阅读说明：本技术 具有变化的参数的临界功率自适应训练 (Critical power adaptive training with varying parameters ) 是由 约书亚·S·史密斯 于 2018-12-12 设计创作，主要内容包括：自适应训练系统可以确定有限做功能力和临界功率,并使用这些确定结果生成锻炼参数的自适应训练程序。为了确定有限做功能力和临界功率,自适应训练系统可以接收锻炼数据；通过为每次锻炼确定在多个时间窗口尺寸中的每一个完成的最大做功量来生成数据点；将这些锻炼数据点拟合至函数；并基于拟合函数确定临界功率和有限做功能力。一旦自适应训练系统确定了关键能力和有限做功能力,自适应训练系统就可以通过将一组锻炼参数所定义的函数保持在基于临界功率和有限做功能力的能力函数以下来使用它们来生成自适应训练程序。(The adaptive training system may determine limited work capacity and critical power and use these determinations to generate an adaptive training program of exercise parameters. To determine limited work capacity and critical power, the adaptive training system may receive exercise data; generating a data point by determining a maximum amount of work done at each of a plurality of time window sizes for each workout; fitting the exercise data points to a function; and determining the critical power and the limited work capacity based on the fitting function. Once the adaptive training system determines the critical capacity and limited work capacity, the adaptive training system may use functions defined by a set of exercise parameters to generate an adaptive training program by keeping them below a capacity function based on the critical power and limited work capacity.)

具有变化的参数的临界功率自适应训练

背景技术

数以百万计的人们希望训练并保持更好的状态。由于所花时间或努力不足，对于许多人来说相当困难。已经开发了许多系统来帮助人们开始训练或最大化他们的训练努力。例如，人们阅读健身杂志，参加锻炼程序，参加课程，聘请私人教练，等。尽管其中一些程序是为个人量身定制的，但由于过度劳累，他们常常无法最大限度地发挥人的潜能或造成挫败感。造成这种情况的原因之一是，这些程序中的许多程序都不是基于对人进行锻炼的潜能的测量。即使对于使用某些先前方法为个人定制程序的程序，这些方法也难以实现并且结果也不准确。此外，基于这些测量值制定的训练程序未能提供正确的强度水平和持续时间。

例如，VO2是确定人可以使用的最大氧气量的测量系统。通过将每分钟吸入的氧气量除以每分钟排出的氧气量来测量VO2。因此，基于VO2的评估要求用户连接到可以测量进气和出气以及空气中氧气量的设备。此外，VO2测量值通常对于一个人而言是静态的，没有明确的方法将VO2测量值转换为训练的持续时间或强度水平。已经开发了一些技术来基于心率测量值提供锻炼指导。但是，这些仍然需要连接到人的专用心率监测器，是不准确的，并且不能正确估计时间或强度训练指标的限制。

发明内容

本技术提供了一种自适应训练系统和相关方法，其克服了现有技术的缺点并提供了其他益处。在至少一个示例中，自适应训练系统可以基于临界功率和变化的锻炼参数来生成适合于特定用户的训练程序。一个人的功率输出等于他们的无限能力产生功率(“临界功率”)，加上在给定量的时间内超过其临界功率(“有限做功能力”)的某些有限能力。用户的临界功率和有限做功能力的实际应用是使用它们来生成用户特定的训练程序。训练程序可以是单个训练课程，也可以是一系列训练课程，其具有基于用户的临界功率或有限做功能力确定的指定参数。基于临界功率的训练程序是准确的，不需要特殊的心率或氧气测量装置，并且可以自适应用户不断变化的能力水平。此外，可以为多种类型的练习和时间范围提供将临界功率转换为训练程序。

一个或多个示例的自适应训练系统包括应用临界功率分析的两个方面：(1)在不需要心率信息或使用侵入性测量设备的情况下确定特定用户的有限做功能力和临界功率，以及(2)使用这些确定来针对任何给定的锻炼参数集，特定于用户生成自适应训练程序。在确定用户的有限做功能力和临界功率时，自适应训练系统可以接收来自用户当前或先前锻炼或一次锻炼中的几段中的一项或多项的统计信息，并仅基于时间间隔以及表示功率输出的测量值(例如，跑步速度，固定自行车输出的瓦数，一段时间内的重复执行次数，等)来确定用户的有限做功能力和临界功率。此外，当用户记录其他锻炼时，可以更新这些有限做功能力和确定临界功率的确定，并且可以为用户生成新的或修改的训练程序。在一些实现方式中，与较早的锻炼统计相比，较新的锻炼在确定这些测量值时可具有更大的权重。例如，可以将标量(scalar)衰减函数应用于锻炼数据以基于年龄对其加权。

自适应训练系统可以通过从一个或多个锻炼统计集中生成数据点来确定特定用户的有限做功能力和临界功率。每个数据点都可以衡量用户在特定长度的任何时间窗口范围内进行的锻炼中的最大做功量。对于特定的锻炼，可以使用不同的时间窗口长度获取多个数据点。每个数据点可以是通过为给定的时间窗口尺寸，对基于时间提供功率的函数进行最大积分而计算出的做功值。因此，做功数据点将是在与该数据点的时间窗口尺寸匹配的任何间隔内的功率函数下的最大面积。在使用多个锻炼的情况下，最终锻炼统计集只能保留多个锻炼中每个时间窗口尺寸的最大做功值。自适应训练系统可以将来自一个或多个锻炼统计集中的点拟合为能力函数。能力函数可用于确定与能力函数的斜率相对应的临界功率，以及与能力函数的y截距相对应的有限做功能力。可选地，自适应训练系统可以将最终锻炼统计中的显示的做功点用作将来训练程序的边界点。下面结合图3-5讨论关于确定用户的能力函数和/或有限做功能力和临界功率的附加细节。

一旦自适应训练系统已经确定了临界功率和有限做功能力，自适应训练系统就可以使用那些确定来为给定的锻炼参数集生成自适应训练程序。对于任何特定的锻炼类型，许多参数可以按照做功和时间来描述锻炼。例如，在具有固定间隔的间隔锻炼中，可以根据五个参数来定义锻炼：间隔数，间隔持续时间，间隔期间的功率输出，休息时间，休息期间的功率输出。这些参数中除一个以外的所有参数都可以由用户指定，也可以基于锻炼的特征来指定。例如，对于在跑步机上的锻炼，用户可以指定间隔持续时间和休息持续时间，并且可以基于跑步机设置(例如速度和角度)来确定间隔期间的功率输出和休息期间的功率输出。然后，自适应训练系统可以基于用户的临界功率和有限做功能力来计算最终参数，从而可以生成特定于用户的锻炼计划，该计划指导用户的锻炼接近但不超过疲劳阈值。例如，可以设置间隔的数量，以使基于锻炼/时间映射的五个参数的描述锻炼的函数不超过用户的能力函数。在多种实现方式中，能力函数可以由用户的做功能力来提供。在一些实现方式中，如上所述，能力函数可以是拟合至锻炼统计集的线性或非线性函数。能力函数的斜率可以定义用户的临界功率，并且y轴截距可以定义用户的有限做功能力。在某些实现方式中，一旦确定了临界功率(CP)和有限做功能力(W')，就可以修改能力函数以考虑现实情况，例如，给定零时间用户的做功能力也为零。这种修改可以包括将能力函数变成线性和对数函数的组合。例如，能力函数可以指定为W＝CP*t+W'*log(t+1)，其中W是做功能力(因变量)，t是给定的时间量(自变量)。在一些实现方式中，能力函数可以是用作训练程序的相应点的边界的锻炼统计集。下面结合图6和图7讨论有关使用能力函数或临界功率和有限做功能力为参数定义的锻炼类型生成特定训练程序的附加的细节。

在多种实现方式中，自适应训练系统可以至少部分地作为在共享信息的锻炼机器网络中的锻炼机器的集成组件，作为健身追踪器中的“应用”来实现，作为基于服务器的信息系统(例如，通过网页访问)的一部分，或其任何组合。例如，自适应训练系统可以被集成到锻炼器材中，该锻炼器材被仪器化以进行表示功率输出(例如，阻力和每分钟转数，时间和距离等)的做功测量值。自适应训练系统可以使用这些测量值来确定做功相对时间的数据点。这些数据点可用于计算用户的临界功率和有限做功能力(例如，通过将它们拟合为能力函数)。自适应训练系统然后可以提供训练程序，该训练程序被配置为使用户处于阈值量之内而不超过，该阈值量是基于临界功率和有限做功能力或能力函数确定的疲劳点。可以将训练程序作为具有建议锻炼参数的视觉输出提供。替代地或附加地，可以提供训练程序作为对锻炼设置(例如跑步机速度)的自动调整。下面结合图8A描述该配置的示例。

作为另一个例子，自适应训练系统可以在锻炼机器的网络中实现。在此例子中，自适应训练系统可以基于提供给锻炼机器或通过移动装置(例如通过网站或应用)，通过扫描机器上的QR码等的身份验证数据来确定用户。然后，在随后的锻炼期间，可以将来自该机器上的测量值的数据点添加到来自先前在其他机器上进行的测量值的数据点，以保持更新的临界功率和有限做功能力或能力函数表。这些可用于生成训练程序。训练程序可以包括锻炼建议，可以在联网机器上或在移动装置上提供。替代地或附加地，训练程序可以包括锻炼机器设置，自适应训练系统可以将其自动应用于机器。下面结合图8B描述该配置的例子。

作为又一例子，自适应训练系统可以在移动装置或其他计算系统上实现，例如作为应用，通过网页，或作为智能手表或其他健身装置的功能。在一些实现方式中，自适应训练系统可以自动收集数据(例如，距离，时间量，速度，高度变化，等)，或者用户可以手动输入数据(例如，通过在跑步后输入距离和时间)。自适应训练系统然后可以提供训练程序。在一些实现方式中，训练程序可以包括显示进一步的统计，例如临界功率或有限做功能力随时间的变化。在一些实现方式中，训练程序可以提供建议的锻炼计划。建议的锻炼计划可以设置训练程序的多个方面，以满足用户的目标。在一些实现方式中，训练程序可以包括基于能力函数或临界功率和有限做功能力的指导锻炼或其他训练建议或指示。下面结合图8C描述该配置的例子。

