Suchergebnisse - Sensors

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  1. 1

    Validity and reliability of an on-bike sensor system for the determination of aerodynamic drag in cycling (Gültigkeit und Zuverlässigkeit eines Sensorsystems am Fahrrad zur Bestimmung des aerodynamischen Widerstands im Radsport)

    Hopker, J. G., Barnes, C., Fennell, C. R. J., Gibson, S.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2025)
    Schlagworte: “… Sensor …”
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  2. 2

    Study of the local oxygen saturation in cycling and differences between sexes (Studie über die lokale Sauerstoffsättigung beim Radfahren und Unterschiede zwischen den Geschlechtern)

    Sendra-Pérez, C.
    Veröffentlicht 2025
    “… The most relevant conclusions of this thesis document were that portable muscle oxygenation sensors demonstrated moderate to good reliability in determining the second threshold.  …”
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  3. 3

    Asymmetric spread analysis of heart rate variability in XC mountain biking during a 20-minute autonomic profile test (Analyse der asymmetrischen Verteilung der Herzfrequenzvariabilität im Cross-Country-Mountainbiking während eines 20-minütigen autonomen Profiltests)

    Tafur-Tascón, L. J., Martínez-Patiño, M. J., Mina-Paz, Y.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
    “… Sensors …”
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  4. 4

    Validity of the Quarq cycling power meter (Validität des Quarq-Leistungsmesssystems für Fahrräder)

    Oteo-Gorostidi, J., Camara, J., Ojanguren-Rodríguez, D., Iriberri, J., Vadillo-Ventura, I., Montalvo-Pérez, A.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
    “… Sensors …”
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  5. 5

    Breath-by-breath measurement of respiratory frequency and tidal volume with a multiple-camera motion capture system during cycling incremental exercise (Atemzugweise Messung der Atemfrequenz und des Atemvolumens mit einem Motion-Capture-System mit mehreren Kameras während eines Fahrradtrainings)

    Massaroni, C., Nicolò, A., Lopes, A.L.d.C., Romano, C., Pinnelli, M., Sarro, K., Schena, E., Cerveri, P., Sacchetti, M., Silvestri, S., Silvatti, A. P.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
    “… Sensors …”
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  6. 6

    The type of sport, but not sex, impacts body composition and metabolic response to a complete weight loss-weight regain episode in weight cycling athletes: results from the WAVE st... (Die Sportart, nicht aber das Geschlecht, beeinflusst die Körperzusammensetzung und die metabolische Reaktion auf eine vollständige Gewichtsabnahme und -wiederzunahme bei Radsportlern: Ergebnisse der WAVE-Studie)

    Bagot S., Ramos I., Miles-Chan J., Dulloo A., Hackney A. C., Boirie Y., Duclos M., Thivel D., Isacco L. “… Body composition (dual-energy X-ray absorptiometry), core body temperature (telemetric temperature sensor), energy expenditure and substrate oxidation at rest and during moderate exercise (indirect calorimetry), and energy intake (48 h food record) were assessed.  …”
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  7. 7

    Validity and Reliability of an on-bike sensor system for the determination of aerodynamic drag in cycling (Gültigkeit und Zuverlässigkeit eines On-Bike-Sensorsystems zur Bestimmung des Luftwiderstands im Radsport)

    Hopker, J., Barnes, C., Fennell, C., Gibson, S.
    Veröffentlicht in SportRxiv Preprints (2024)
    Schlagworte: “… Sensor …”
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  8. 8

    Assessing ambient temperature measurements in road cycling races (Bewertung von Messungen der Umgebungstemperatur bei Straßenradrennen)

    Pinedo-Jauregi, A., Romarate, A. Schlagworte: “… Sensor …”
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  9. 9

    Continuous glucose monitoring in para cyclists: An observational study (Kontinuierliche Glukoseüberwachung bei Para-Radfahrern: Eine Beobachtungsstudie)

