10.70±2.98年) 和一般組 (男性及女性各5名，年齡15.70±.82歲，身高166.86±6.15公分，體重58.90±6.95公斤，訓練4.90±2.68年) 游泳選手共20名受試者，配戴GARMIN手錶蒐集捷泳50公尺緩游 (最大划幅)、50公尺衝刺 (最大划頻)、200公尺 (每50公尺的配速策略) 等三次測驗之平均划頻次數、划幅距離及時間等數據，及進行陸上Biodex Syste

m3等速肌力儀測量選手肩關節的最大肌力。本研究以ANOVA分析檢測200公尺過程划幅划頻配速策略對成績的影響，顯著水準值訂為α=.05。檢視優秀組與一般組的差異，結果如下:兩組的身體組成 (身高,優:168.17±6.30,一般:166.86±6.15, p=.64;體重,優: 62.90±13.48,一般: 58.90±6.95, p=.24)、肌力(w)(60°/s屈曲優:14.61±5.25,一般: 13.66±6.09, p=.81;伸展,優: 45.10±41.26,一般: 31.20±9.72, p=.11；180°/s屈曲優: 15.18±7.15, 一般: 14.05±9.22

, p=.29;伸展優: 54.72±23.90,一般: 37.09±26.24, p=.67)、扭力(Nm)(60°/s屈曲優: 22.11±9.12,一般: 21.75±10.55, p=.95;伸展,優: 42.12±19.08,一般: 40.34±11.48, p=.22；180°/s屈曲優: 25.85±26.98, 一般: 15.03±9.50, p=.15;伸展優: 38.26±15.11,一般: 30.32±16.64, p=.91)、50公尺測驗時間(秒) (緩,優:45.80±3.55,一般: 47.90±4.53, p=.21;衝,優: 45.74±3.54,一般: 47

.90±4.52, p=.10) 及速度(公尺/秒) (緩,優: 1.10±.08,一般: 1.05±.10 p=.22;衝,優: 1.09±.08,一般: 1.05±.09, p=.11)皆未達顯著差異 (p>.05)唯獨在划幅、划頻上達顯著差異 (p< .05)，而在200公尺捷泳也僅在分段時間及划頻總數達顯著差異 (p< .05)，顯示優秀組的划頻次數較少划幅距離較長，划水效率較高，說明在200公尺分段配速優秀組能以較少頻且穩定的配速模式完成比賽，也說明了較好的划水效率對運動表現有正面的影響。

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