当前技术提供了优于现有技术的许多益处。例如，自适应训练系统可以确定临界功率和有限做功能力，而无需心率监测器，氧气设备，或连接到用户的其他有创设备。此外，基于临界功率或有限做功能力的训练程序可为锻炼水平提供基础，同时又不会受到心率监测方法的不准确性的影响。此外，与需要大量相互关联数据来作出训练建议的现有技术系统相比，自适应训练系统可以使用低功率，低处理速度的设备来实现，并且仅需要存储“最佳记录”数据，从而有效地减少了所需的存储容量。

在多种实现方式中，可以将自适应训练技术实施为方法，系统，或计算机可读存储介质。用于自动提供自适应训练程序的锻炼机器系统可以包括以给定参数实施特定类型的训练课程的锻炼设备。锻炼机器系统还可包括与锻炼设备集成在一起的仪器系统，该仪器系统获得表示功率输出的测量值。锻炼机器系统还可以包括配置为生成自适应训练程序的处理组件。

在将自适应训练技术实现为方法的情况下，其可以包括多种操作，并且在将自适应训练技术实现为系统或计算机可读存储介质的情况下，该系统的处理组件或在计算机可读存储介质上进行的操作可以执行多种操作。这些操作可以包括：确定在表示功率输出的测量值的多个窗口尺寸持续时间中的针对每个特定窗口尺寸的做功值。这可以通过为与特定窗口尺寸匹配的间隔确定由表示功率输出的测量值指定的函数的最大积分来实现。该操作还可以包括将函数拟合至针对多个窗口尺寸持续时间确定的做功值，作为能力函数。该操作可以进一步包括计算用于训练课程的至少一个先前未指定参数的值，以使得使用先前未指定参数的锻炼函数的值在用于锻炼课程的持续时间内的任何时间不超过能力函数的相应值。该操作还可以包括使用至少一个先前未指定参数来生成自适应训练程序。自适应训练技术可以基于自适应训练程序提供输出或自动锻炼设置。

在一些实现方式中，自适应训练技术可以包括或实施包括获得针对训练课程的给定参数和获得表示功率输出的测量值的操作。该操作还可包括通过以下来生成自适应训练程序：基于表示功率输出的测量值，确定能力函数或临界功率评估。生成自适应训练可以进一步包括使用(A)能力函数或临界功率评估和(B)给定参数来生成训练程序。训练程序可以包括至少一个先前未指定参数的值。该操作可以包括提供该自适应训练程序。

在多种实现方式中，自适应训练技术可以通过用户手动输入，通过可穿戴健身追踪器获取的记录的锻炼统计，或通过集成到锻炼设备中的器械系统来获得表示功率输出的测量值。

在多种实现方式中，自适应训练技术可以通过连接到多个锻炼机器的服务器系统，通过一个或多个锻炼机器，或者通过与锻炼设备的用户相关联的移动装置来实施。

在多种实现方式中，可以关于经由网络连接的多个锻炼机器来实施自适应训练技术。表示功率输出的测量值可以从第一台联网的锻炼机器中获取，而第二组表示功率输出的测量值可以从第二台网络锻炼机器上获取。可以将表示功率输出的第二组测量值转换为相应窗口尺寸的附加做功值，并可以基于第二组测量值的年龄进行加权。当自适应训练技术将函数拟合至用于多个窗口尺寸持续时间确定的做功值时，它可以通过将函数拟合至附加做功值进行来进一步实现。在一些实现方式中，这种拟合可以包括针对每个特定窗口尺寸，选择与该特定窗口尺寸相对应的做功值和附加做功值的最大值；并将函数拟合至窗口尺寸的所选的最大值。

在一些实现方式中，自适应训练技术可以响应于包括表示用户或锻炼设备的代码的标识来生成自适应训练程序。标识可以由用户，与用户相关联的移动装置，或锻炼设备提供。在一些实现方式中，表示锻炼设备的代码可以通过移动装置上的图像捕获系统被提供给移动装置，该图像捕获系统捕获与锻炼设备一起显示的字母数字代码，条形码，或QR码。

自适应训练技术提供的输出或自动锻炼设置可以被输出到服务器系统，该输出或自动锻炼设置包括对附加确定的参数的表示。可替代地，可以将输出提供给移动装置，该输出包括对至少一个先前未指定参数的表示。在一些实现方式中，输出可以到移动装置，且包括要通过在移动装置上执行指令来操作的数据。该执行可以为用户提供显示以实施自适应训练程序。在一些实现方式中，输出可以到锻炼设备，其被配置为使得锻炼设备的显示器基于自适应训练程序来提供指令。输出还可以包括使锻炼设备自动实施自适应训练程序的自动锻炼设置。在一些实现方式中，可以将输出提供给服务器系统或移动装置，并且将输出与用户配置文件相关联地存储。用户配置文件可以包括多种信息，例如：确定的做功值，能力函数，自适应训练程序的统计，训练课程的实际表现的测量，个人(biographic)信息，或其任意组合。

在一些实现方式中，自适应训练技术可以提供可通过网页浏览器或移动装置应用访问的基于互联网的接口。基于互联网的接口可以提供对与由用户执行的多个锻炼相关联的用户配置文件的访问。

在多种实现方式中，表示功率输出的测量值可以包括以下一项或多项：速度，每分钟转数，阻力，倾斜，距离，持续时间，体重，重复次数，或其任意组合。

在一些实现方式中，能力函数是线性函数。

在一些实现方式中，自适应训练技术可以由服务器系统实施，该服务器系统获得与用户的用户配置文件相关联地存储的附加做功值，并生成自适应训练程序，这两者都可以响应于用户身份验证。

在一些实现方式中，可以为间隔或跳过间隔类型的锻炼(skip interval typeworkout)定义锻炼函数。用于间隔锻炼的锻炼函数的参数可以包括间隔的数量，间隔持续时间，间隔期间的功率输出，休息时间，休息期间的功率输出，或其任意组合。跳过间隔锻炼的锻炼函数的参数可以包括间隔数，间隔期间的高峰做功的持续时间，间隔内短暂的休息持续时间，间隔峰值内的功率输出，间隔间的休息持续时间，休息期间的功率输出，或它们的任何组合。

在一些实现方式中，计算至少一个先前未指定参数的值可以包括：基于针对自适应训练程序的表示的锻炼类型，从一组预定义函数中获得锻炼函数。然后，该操作可以在锻炼函数中填写一个或多个给定参数，并求解至少一个先前未指定参数。在一些示例中，生成自适应训练程序可以包括基于至少一个先前未指定参数来选择数据以显示为使用户执行锻炼的指令。自适应训练程序还可以基于至少一个先前未指定参数来指定输出或自动锻炼设置。在一些实现方式中，在预定义函数中填写参数可以包括使用一个或多个默认值。

在一些实现方式中，当用户执行自适应训练程序时，自适应训练技术还可以在执行自适应训练程序时接收表示功率输出的进一步的测量值。自适应训练技术可以基于表示功率输出的进一步测量值来确定进一步的做功值。然后，自适应训练技术可以更新能力函数，以进一步拟合至进一步的做功值；基于锻炼函数与更新的能力函数的比较来更新锻炼函数的一个或多个参数；基于更新的参数生成更新的自适应训练程序；并基于更新的自适应训练程序更新输出或自动锻炼设置。

附图的简要说明

图1是说明一些实现方式可在其上操作的装置的概述的框图。

图2是说明一些实现方式可在其中操作的环境的概述的框图。

图3是说明在一些示例中可在采用所公开技术的系统中使用的组件的框图。

图4是流程图，示出了在一些实现方式中使用的用于使用基于时间的功率输出统计来确定有限做功能力和临界功率的过程。

图5A-E是示出了加窗功率输出统计以确定最大做功数据点的例子的概念图。

图5F是说明拟合至通过对基于时间的功率输出统计的加窗确定的一系列数据点的函数的例子的概念图。

图5G是说明具有基于确定的有限做功能力和临界功率而产生的组合线性和对数性能能力的函数的例子的概念图。

图6是流程图，示出了在一些实现方式中使用的过程，该过程用于基于锻炼参数将确定的拟合函数转换为训练程序。

图7是说明锻炼功能的例子表示的概念图，该锻炼函数是通过基于拟合函数参数确定将锻炼函数保持在疲劳点以下的参数而计算出的。

图8A-C示出了实现自适应训练系统的版本的示例系统配置。

通过结合附图参考下面的

具体实施方式

，可以更好地理解这里介绍的技术，在附图中，相同的附图标记表示相同或功能相似的元件。

具体实施方式

现在转向附图，图1是示出了可以在其上操作所公开技术的一些实现方式的装置的概述的框图。装置可以包括装置100的硬件组件，其可以评估临界功率并且使用评估来生成自适应训练程序。装置100可以包括一个或多个输入装置120，其向(一个或多个)CPU(处理器)110提供输入以通知其事件。这些事件可以由硬件控制器来管理，该硬件控制器解释从输入装置接收的信号，并使用通信协议将信息传达给CPU 110。输入装置120包括，例如，锻炼设备上的测量表示功率输出的值(例如，转数，速度，倾斜度，阻力等)的仪器，加速度计，计步器，触摸屏，红外传感器，可穿戴设备输入装置，基于相机或图像的输入装置，麦克风，鼠标，键盘，或其他用户输入装置。

CPU 110可以是装置中的单个处理单元或多个处理单元，或者分布在多个装置上。例如，可以使用诸如PCI总线或SCSI总线之类的总线将CPU 110耦合至其他硬件装置。CPU110可以与装置的硬件控制器通信，例如用于控制锻炼机器的设置或向显示器130提供输出。显示器130可以用于显示文本或图形。在多种实现方式中，显示器130在锻炼机器显示器，电话显示器，锻炼装置显示器，或通过计算机监视显示器上提供训练程序作为建议锻炼的特征。在一些实现方式中，诸如当输入装置是触摸屏或配备有眼睛方向监视系统时，显示器130包括输入装置作为显示器的一部分。在一些实现方式中，显示器与输入装置分开。显示装置的示例是：LCD显示屏，LED显示屏，投影，全息，或增强现实显示器(例如平视显示设备或头戴式设备)，等。其他输入/输出(“I/O”)装置140也可以耦合到处理器，例如网卡，视频卡，声卡，USB，火线或其他外部装置，相机，打印机，扬声器，CD-ROM驱动器，DVD驱动器，磁盘驱动器，或蓝光装置。在一些实现方式中，其他I/O可以包括触觉反馈系统，诸如通过移动装置或健身装置的振动，其可以提供训练程序的表示。在一些实现方式中，其他I/O可以包括直接或通过网络的连接，该连接基于确定的训练程序提供自动控制和设置以提供给锻炼机器。

在一些实现方式中，装置100还包括能够与网络节点无线或有线通信的通信装置。通信装置可以使用例如TCP/IP协议通过网络与另一装置或服务器通信。装置100可以利用通信装置在多个网络装置之间分配操作。

CPU 110可以访问装置中或分布在多个装置中的存储器150。存储器包括用于易失性和非易失性存储的多种硬件装置中的一个或多个，并且可以包括只读和可写存储器。例如，存储器可以包括随机存取存储器(RAM)，CPU寄存器，只读存储器(ROM)，和可写非易失性存储器，例如闪存，硬盘驱动器，软盘，CD，DVD，磁存储装置，磁带驱动器，设备缓冲区，等。存储器不是与底层硬件分离的传播信号；因此，存储器是非暂时性的。存储器150可以包括存储程序和软件的程序存储器160，例如操作系统162，自适应训练系统164，和其他应用程序166。存储器150还可以包括数据存储器170，其可以包括功率测量值，加窗数据点，功率临界值或有限做功能力确定，针对多种锻炼的做功的参数化转换，基于能力函数的自适应锻炼程序，配置数据，设置，用户选项或偏好等，可以提供给程序存储器160或装置100的任何元件。

一些实现方式可以与许多其他计算系统环境或配置一起操作。可能适合与该技术一起使用的计算系统，环境，或配置的例子包括但不限于锻炼机器，个人计算机，服务器计算机，手持或膝上型设备，蜂窝电话，可穿戴电子设备，游戏机，平板电脑装置，多处理器系统，基于微处理器的系统，机顶盒，可编程消费电子产品，网络PC，小型计算机，大型机，包括上述任何系统或装置的分布式计算环境，等。

图2为说明所公开技术的一些实现方式可在其中操作的环境200的概括的框图。环境200可以包括一个或多个支持计算的装置205A-D，其例子可以包括装置100。例如，支持计算的装置可以包括移动电话或可穿戴装置205A，便携式计算机205B，台式机或服务器205C，或练习装置205D中的任何一个，其可以是独立的也可以是联网的并且可以配置为收集锻炼数据。能够计算的装置205可以使用通过网络230到一台或多台远程计算机(例如服务器计算装置)的逻辑连接210在联网环境中操作。

在一些实现方式中，服务器210可以是边缘服务器，其接收客户端请求并通过诸如服务器220A-C之类的其他服务器来协调那些请求的实现方式。服务器计算装置210和220可以包括诸如装置100之类的计算系统。尽管每个服务器计算装置210和220在逻辑上被显示为单个服务器，但是服务器计算装置可以各自是包含位于相同位置或地理位置不同的物理位置的多个计算装置的分布式计算环境。在一些实现方式中，每个服务器220对应于一组服务器。

能够计算的装置205以及服务器计算装置210和220可以每个充当对于其他服务器/客户端装置的服务器或客户端。服务器210可以连接到数据库215。服务器220A-C每个可以连接到对应的数据库225A-C。如上所述，每个服务器220可以对应于一组服务器，并且这些服务器中的每个可以共享数据库或者可以具有它们自己的数据库。数据库215和225可以存储(例如存储)诸如先前锻炼数据，用户配置文件数据，锻炼统计，历史临界功率和有限做功能力确定，等的信息。尽管数据库215和225逻辑上显示为单个单元，但是数据库215和225的每个可以是包含多个计算装置的分布式计算环境，可以位于它们的相应服务器内，或者可以位于相同或地理位置不同的物理位置。

网络230可以是局域网(LAN)或广域网(WAN)，但是也可以是其他有线或无线网络。网络230可以是互联网或一些其他公共或专用网络。能够计算的装置205可以通过网络接口，例如通过有线或无线通信，连接到网络230。虽然服务器210和服务器220之间的连接被示为单独的连接，但是这些连接可以是任何种类的局域网，广域网，有线或无线网络，包括网络230或单独的公共或专用网络。

图3是示出了组件300的框图，在一些实现方式中，组件300可以在采用所公开技术的系统中使用。组件300包括硬件302，通用软件320，和专用组件340。如上所述，实现所公开技术的系统可以使用多种硬件，包括处理单元304(例如，CPU，GPU，APU等)，工作存储器306，储存存储器308(本地存储器或作为到远程存储器，例如存储器215或225的接口)，以及输入和输出装置310。在多种实现方式中，储存存储器308可以是以下一项或多项：本地装置，到远程储存装置的接口，或其组合。例如，储存存储器308可以是可通过系统总线访问的一组一个或多个硬盘驱动器(例如，独立磁盘的冗余阵列(RAID))，或者可以是云储存提供商，或可通过一个或多个通信网络可访问的其他网络储存器(例如，网络可访问储存(NAS)装置，例如储存器215或通过另一个服务器220提供的储存器)。组件300可以在诸如能够计算的装置205之类的能够计算的装置中或诸如服务器计算装置210或220之类的服务器计算装置中实现。

通用软件320可以包括多种应用，包括操作系统322，本地程序324，和基本输入输出系统(BIOS)326。专用组件340可以是通用软件应用320的子组件，例如本地程序324。专用组件340可以包括临界功率(CP)和有限做功能力(FWC)分析器344，训练程序生成器346，以及可以用于提供用户接口，传输数据，和控制专用组件的组件，例如接口342。在一些实现方式中，组件300可以在跨多个计算装置分布的计算系统中，或者可以是执行一个或多个专用组件340的基于服务器的应用的接口。

在一些实现方式中，临界功率和有限做功能力分析器344可以接收用户的功率输出统计，例如，通过接口342，并且可以使用它们来确定用户的临界功率和有限做功能力。例如，在组件300是锻炼机器的一部分的情况下，I/O 310可以包括与锻炼机器集成的仪器系统，该仪器系统获取表示功率输出的测量值。然后，I/O 310可以使用接口342将表示功率输出的测量值作为功率输出统计提供给临界功率和有限做功能力分析器344。作为另一个例子，在组件300是移动装置的一部分的情况下，I/O 310可以包括用户接口，该接口接收用户输入的表示功率输出(例如跑步时间和距离)的测量值。然后，I/O 310可以使用接口342将这些作为功率输出统计提供给临界功率和有限做功能力分析器344。在一些实现方式中，临界功率和有限做功能力分析器344可以通过确定最大值做功数据点来确定临界功率和有限做功能力。对于给定尺寸的任何窗口，每个最大做功数据点都可以对应于功率输出统计图形下的最大面积。每个数据点可以代表用户在给定时间范围内可以执行的做功量。然后，临界功率和有限做功能力分析器344可以在时域的做功范围内将函数拟合至跨锻炼期间的每个窗口尺寸的最高数据点。在一些示例中，临界功率和有限做功能力分析器344可以提供该拟合的函数来代替明确的临界功率或有限做功能力值。在拟合函数是线性的一些实现方式中，临界功率可以是拟合函数的斜率，而有限做功能力可以是y轴截距。在一些实现方式中，一旦确定了临界功率(CP)和有限做功能力(W')，就可以将能力函数转换成线性和对数函数的组合。例如，能力函数可以指定为W＝CP*t+W'*log(t+1)，其中W是做功能力(因变量)，t是给定的时间量(自变量)。根据功率输出统计确定临界功率和有限做功能力的其他细节将在下面结合图4和图5进行讨论。

在一些实现方式中，当给出了一部分锻炼参数以及用户的临界功率和有限做功能力时，训练程序生成器346可以生成具有至少一个锻炼的用户特定的训练程序。在一些实现方式中，锻炼参数可以通过接口342接收，例如，基于用户输入，默认值，指定的目标，等。用户的临界功率和有限做功能力可以由临界功率和有限做功能力分析器344确定。训练程序生成器346可以确定全套锻炼参数以通过计算缺少的参数来为特定用户定制锻炼，缺少的参数使定义锻炼的函数的值保持在定义用户能力的函数的值(例如，该函数通过临界功率和有限做功能力分析器344拟合到数据点)之下。下面将结合图6和图7讨论有关基于临界功率和有限做功能力使用至少一个用户特定锻炼来生成训练程序的附加细节。

本领域技术人员将理解，上述图1-3中所示的组件，以及下面讨论的每个流程图中的组件可以以多种方式进行更改。例如，可以重新排列逻辑的顺序，可以并行执行子步骤，可以省略图示的逻辑，可以包括其他逻辑，等等。在一些实现方式中，上述组件中的一个或多个可以执行一个或多个如下所述的过程。

图4是示出在一些实现方式中使用的过程400的流程图，该过程用于基于基于时间的功率输出统计来确定能力函数或用户的有限做功能力和临界功率。过程400开始于框402，并继续到框404。在一些实现方式中，过程400可以连续地执行，例如，在锻炼过程中锻炼信息会被输入到自适应训练系统中。在一些实现方式中，可以例如基于接收到的用户锻炼数据的日志，提前执行过程400。

在框404处，过程400可以获得锻炼或一组锻炼的基于时间的功率输出统计。在多种实现方式中，可以从锻炼设备(例如跑步机，椭圆机，自行车，健身追踪器，等)上的仪器自动收集功率输出统计，可以通过用户接口输入(例如输入跑步时间和距离)，或者可以是一个或多个以前记录的锻炼的日志。在一些实现方式中，功率数据可以基于诸如速度或距离和时间之类的量度的组合，其中锻炼类型的默认力可以用于估计每时间的做功，即功率。在一些实现方式中，该力也可以至少部分地被测量，例如，基于阻力或倾斜设置。在一些实现方式中，在用户配置文件中提供诸如高度，体重，性别，和年龄的用户个人信息。这些用户个人信息可用于将锻炼测量值(例如在一段时间内的跑步距离)更准确地转换为功率测量值。然而，过程400可以使用一些默认值来基于用户的锻炼表现来确定功率测量值，从而在没有用户个人信息的情况下生成用户的临界功率和有限做功能力。这使用户可以使用系统的这些版本，而无需进行大量的配置文件创建过程，因此，用户输入系统的障碍很小。

在框406-418之间的外循环中，过程400可以将功率输出统计迭代地划分为时域的分段，或“窗口”，其中，在该外循环的每次迭代中，窗口尺寸增加了增量。对于具有特定尺寸的所有窗口，在特定迭代中具有最大确定的积分功率(做功)值的窗口可能会导致数据点。特定窗口的做功值可以通过获取该时间窗口中功率输出统计定义的功率曲线下的面积来计算。对于特定尺寸的任何窗口，这些做功度量中最大的是对用户在窗口尺寸定义的时间量内可以执行的最大做功量的估计。所得的数据点集可用于确定能力函数，而该能力函数又可用于确定该用户的临界功率和有限做功能力。

在框406处，过程400可以设置窗口尺寸和窗口增量。窗口尺寸可以是时间间隔，从该时间间隔可以从获得的功率输出统计中提取个体数据点。例如，如果获得的功率输出统计以30分钟的锻炼增量提供功率输出值，则窗口尺寸可以是30分钟数据集的多种“窗口”的尺寸。一个窗口将从均具有相同尺寸的窗口的每个集合中产生存储的数据点。窗口增量可以是一个值，通过该值可以将前一个窗口的开始和结束递增以获得下一个窗口。在一些实现方式中，窗口可以重叠，这意味着窗口增量设置为小于窗口尺寸的值。在一些实现方式中，窗口可以是不重叠的，这意味着窗口尺寸和窗口增量被设置为相同的值。在框406-418之间的循环的每次迭代中，过程400可以生成与该迭代中使用的窗口尺寸相对应的单个数据点。在每个随后的迭代中，在框406处选择新的窗口尺寸。在一些实现方式中，这些窗口尺寸可以以特定尺寸(例如1秒，5秒，等)开始，并且在循环的每个后续迭代，这些窗口增加设定量或百分比。例如，第一窗口尺寸可能是1秒，并且在每个后续迭代中窗口尺寸都会增加10％，因此前五个窗口尺寸将是1秒，1.1秒，1.21秒，1.33秒，和1.46秒。作为另一个例子，第一窗口尺寸可以是5秒，并且在每个后续迭代中窗口尺寸都会增加1秒，因此前五个窗口尺寸将是5秒，6秒，7秒，8秒，和9秒。

在框408处，过程400可以通过在所获得的基于时间的功率输出统计的开始处(例如，在time_zero处)开始窗口并且在所获得的基于时间的功率输出统计的开始处加上窗口尺寸(例如time_zero+window_size)来结束窗口来为当前窗口尺寸设置初始窗口。在框410-414之间的内部循环中，过程400可以在基于时间的功率输出统计上滑动用于当前窗口尺寸的窗口以确定(在框416处)在窗口尺寸中，定义功率输出统计的曲线下方的面积在哪一点是最大的。尽管过程400通过增加窗口的起点/终点来描述这一点，但是可以使用其他过程来确定对于窗口尺寸间隔而言，曲线下的哪个面积最大。在框410处，过程400可从当前窗口记录积分的功率(做功)值，即，所获得的基于功率的统计的功率/时间图形的曲线下的积分或面积。下面结合图5A-E提供该过程的例子。每个记录的值可以是具有窗口尺寸(例如，秒)作为x轴并且完成的做功(例如，焦耳)作为y轴的点。

在框412处，过程400可以确定当前窗口的结束是否至少在所获得的基于时间的功率输出统计的结束。如果是这样，则已经分析了当前窗口尺寸中的每个窗口进入到基于时间的功率输出统计，框410-414之间的内部循环完成，并且过程400继续到框416。如果否，进入基于时间的功率输出统计的至少一个窗口尚未被分析，框410-414之间的内部循环未完成，并且过程400继续至框414。在框414，过程400可以将当前窗口的开始和结束增加窗口增量。在框410，这为要记录的值创建了新的当前窗口。

在框416，过程400可以查看在框410为当前窗口尺寸记录的所有值，并存储与当前窗口尺寸相对应的最大值。该值表示用户在给定时间内可以做的最多量的功的度量。在一些实现方式中，对应于当前窗口尺寸的存储的值可以是所记录的值中的最大值，所记录的值的最高数量(例如，最高的5个或最高的10％)的平均值，或者是在记录值的中位数的某些标准偏差内的最高值。在一些实现方式中，一旦在框416处存储了值，就可以释放存储在框410处记录的值的存储器。

在框418，过程400可以确定在框406-418之间的循环的进一步迭代中是否存在附加窗口尺寸。例如，过程400可以使用指定数量的窗口尺寸，可以将窗口尺寸增加一定量，直到达到阈值或直到窗口尺寸至少是基于时间的功率输出统计所覆盖的总时间的指定百分比，或者可以使用一指定的组的窗口尺寸。如果还有附加窗口尺寸要使用，则过程400继续回到框406，在此设置下一个窗口尺寸。否则，过程400继续到框420。

在框420，过程400可以将函数拟合至在框416存储的值。该函数在x轴上可以具有窗口尺寸(例如秒)，而在y轴上可以具有做功(例如焦耳)。在多种实现方式中，该函数可以具有指定阶，例如，一阶函数(线性)，二阶函数(平方)，三阶(立方)等。在一些实现方式中，除了在框416处存储的用于获得的基于时间的功率输出统计的数据点之外，该函数还可以拟合至附加的存储的数据点，例如在类似于框404-418所述的过程中从窗口中提取的其他锻炼统计。在一些实现方式中，过程400可以将函数拟合至不是来自窗口化过程的数据点。例如，在整个锻炼的多个点未知的功率输出统计的情况下，可以将单个锻炼实例的做功对时间量度用作数据点，并且该函数拟合至该组数据点。

在一些实现方式中，可以应用多种过程来针对所存储的功率输出值的年龄或所存储的功率输出值当中的异常进行调整。在一些实现方式中，此调整可包含使函数的曲线平滑，例如应用高斯核。在一些实现方式中，该调整可以包括限制对于给定窗口尺寸所看的数据点的数量。例如，仅使用窗口尺寸不超过六周的数据点，或者仅使用最近的六个数据点。在一些实现方式中，每个数据点的值可以基于其年龄进行加权(衰减)。可以使用多种衰减函数来完成加权，例如指数衰减。例如，每个数据点的值可以乘以.99^(age_in_weeks)。作为另一个例子，每个数据点都可以乘以e^(V*age)，其中V可以是小于1的值，例如.0004，年龄可以以多种增量进行，例如生成数据点的锻炼后的天数。

在一些实现方式中，对于单个窗口尺寸有多个数据点(例如，来自不同的锻炼)，该函数仅拟合至每个窗口尺寸的最大做功数据点(或在应用任何权重之后的最大点)。在一些实现方式中，一旦函数拟合至所存储的数据点，则存储不用作拟合的一部分的数据点的存储器可以被释放，例如，因为对于相同的窗口尺寸，存在较大的数据点。

表示用户在时间范围内的最大功率输出能力的拟合至数据点的函数可以为用户指定临界功率(CP)。该拟合的函数还可以为用户指定有限做功能力(W')。临界功率可以是函数的斜率，或者在函数为非线性的情况下可以是函数在两点之间的斜率。因此，临界功率可以代表用户在给定的任何指定数量的附加时间下可以执行的附加做功量。有限做功能力可以是函数的y截距(做功输出，例如焦耳，值)。因此，有限做功能力代表用户在没有附加时间的情况下可以执行的初始做功量。

在一些实现方式中，所确定的临界功率和有限做功能力可以用于生成新的能力函数，该函数更准确地定义用户的能力，尤其是在锻炼的早期间隔中，例如在前60秒内。例如，在考虑到现实环境的情况下，例如在给定的时间为零时，用户执行做功的能力也为零的事实，该函数可能更准确。在一些实现方式中，该新能力函数可以是线性和对数函数的组合。例如，能力函数可以指定为W＝CP*t+W'*log(t+1)，其中W是做功能力(因变量)，t是给定的时间量(自变量)。使用此新能力函数可以提供更稳定，更强大的拟合优化，因为其考虑了数据中看到的随时间变化的曲率。

过程400可以返回这些确定的临界功率或有限做功能力值，并在框422处结束。在一些实现方式中，代替确定并返回临界功率和有限做功能力值，可以返回拟合至数据点的函数。

图5A-E是示出了加窗功率输出统计以确定最大做功数据点的例子的概念图。这些最大的做功数据点可用于计算能力函数。图5A-E示出了框406-418之间的循环的示例实现方式。图5A示出了该例子的步骤500，其中用于锻炼的功率输出统计已被绘制为函数502，并且窗口尺寸已被设置为6秒。在函数502下，对于6秒钟的第二窗口尺寸，已经确定特定窗口504对应于最大面积506。对应于该最大面积506的数据点在线506(6秒-窗口尺寸)和线510(360焦耳-面积506)的交点处被添加到做功对时间的图形512。

图5B示出了该例子的步骤515。下一窗口518已被确定为对应于在函数502下的对10秒窗口尺寸的最大面积520。对应于该最大面积520的数据点在线522(10秒-窗口尺寸)和线524(400焦耳-面积520)的交点处被添加到做功对时间的图形512。

图5C示出了该例子的步骤530。下一窗口534已被确定为对应于在函数502下的对12秒窗口尺寸的最大面积536。对应于该最大面积536的数据点在线538(12秒-窗口尺寸)和线540(500焦耳-面积536)的交点处被添加到做功对时间的图形512。

图5D示出了该例子的步骤545。下一窗口548已经确定为在函数502下的对42秒的窗口尺寸的最大面积550。对应于该最大面积550的数据点在线552(40秒-窗口尺寸)和线554(1667焦耳面积550)的交点处被添加到做功对时间的图形512。

图5E示出了该例子的步骤560。下一窗口562已确定为对应于在函数502下的对84秒第二窗口尺寸的最大面积564。对应于该最大面积564的数据点在线566(84秒-窗口尺寸)和线568(2065焦耳-面积564)的交点处被添加到做功对时间的图形512。

一旦知道了图5A-E中确定的数据点，就可以使用它们定义能力函数。在一些实现方式中，做功对时间的图形512可以是用户的能力函数。在一些实现方式中，能力函数可以是由这些数据点指定的边界，其中该边界可以限制最大锻炼参数，如结合图6所描述的。在一些实现方式中，另一个函数可以拟合至这些数据点以定义函数。在一些实现方式中，拟合的函数然后可以用于确定临界功率和有限做功能力。图5A-E提供了单次锻炼的样本窗口尺寸。在其他示例中，窗口尺寸可以更大或更小或者可以数量上或多或少。接下来在图5F中提供一个例子，该例子使用来自多个锻炼的其他数据点(具有更大的窗口尺寸)来生成能力函数。

图5F是说明例子580的概念图，所述例子580具有拟合至一组数据点的函数，以用于确定用户的临界功率和有限做功能力。通过确定对一系列数据点的拟合来计算该函数，这些数据点是通过基于时间的功率输出统计的窗口化获得的，如图4所示。图5F显示了做功582(y轴，以焦耳为单位)对时间584(x轴；以秒为单位)。

例子580包括一组数据点，例如数据点586。每个数据点是来自锻炼的一组可能的做功值数据点中的最大的做功值数据点，每个可能的做功值数据点均对应于特定窗口尺寸。在例子580中，在框410处以1150秒的窗口尺寸获取一组可能的数据点(未示出)，并且代表在锻炼的1150秒的窗口中完成的最大做功量(即，功率输出曲线下方的面积)的一个数据点在框416中被存储为数据点586。在图5A-E中提供该过程的例子。数据点586上方和下方的1150秒标记处的附加数据点来自其他锻炼的统计数据。

在例子580中，线590是多种锻炼中每个窗口尺寸的最大数据点的最佳拟合。在一些实现方式中，过程400，在框420处，可以在初始阈值之后为用户确定性能边界在哪里作为位置，在该位置处，进一步数据点的值不再以相对一致的斜率增加。在例子580中，由虚线段592示出了该展示的性能边界。线590的拟合是在性能边界的开始处分离之前，对于每个窗口尺寸被拟合至最大的数据点。线590的斜率用作临界功率。例子580还显示了在594处线590与y轴582相交的位置，该位置用作有限做功能力。

图5G是说明具有基于确定的有限做功能力和临界功率而产生的组合的线性和对数性能能力函数的例子的概念图。在此例子中，已确定了临界功率(CP)和有限做功能力(W')。这些值用于生成由公式W＝CP*t+W'*log(t+1)定义的新能力函数590，其中W是做功能力(因变量)，t是给定的时间量(自变量)。这个新的能力函数590更好地拟合至性能边界592，尤其是在做功数据的前60秒中。

图6是示出在一些实现方式中使用的过程600的流程图，该过程用于通过基于用户确定的临界功率或能力函数确定锻炼参数来确定用户特定的训练程序。在一些实现方式中，过程600可以连续地执行，例如，随着在锻炼过程中锻炼信息被输入到自适应训练系统中。在一些实现方式中，过程600可以被提前执行，例如，在用户开始锻炼之前为用户生成训练课程。过程600开始于框602，并且继续至框604。

自适应训练程序可以包括一个或多个锻炼，并且可以通过将锻炼映射到给定时间的做功值的一组参数来定义每个锻炼。例如，在为用户定义冲刺练习时，参数可以只是冲刺期间的持续时间和功率输出。作为另一个例子，对于具有固定间隔的间隔锻炼，参数可以是：间隔数，间隔持续时间，间隔期间的功率输出，休息时间，以及休息期间的功率输出。作为另一个例子，对于具有“跳过间隔”的间隔锻炼，参数可以是：间隔数，间隔期间的峰值做功的持续时间，间隔内短暂的休息时间持续时间，间隔峰值期间的功率输出，间隔之间的休息持续时间，和在休息期间输出功率。在一些实现方式中，锻炼还可以包括困难因素参数，该参数指定锻炼应带给用户的距离用户最大做功能力的靠近程度。

在框604处，过程600可以接收用于锻炼的部分参数集。在一些实现方式中，在框604处接收的参数可以是除了指定锻炼所需的参数之一之外的所有参数。例如，对于具有固定间隔的间隔锻炼，可以提供除定义间隔数之外的所有参数。在一些实现方式中，可以通过多种方法来设置锻炼参数中的一个或多个，例如通过用户输入，使用默认值，使用为进一步实现某些目标而建立的值(例如，增加临界功率能力，增加有限做功能力，通过具有更短和更激烈的锻炼来增加冲刺能力；或以更长，不那么激烈的锻炼的耐久性)，等。在一些实现方式中，可以将锻炼参数限制为某些值，例如，最大或最小时间或间隔的数目或持续时间，等。可以设置这些限制，以便由系统确定的其余参数是现实的(即，它不建议进行两天或12秒的锻炼)或者使得基于参数的锻炼更容易遵循(例如，间隔长度是一个整数)。

在框606处，过程600可以使用接收到的锻炼参数和用户能力表示符，该用户能力表示符包括以下中的一项或多项：针对用户的临界功率和有限做功能力值，由拟合至以做功对时间的锻炼统计数据的集合，或以做功对时间的锻炼统计数据的集合作为定义的边界的函数定义的“拟合函数”。在一些实现方式中，可以在每次需要时计算用户的用户能力表示符，例如，通过执行过程400。在一些实现方式中，代替从所有可用锻炼数据中重新计算用户能力表示符，可以更新用户能力表示符的存储的先前版本，以考虑到(account for)自从已存储的能力表示符被生成以来获得的新锻炼数据。例如，存储的用户的能力表示符可以基于基础数据的年龄进行加权，并可以随每个锻炼集更新。在多种实现方式中，当接收到新的锻炼数据时，当需要确定用户的能力表示符时，可以以给定的间隔(例如，每天，每周等)或基于可用的资源(例如，在晚上，当服务器可用率通常很高时，根据对服务器资源可用性的当前度量等)，该更新可以被执行以生成新的用户能力表示符。

然后，过程600可以使用锻炼参数和用户能力表示符来计算将锻炼定义为对用户特定的缺少的参数。对于每种类型的锻炼，可以确定一个转换以映射以从做功对时间角度的(基于锻炼参数)定义的锻炼的函数。可以指定定义锻炼的函数，以使它不超过由接收到的用户能力表示符定义的用户的“能力线”。在多种实现方式中，能力线可以是能力函数，定义的边界，或者是通过将用户的临界功率设置为斜率并且将用户的有限做功能力设置为y截距而确定的线。锻炼函数与能力线相交的点是疲劳点，即用户被认为不再能够以相同强度水平执行任何做功的点。下面结合图7和附录提供了这种参数化和比较的例子。在一些实现方式中，能力线可以减小(y截距可以以相同的斜率减小)，使得仅期望用户处于总疲劳点的阈值量之内。在一些实现方式中，可以设置默认的y截距(例如0)。例如，当只有用户的临界功率可用时，或者这将是特别漫长的锻炼时，才可以这样做。

在框608，过程600可以基于现在完整的一组锻炼参数来提供用户特定的训练程序。例如，过程可以表示锻炼持续时间，可以使设置在锻炼机器上建立，可以将锻炼集成到一组多个锻炼中，等等。在一些实现方式中，过程600可以在用户锻炼期间连续监视功率输出，针对观察到的功率输出更新用户的能力函数，并相应地更新锻炼参数。然后，过程600可以向用户提供进一步的更新，例如，如果期望他们在锻炼计划结束之前达到其疲劳点，则建议他们放慢速度；或者如果他们未期待达到目标，则建议他们加快速度。

图7是说明用于用户特定锻炼的锻炼函数702的例子700表示的概念图。通过确定时间参数704计算用户特定的锻炼，该时间参数704在锻炼期间将锻炼函数702的所有值保持在用户能力线706以下。

在例子700中，例如，用户的临界功率和有限做功能力是已知的，例如通过执行过程400。通过将临界功率设置为斜率720，将有限做功能力设置为y截距718，生成用户能力线706。

在例子700中，锻炼是具有规则间隔的间隔锻炼。休息时间段710和高强度时间段712的持续时间由用户通过用户接口设置，并且在高强度段期间的线段714的斜率基于在这些高强度部分的期间的预期跑步速度设置为第一默认值，基于其余部分期间的另一个预期跑步速度将其余部分期间的线段716的斜率设置为第二默认值。

自适应训练系统确定用户的能力线和代表锻炼的函数之间的交点即疲劳点708。疲劳点的时间值704是为此锻炼确定的时间，以使用户达到她的疲劳点。附录中提供了有关自适应训练系统如何执行这些操作的其他详细信息。

图8A-C示出了例子800，820和860，其示出了实现自适应训练系统的版本的系统配置。在图8A中，例子800示出了将自适应训练系统集成到锻炼机器810中的配置。例子800从表示用户的功率输出(例如速度和倾斜度)的测量值开始，该测量值在锻炼期间被记录。在804，锻炼机器中的电路将功率测量值转换为做功的值。然后，电路使用做功的这些值来确定用户的能力函数，并使用能力函数来生成训练程序。在一些实现方式中，步骤804可以使用过程400和600来完成。例如，锻炼机器810可以使用功率测量值来确定做功点，然后将做功点拟合至能力线。锻炼机器可以使用用户为锻炼指定的能力线和参数来生成训练程序，该训练程序指定其他的先前未知的锻炼参数，从而使用户保持在其预期疲劳点以下。例如，用户可以指定诸如持续时间和间隔长度之类的参数，而锻炼机器可以生成训练程序，该训练程序为每个间隔指定倾斜度，以使用户保持在其预期疲劳点以下。

可以在806使用训练程序来自动控制锻炼机器的功能，例如通过设置速度，持续时间，或倾斜设置。另外或可替代地，在806，可以使用所得的训练程序在锻炼机器或相关装置(例如，用户配对的移动装置)的显示器上提供输出。输出可以显示关于锻炼的统计，用于执行训练程序的指令等。虽然例子800可以在锻炼阶段结束时结束，但是在一些实现方式中，来自锻炼阶段的数据可以存储在808中。例如，该数据可以包括确定的最大做功点，能力函数，锻炼持续时间，速度，消耗的卡路里，等。此数据可以被发送到用户的移动装置或服务器。系统可以将此输出与用户配置文件关联地存储。

在图8B中，例子820示出了一种配置，其中在诸如锻炼机器822和826的锻炼机器的网络中实现自适应训练系统。在例子820中，锻炼机器经由服务器系统824连接。在例子820中，用户先前使用锻炼机器822。锻炼机器822可以在842将用户的标识和来自该锻炼的数据发送到服务器系统824。例如，该数据可以包括确定的最大做功点，能力函数，锻炼持续时间，速度，燃烧的卡路里，等。在844，服务器系统可以使用接收到的锻炼数据来确定用户能力函数。在一些实现方式中，步骤844还可包括为用户确定的训练程序。

在步骤846，同一用户用另一台锻炼机器826验证自己的身份。例如，用户可以使用她的移动装置(例如，移动装置828)输入代码，或在锻炼机器上扫描条形码，或者锻炼机器可以进行读取，例如扫描用户提供的代码，确定用户的移动装置或FOB的存在等。在848处，锻炼机器826和服务器系统824可以进行通信，以确定用于认证用户的训练程序。在一些实现方式中，训练程序可以是在844确定的训练程序，其可以进一步基于用户配置文件信息，诸如可以包括持续时间，间隔数等的，优选锻炼参数。在一些实现方式中，848处的通信可以包括用于用户的下一次锻炼的一些参数，服务器系统824可以使用这些参数来生成训练程序，使得用户接近但不超过疲劳点。

当用户执行训练程序时，该训练程序可以由锻炼机器826自动实现，或者可以通过提供给用户的关于如何与锻炼机器交互的指令来实现(未示出)，附加的表示功率输出的测量值可以在步骤850获取。在一些实现方式中，锻炼机器826可以基于功率测量值自主地更新训练程序或锻炼参数，类似于在例子800中的锻炼机器810执行的功能。在一些实现方式中，可以在852将测量值提供给服务器系统824。在854，服务器系统可以更新用户确定的能力函数。同样在854，服务器系统可以基于更新的用户能力函数来调整训练程序。在856处，服务器系统可以将更新的训练程序或锻炼参数提供给锻炼机器826。在858处，锻炼机器826可以实施更新的锻炼参数，例如，通过在锻炼机器826或用户的移动装置828上提供更新的显示，或通过自动在锻炼机器828上执行设置，同样在858，随着锻炼的进行或锻炼结束，锻炼机器826可以提供锻炼数据，类似于例子800的步骤808。

在图8C中，例子860示出了在移动装置864上实现自适应训练系统的配置。例子860在移动装置864接收锻炼统计时开始。在例子860中，锻炼统计是从与健身追踪器的通信获得的，但是锻炼统计可以从其他来源获得，诸如从与另一种类型的锻炼机器的通信，手动用户输入，存储在服务器系统上的日志等获得。在872，移动装置864将锻炼统计(例如，功率测量值)转换为做功，使用这些来确定用户的能力函数，并使用能力函数来为用户生成训练程序。在一些实现方式中，步骤874可以使用过程400和600来完成。例如，移动装置864可以使用功率测量值来确定做功点，然后使做功点拟合至能力函数。使用能力函数，移动装置可以生成训练程序，例如，以确定跑步持续时间或建议的速度，间隔的长度，等。在一些实现方式中，步骤874可以使用来自诸如服务器系统866的服务器系统的处理来完成。

接收到的锻炼统计，这些统计的变换，或所得的训练程序可以由移动装置864存储。虽然例子860可以在此结束，例如，其中用户数据全部存储在移动装置处并且通过移动装置提供训练程序建议，在一些实现方式中，该数据可以在876处被发送到其他装置866-870，例如，用于进一步分析(例如在服务器系统866处)，用于自动控制锻炼设备870，或由用户查看，例如通过在计算装置868处的网络接口。在多种实现方式中，可以通过与其他装置的通信，例如，通过通信874，来相互关联或促进这些交互。

在多种实现方式中，来自例子800，820和860中的任何一个的配置的方面可以被组合。例如，例子860中的输入872可以基于例子800和820中的输出808或858；例子820中的服务器824可以被例子860中的移动装置864替换；例子820中的输出842可以基于例子800中的输出808，或者可以是例子860中的输出876。还可以考虑附加的配置，组合，替换，和添加。尽管例子800，820和860示出了几种类型的装置，但是在一些实现方式中，由这些装置中的任何一个执行的功能可以由其他装置或未明确叙述的装置来实现。

以下是所公开技术的附加例子的非穷举性列表。

1.一种用于自动提供自适应训练程序的锻炼机器系统，所述系统包括：

实现具有给定参数的特定类型的训练课程的锻炼设备；

与所述锻炼机器集成在一起的仪器系统，其获得表示功率输出的测量值；和

处理组件，被配置为通过以下生成所述自适应训练程序：

在表示功率输出的所述测量值内，通过以下确定多个窗口尺寸持续时间的每个特定窗口尺寸的做功值：

为与所述特定窗口尺寸匹配的间隔，确定由表示功率输出的所述测量值指定的函数的最大积分；

将函数拟合至所确定的做功值，作为能力函数；

将所述给定参数和至少一个附加参数应用于为所述特定类型的所述训练课程定义的锻炼函数，以使所述锻炼函数的值在所述训练课程的持续时间内的任何时间不超过所述能力函数的值；和

使用所述给定参数和至少一个附加参数来生成所述自适应训练程序；

其中，基于所述自适应训练程序自动提供所述锻炼设备的输出或设置。

2.根据例子1所述的锻炼机器系统，

其中，所述锻炼机器系统还包括通过网络连接的多个锻炼机器；和

其中将函数拟合至针对多个窗口尺寸持续时间所确定的所述做功值还包括基于表示在除所述锻炼设备之外的所述联网的锻炼机器之一上获取的功率输出的测量值，将所述函数拟合至针对所述多个窗口尺寸持续时间所确定的附加做功值。

3.根据例子2所述的锻炼机器系统，其中，将所述函数拟合至所述做功值和所述附加做功值包括：

对于每个特定窗口尺寸，选择与所述特定窗口尺寸相对应的所述做功值和所述附加做功值中的最大值；和

将函数拟合至所述窗口尺寸的所选最大值。

4.根据例子1-3中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述处理组件是连接至所述网络的服务器系统。

5.根据例子1-4中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述处理组件响应于包括以下的标识来生成所述自适应训练程序：

由用户或与所述用户相关联的移动装置提供给所述锻炼或所述处理组件的表示用户的代码；或

由所述用户或与所述用户相关联的所述移动装置提供给所述处理组件的表示所述锻炼设备的代码。

6.根据例子5所述的锻炼机器系统，

其中，所述处理组件响应于包括表示所述锻炼设备的代码的标识而生成所述自适应训练程序；和

其中，表示所述锻炼设备的所述代码通过所述移动装置上的图像捕获系统提供给所述移动装置，所述图像捕获系统捕获与所述锻炼设备一起显示的字母数字代码，条形码，或QR码。

7.根据例子5所述的锻炼机器系统，

其中，所述处理组件响应于包括表示所述用户的所述代码的标识而生成所述自适应训练程序；和

其中，表示所述用户的所述代码由所述移动装置通过无线通信提供给所述锻炼设备。

8.根据例子1-3或7中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述处理组件被并入在所述锻炼设备中。

9.根据例子例1-3或7中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述处理组件被并入与所述锻炼设备的用户相关联的移动装置中。

10.根据例子1至9中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述自动提供所述锻炼设备的所述输出或设置包括将所述输出提供给服务器系统，所述输出包括所述至少一个附加参数的至少一个表示。

11.根据例子1至10中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述自动提供所述锻炼设备的所述输出或设置包括向移动装置提供输出，所述输出包括所述至少一个附加参数的至少一个表示。

12.根据例子1-11中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述自动提供所述锻炼设备的所述输出或设置包括将所述输出提供给移动装置，所述输出包括将通过在所述移动装置上执行指令而***作的数据，被配置为向用户提供显示器以实施自适应训练程序。

13.根据例子1-12中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述自动提供所述锻炼设备的所述输出或设置包括将所述输出提供给所述锻炼设备，所述输出被配置为使所述锻炼设备的显示器提供用于所述自适应训练程序的指令。

14.根据例子1-13中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述自动提供所述锻炼设备的所述输出或设置包括将所述设置提供给所述锻炼设备，其中，所述锻炼设备基于所述设置自动实施所述自适应训练程序，以使得所述锻炼设备实现所述给定参数和所述至少一个附加参数。

15.根据例子1至14中的任一项所述的健身机器系统，其中，所述自动提供所述锻炼设备的所述输出或设置包括将所述输出提供给服务器系统或移动装置，其中，所述输出与用户配置文件相关联地被存储，所述用户配置文件包含以下一项或多项：

至少一些已确定的做功值；

所述能力函数；

所述自适应训练程序的统计；

所述训练期间实际表现的度量；

个人信息；或

它们的任何组合。

16.根据例子1至15中的任一项所述的锻炼机器系统，还包括通过网络浏览器或移动装置应用可访问的基于互联网的接口，其中所述基于互联网的接口提供对与由用户所执行的多个锻炼相关联的用户配置文件的访问。

17.根据例子1-16中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，表示功率输出的所述测量值包括以下中的一个或多个：

速度；

每分钟转数；

阻力；

倾斜；

距离；

持续时间；或

它们的任何组合。

18.根据例子1至17中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述能力函数是线性函数。

19.根据例子2或3中任一项所述的锻炼机器系统，

其中所述处理组件是连接到所述网络的服务器系统；和

其中，所述服务器系统响应于所述用户的认证，为所述用户获得与用户配置信息相关联存储的附加做功值，并生成所述自适应训练程序。

20.根据例子1至19中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述特定类型是间隔类型锻炼。

21.根据例子20所述的锻炼机器系统，其中，用于所述间隔类型锻炼的所述给定参数包括以下一项或多项：间隔数，间隔持续时间，间隔期间的功率输出，休息持续时间，休息期间的功率输出，或其任何组合。

22.根据例子1至19中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述特定类型是跳过间隔类型锻炼。

23.根据例子22所述的锻炼机器系统，其中，所述跳过间隔类型锻炼的所述给定参数包括以下一项或多项：间隔数，间隔期间的高峰做功持续时间，间隔内的短休息时间的持续时间，间隔峰值期间的功率输出，间隔之间的休息持续时间，休息期间的功率输出，或其任意组合。

24.根据例子1至23中的任一项所述的锻炼机器系统，

其中，将所述给定参数和至少一个附加参数应用于为所述训练课程的所述特定类型定义的锻炼函数包括：

获得针对所述训练课程的所述特定类型的预定义函数；

在所述预定义函数中填写所述给定参数；和

求解所述至少一个附加参数，其中所述至少一个附加参数仅包括一个附加参数；和

其中，使用所述给定参数和至少一个附加参数来生成所述自适应训练程序包括：

基于至少所述给定参数和所解得的至少一个附加参数，选择显示数据以指示用户进行锻炼；或

基于至少所述给定参数和所解得的至少一个附加参数来指定所述锻炼机器的设置。

25.根据例子24所述的锻炼机器系统，其中，在所述预定义函数中填写所述给定参数包括为一个或多个所述函数参数使用一个或多个默认值，所述一个或多个所述函数参数不包括在所述给定参数中并且不包括在所述至少一个附加参数中。

26.根据例子1至5中的任一项所述的锻炼机器系统，其中，所述处理组件还被配置为：

当执行所述自适应训练程序时，接收表示功率输出的进一步测量值；

基于表示功率输出的所述进一步测量值来确定进一步的做功值；

更新所述能力函数以进一步拟合至所述进一步的做功值；

基于更新的能力函数来更新一个或多个所述给定参数或所述至少一个附加参数中的一个或多个；

基于更新的参数生成更新的自适应训练程序；和

基于所述更新的自适应训练程序，更新所述锻炼设备的所述输出或设置。

27.一种用于提供自适应训练程序的方法，所述方法包括：

获取表示功率输出的测量值；

通过以下确定表示功率输出的测量值的多个窗口尺寸持续时间的每个特定窗口尺寸的做功值：

为与所述特定窗口尺寸匹配的间隔确定表示功率输出的测量值所指定的函数的最大积分；

将函数拟合至为所述多个窗口尺寸持续时间所确定的所述做功值，作为能力函数；

计算用于训练课程的至少一个先前未指定参数的值，以使得使用所述先前未指定参数的锻炼函数的值在所述训练课程的持续时间内的任何时间都不会超过所述能力函数的对应值；

使用所述至少一个先前未指定参数来生成所述自适应训练程序；和

基于所述自适应训练程序提供输出或自动锻炼设置。

28.根据例子27所述的方法，其中表示功率输出的所述测量值是通过用户手动输入获取的。

29.根据例子27所述的方法，其中表示功率输出的所述测量值是通过穿戴式健身追踪器取得的记录的锻炼统计获取的。

30.根据例子27所述的方法，其中表示功率输出的所述测量值是通过集成到锻炼设备中的仪器系统获取的。

31.根据例子27-30的任一项所述的方法，

其中，所述方法是针对通过网络连接的多个锻炼机器实现的；

其中，表示功率输出的所述测量值是从所述联网的锻炼机器中的第一个获取的；

其中，从所述联网的锻炼机器中的第二个获取表示功率输出的第二组测量值，将其转换为对应窗口尺寸的附加做功值，并基于所述第二组测量值的年龄进行加权；和

其中，将所述函数拟合至为所述多个窗口尺寸持续时间所确定的做功值进一步包括将所述函数拟合至附加做功值。

32.根据例子31所述的方法，其中所述将所述函数拟合至所述做功值和所述附加做功值包括：

对于每个特定窗口尺寸，选择对应于所述特定窗口尺寸的所述做功值和所述附加做功值中的最大值；和

将所述函数拟合至用于所述窗口尺寸的所选最大值。

33.根据例子27-32中的任一项所述的方法，其中，所述方法由连接到多个锻炼机器的服务器系统执行。

34.根据例子27-33中的任一项所述的方法，其中，生成所述自适应训练程序是响应于包括以下的标识：

由用户，与所述用户相关联的移动装置，或由锻炼设备提供的，表示用户或所述锻炼设备的代码。

35.根据例子34所述的方法，

其中，生成所述自适应训练程序是响应于包括表示所述锻炼设备的所述代码的标识；和

其中，表示所述锻炼设备的所述代码通过所述移动装置上的图像捕获系统提供给所述移动装置，所述图像捕获系统捕获与所述锻炼设备一起显示的字母数字代码，条形码，或QR码。

36.根据例子34所述的方法，

其中，生成所述自适应训练程序是响应于包括表示所述用户的所述代码的标识；和

其中，表示所述用户的所述代码由所述移动装置提供。

37.根据例子27-30或36中的任一项所述的方法，其中，所述方法由锻炼机器执行。

38.根据例子27-30或36中的任一项所述的方法，其中，所述方法由与锻炼设备的用户相关联的移动装置执行。

39.根据例子27-38中的任一项所述的方法，其中，提供所述输出或自动锻炼设置包括将所述输出提供给服务器系统，所述输出包括所述至少一个附加参数的至少一个表示。

40.根据例子27-39中的任一项所述的方法，其中，提供所述输出或自动锻炼设置包括向移动装置提供输出，所述输出包括所述至少一个先前未指定参数的至少一个表示。

41.根据例子27-40中的任一项所述的方法，其中，提供所述输出或自动锻炼设置包括将所述输出提供给移动装置，所述输出包括要通过在所述移动装置上执行指令而对其进行操作的数据，被配置为提供用于用户实现所述自适应训练程序的显示。

42.根据例子27-41中的任一项所述的方法，其中，提供所述输出或自动锻炼设置包括将所述输出提供给锻炼设备，所述输出被配置为使所述锻炼设备的显示器提供用于所述自适应训练程序的指令。

43.根据例子27-42中的任一项所述的方法，其中，提供所述输出或自动锻炼设置包括向锻炼设备提供自动锻炼设置，其中，所述锻炼设备基于所述自动锻炼设置来自动实现所述自适应训练程序，使得所述锻炼设备执行所述给定参数和至少一个先前未指定参数。

44.根据例子27-43所述的方法，其中，提供所述输出或自动锻炼设置包括将所述输出提供给服务器系统或移动装置，其中，所述输出与包括以下一项或多项的用户配置文件相关联地被存储：

至少一些所述已确定的做功值；

所述能力函数；

所述自适应训练程序的统计；

所述训练课程期间的实际表现的度量；

个人信息；或

它们的任何组合。

45.根据例子27-44中任一项所述的方法，还包括：提供基于互联网的接口，所述接口通过网络浏览器或移动装置应用可访问，其中，所述基于互联网的接口提供对与由用户进行的多个锻炼相关联的用户配置文件的访问。

46.根据例子27-45中任一项所述的方法，其中表示功率输出的所述测量值包括以下一项或多项：

速度；

每分钟转数；

阻力；

倾斜；

距离，

持续时间；

体重，

重复；或

它们的任何组合。

47.根据例子27-46中的任一项所述的方法，还包括：

基于所述能力函数，确定与所述测量值相关的用户的临界功率和有限做功能力；和

将所述能力函数修改为使用所述临界功率和所述有限做功能力的组合的线性和对数函数。

48.根据例子31或32中的任一项所述的方法，

其中，所述方法由连接到所述网络的服务器系统执行；和

其中，所述服务器系统响应于所述用户的认证，获得与所述用户的用户配置文件相关联存储的所述附加做功值，并生成所述自适应训练程序。

49.根据例子27-48中的任一项所述的方法，其中，所述锻炼函数是针对间隔类型锻炼而定义的。

50.根据例子49所述的方法，其中，所述间隔类型锻炼函数的所述给定参数包括以下至少三个：间隔数量，间隔持续时间，间隔期间的功率输出，休息持续时间，休息期间的功率输出，或其任意组合。

51.根据例子27-48中的任一项所述的方法，其中，所述锻炼函数被定义用于跳过间隔类型的锻炼。

52.根据例子51所述的方法，其中，所述跳过间隔类型的锻炼函数的给定参数包括以下至少三个：间隔数，间隔期间的高峰做功持续时间，间隔内短暂休息时间的持续时间，间隔峰值期间的功率输出，间隔之间的休息时间，休息期间的功率输出，或其任意组合。

53.根据例子27-52中任一项的方法，

其中，计算所述至少一个先前未指定参数的所述值包括：

基于所述自适应训练程序的所表示的锻炼类型，从一组预定义的函数中获得所述锻炼函数；

在所述预定义的锻炼函数中填写一个或多个给定参数；和

求解所述至少一个先前未指定参数，其中所述至少一个先前未指定参数仅包括一个参数；和

其中，使用所述至少一个先前未指定参数来生成所述自适应训练程序包括：

基于至少所述至少一个先前未指定参数，选择要显示的数据以指示用户进行锻炼；或

基于至少一个先前未指定参数指定所述输出或自动锻炼设置。

54.根据例子53所述的方法，其中，在所述预定义的函数中填写所述一个或多个给定参数包括使用一个或多个默认值用于所述锻炼函数参数中的一个或多个，所述锻炼函数参数不包括在所述给定参数中并且不包括在所述至少一个先前未指定参数中。

55.根据例子27-54中的任一项所述的方法，还包括：

当所述自适应训练程序被执行时，接收表示功率输出的进一步测量值；

基于表示功率输出的进一步测量值来确定进一步做功值；

更新所述能力函数以进一步拟合所述进一步做功值；

基于所述锻炼函数与更新的能力函数的比较，来更新所述锻炼函数的一个或多个参数；

基于所述更新的参数生成更新的自适应训练程序；和

基于所述更新的自适应训练程序更新所述输出或自动锻炼设置。

56.一种计算机可读存储介质，其存储指令，所述指令在由计算系统执行时使所述计算系统执行用于自动提供自适应训练程序的操作，所述操作包括：

获取训练课程的给定参数；

获取表示功率输出的测量值；

通过以下生成所述自适应训练程序：

基于表示功率输出的所述测量值，确定能力函数或临界功率评估；和

使用(A)所述能力函数或临界功率评估和(B)所述给定参数生成所述训练程序，所述训练程序包括至少一个先前未指定参数的值；和

提供所述自适应训练程序。

57.根据例子56所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作还包括通过为与所述特定窗口尺寸匹配的间隔，确定由表示功率输出的测量值指定的函数的最大积分，确定表示功率输出的所述测量值的多个窗口尺寸持续时间的每个特定窗口尺寸的做功值。

58.根据例子57所述的计算机可读存储介质，其中，确定所述能力函数或临界功率评估包括将函数拟合至所述多个窗口尺寸持续时间所确定的做功值。

59.根据例子57所述的计算机可读存储介质，其中，通过计算所述至少一个先前未指定参数中的每一个的值来执行生成所述自适应训练程序，使得使用所述至少一个先前未指定参数的锻炼函数的值在所述训练课程的持续时间的任何时间内都不超过所述能力函数的相应值。

60.根据例子56-59中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，表示功率输出的所述测量值是通过用户手动输入而获得的。

61.根据例子56-59中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，表示功率输出的所述测量值是通过由可穿戴健身追踪器获取的记录的锻炼统计来获得的。

62.根据例子中56-59中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，表示功率输出的所述测量值是通过集成到锻炼设备中的仪器系统获得的。

63.根据例子58所述的计算机可读存储介质，

其中，所述计算系统耦合到连接多个锻炼机器的网络；

其中表示功率输出的测量值是由联网锻炼机器中的第一个获取的；

其中由所述联网的锻炼机器中的第二个获取表示功率输出的第二组测量值，所述第二组测量值被转换为对应窗口尺寸的附加做功值；和

其中将函数拟合至为多个窗口尺寸持续时间所确定的做功值还包括还将所述函数拟合至所述附加做功值。

64.根据例子58所述的计算机可读存储介质，

其中，所述计算系统耦合到连接多个锻炼机器的网络；

其中表示功率输出的所述测量值是由所述联网的锻炼机器的第一个获取的；

其中由所述联网的锻炼机器中的第二个获取表示功率输出的第二组测量，所述第二组测量值被转换为对应窗口尺寸的附加做功值；和

其中所述将所述函数拟合至为所述多个窗口尺寸持续时间所确定的做功值还包括将所述函数也拟合至所述附加做功值；和

其中所述将所述函数拟合至所述做功值和附加做功值包括：

对于每个特定窗口尺寸，选择与所述特定窗口尺寸相对应的做功值和附加做功值中的最大值；和

将所述函数拟合至所述窗口尺寸的所选最大值。

65.根据例子56-64中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作由连接到多个锻炼机器的服务器系统执行。

66.根据权利要求56-65中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，响应于包括以下的标识，生成所述自适应训练程序：

由述用户，由与所述用户相关联的移动装置，或由述锻炼设备提供的，表示所述用户或所述锻炼设备的代码。

67.根据例子66所述的计算机可读存储介质，

其中，所述自适应训练程序的所述生成是响应于包括表示所述锻炼设备的代码的标识；和

其中，表示所述锻炼设备的所述代码通过移动装置上的图像捕获系统提供给所述移动装置，所述图像捕获系统捕获与所述锻炼设备一起显示的字母数字代码，条形码，或QR码。

68.根据例子66所述的计算机可读存储介质，

其中，所述自适应训练程序的所述生成是响应于包括表示所述用户的所述代码的标识；和

其中，表示所述用户的所述代码是通过所述移动装置将所述代码的通信提供给所述锻炼设备。

69.根据例子56-64中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作由锻炼机器执行。

70.根据例子56-64中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作由与锻炼设备的用户相关联的移动装置执行。

71.根据例子56-70中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，提供所述自适应训练程序包括向服务器系统提供输出，所述输出包括所述至少一个先前未指定参数的至少一个表示。

72.根据例子56-71中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，提供所述自适应训练程序包括向移动装置提供输出，所述输出包括所述至少一个先前未指定参数的至少一个表示。

73.根据例子56-72中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，提供所述自适应训练程序包括向移动装置提供输出，所述输出包括将通过在所述移动装置上执行指令而对其进行操作的数据，被配置为为用户提供显示以实现所述自适应训练程序。

74.根据例子56-73中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，提供所述自适应训练程序包括将输出提供给锻炼设备，所述输出被配置为使所述锻炼设备的显示为所述自适应训练程序提供指令。

75.根据例子56-74中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，提供所述自适应训练程序包括向锻炼设备提供自动锻炼设置，其中，所述锻炼设备基于所述自动锻炼设置来自动实现所述自适应训练程序。

76.根据例子56-75中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作还包括向服务器系统或移动装置提供输出，所述输出与用户配置文件相关联地被存储，所述用户配置文件包括以下一项或多项：

至少一些已确定的做功值；

所述能力函数；

自适应训练课程的统计；

培训课程期间实际的表现的度量；

个人信息；或

它们的任何组合。

77.根据例子56-76中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作还包括：提供基于互联网的接口，所述接口通过网络浏览器或移动装置应用可访问，其中，基于所述互联网的接口提供用户配置文件的访问，所述用户配置文件与用户执行的多个锻炼相关联。

78.根据例子56-77中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中表示功率输出的测量值包括以下一项或多项：

速度；

每分钟转数；

阻力；

倾斜；

距离和持续时间；

体重和重复次数；或

它们的任何组合。

79.根据例子56-78中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，所述能力函数是线性函数。

80.根据例子56-79中任一项所述的计算机可读存储介质，

其中所述操作进一步包括通过以下计算所述至少一个先前未指定参数的所述值：

基于所述自适应训练程序的所表示的锻炼类型，从一组预定义的函数中获得锻炼函数；

在所述锻炼函数中填写所述给定参数；和

求解所述至少一个先前未指定参数，其中所述至少一个先前未指定参数仅包括一个参数；和

其中，生成所述自适应训练程序包括：

基于至少所述至少一个先前未指定参数，选择要显示的数据以指示用户进行锻炼；或

基于所述至少一个先前未指定参数指定自动锻炼设置。

81.根据例子53所述的计算机可读存储介质，其中，在所述预定义函数中填写所述一个或多个给定参数包括为所述锻炼函数参数的一个或多个使用一个或多个默认值，所述锻炼函数参数不包括在所述给定参数中并且不包含在所述至少一个先前未指定参数中。

82.根据例子56-81中的任一项所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作还包括：

当所述自适应训练程序被执行时，接收表示功率输出的进一步测量值；

基于表示功率输出的进一步测量值来确定进一步的做功值；

更新所述能力函数以进一步拟合所述进一步做功值；和

基于所述能力函数生成更新的自适应训练程序。

83.一种由移动装置执行的用于提供自适应训练程序的方法，所述方法包括：

获得表示功率输出的测量值；

通过以下方式，确定表示功率输出的所述测量值的多个窗口尺寸持续时间的每个特定窗口尺寸的做功值：

确定在与所述特定窗口尺寸匹配的间隔中，由表示功率输出的测量值所指定的函数的最大积分；

将函数拟合至为多个窗口尺寸持续时间所确定的做功值，作为能力函数；

计算用于训练课程的至少一个先前未指定参数的值，以使得使用所述先前未指定参数的锻炼函数的值在所述训练课程的持续时间内的任何时间都不超过所述能力函数的对应值；

使用所述至少一个先前未指定参数来生成所述自适应训练程序；和

基于所述自适应训练程序将自动锻炼设置发送给锻炼设备，其中所述锻炼设备基于所述自动锻炼设置自动实现所述自适应训练程序。

上面参考附图描述了所公开技术的几种实现方式。可以在其上实现所述技术的计算设备可以包括一个或多个中央处理单元，存储器，输入装置(例如，键盘和指向装置)，输出装置(例如，显示装置)，存储装置(例如，磁盘驱动器)，以及网络装置(例如，网络接口)。存储器和存储装置是计算机可读存储介质，其可以存储实现所描述技术的至少一部分的指令。另外，可以通过诸如通信链路上的信号之类的数据传输介质来存储或发送数据结构和消息结构。可以使用多种通信链接，例如互联网，局域网，广域网，或点对点拨号连接。因此，计算机可读介质可以包括计算机可读存储介质(例如，“非暂时性”介质)和计算机可读传输介质。

在本说明书中对“实现方式”(例如，“一些实现方式”，“多种实现方式”，“一个实现方式”，“实现方式”等)的引用是指结合实现方式描述的特定特征，结构，或特性被包括在本公开的至少一种实现方式中。这些短语在说明书中多个地方的出现不一定都指的是同一实现方式，单独或替代的实现方式也不是与其他实现方式互斥。此外，描述了可以由一些实现方式而不是其他实现方式展现的多种特征。类似地，描述了多种要求，其可能是一些实现方式的要求，而不是其他实现方式的要求。

如本文中所使用的，高于阈值意味着比较中的项目的值高于指定的其他值，比较中的项目处于某种指定数量的具有最大值的项目之中，或比较的项目具有在指定的最高百分比值内。如本文所使用的，低于阈值意味着比较中的项目的值低于指定的其他值，比较中的项目处于某些指定数量的具有最小值的项目之中，或者比较中的项目具有指定的底部百分比值内的值。如本文中所使用的，在阈值内意味着比较中的项目的值在两个指定的其他值之间，比较中的项目在中间指定的项目数之间，或者比较中的项目具有中间的指定的百分比范围内的值。相对的术语，例如高或不重要，如果没有其他定义，则可以理解为分配一个值并确定该值与已建立的阈值如何比较。例如，短语“选择快速连接”可以理解为表示选择具有分配的值的连接，该值对应于其高于阈值的连接速度。

如本文所使用的，单词“或”是指一组项目的任何可能的排列。例如，短语“A，B或C”是指A，B，C的至少一个，或其任何组合，诸如以下任一项：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A，B和C；或任何项目的倍数，诸如A和A；B，B，和C；A，A，B，C，和C；等等。

尽管已经以特定于结构特征或方法动作的语言描述了主题，但是应当理解，所附权利要求书中定义的主题不必限于上述特定特征或动作。为了说明的目的，这里已经描述了特定的示例和实现方式，但是可以在不脱离示例和实现方式的范围的情况下进行多种修改。上面描述的特定特征和动作被公开为实现所附权利要求的示例形式。因此，除了所附权利要求书外，示例和实现方式不受限制。

以上提及的任何专利，专利申请，和其他参考文献均通过引用并入本文。如果需要，可以对方面进行修改，以采用上述多种参考文献的系统，功能，和概念来提供进一步的实现方式。如果通过引用并入的文档中的陈述或主题与本申请的陈述或主题冲突，则以本申请为准。