    Weijer, V., van der Werf, R., van der Haijden, M., Jeukendrup, A., van Loon, L. J. C., van Dijk, J. W.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2024)
    “… Furthermore, CGM accuracy is compromised during exercise, especially if the sensor is in proximity to highly active muscles. …”
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  10. 10

    Assessing energy availability and glucose dynamics in adolescent cyclists: Implications for nutritional interventions during the competitive season (Bewertung der Energieverfügbarkeit und Glukosedynamik bei jugendlichen Radsportlern: Implikationen für Ernährungsinterventionen während der Wettkampfsaison)

    Tarocchi, M., Pellegrino, A., Skroce, K., Zignoli, A., Cavadini, L. C., Bodini, C., Pagliai, G., Toncelli, L., Stefani, L., Vanni, S., Boddi, M., Modesti, A., Modesti, P. A.
    Veröffentlicht in Nutrients (2024)
    “… Their real-time power output, interstitial glucose, and temperature were recorded via sensors and a bike computer. Their energy intake (EI) was estimated from daily, self-reported food diaries.  …”
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  11. 11

    Validity and reliability of movesense hr+ ecg measurements for high-intensity running and cycling (Gültigkeit und Zuverlässigkeit der Movesense hr+ EKG-Messungen bei hochintensivem Laufen und Radfahren)

    Martín Gómez, R., Allevard, E., Kamstra, H., Cotter, J., Lamb, P.
    Veröffentlicht in Sensors (2024)
    “… Sensors …”
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  12. 12

    Validity of current smartwatches for triathlon training: How accurate are heart rate, distance, and swimming readings? (Aussagekraft aktueller Smartwatches für das Triathlon-Training: Wie genau sind Herzfrequenz-, Distanz- und Schwimmwerte?)

    Jacko, T., Bartsch, J., von Diecken, C., Ueberschär, O.
    Veröffentlicht in Sensors (2024)
    Schlagworte: “… Sensor …”
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  13. 13

    Sensitivity analysis of bicycle characteristics for pavement roughness monitoring by vibration data (Sensitivitätsanalyse von Fahrradmerkmalen für die Überwachung der Fahrbahnrauhigkeit durch Vibrationsdaten)

    Ghaderi, O., Cafiso, S., Caponnetto, R., Pappalardo, G.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
    “… The focus of this paper is to investigate how the physical characteristics of bicycles affect the vibration response under different pavement conditions, and to explore the potential of crowdsourced collection with sensor-equipped bicycles to collect data for road condition and comfort assessment of micro-mobility users.  …”
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  14. 14

    The effect of low-intensity exercise duration on acute skeletal muscle signalling responses (Die Auswirkung der Dauer eines Trainings mit niedriger Intensität auf die akuten Signalantworten der Skelettmuskulatur)

    Harrison, P., Dugdale, H., Hulston, C., Martin, N., Bailey, S., Bishop, D., Ferguson, R.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
    “… Mitochondrial biogenesis is initiated by homeostatic perturbations within skeletal muscle which activate sensor proteins, including AMPK, CaMKII, and p38 MAPK.  …”
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  15. 15

    Artificial intelligence in cycling - Live positional tracking using on-bike aerodynamic sensors (Künstliche Intelligenz im Radsport - Live-Positionsverfolgung mit aerodynamischen Sensoren am Fahrrad)

    Barnes, C., Hopker, J., Gibson, S.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
    Schlagworte: “… Sensor …”
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  16. 16

    Validity of a commercial wearable sensor measuring respiratory frequency in cycling (Gültigkeit eines kommerziellen, am Körper getragenen Sensors zur Messung der Atemfrequenz beim Radfahren)

    Greco, G., Innocenti, L., Massaroni, C., Nicolò, A.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
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  17. 17

    Estimation of LT with dynamic transfer function models with commercial HR and power sensor data (Schätzung von LT mit dynamischen Übertragungsfunktionsmodellen mit kommerziellen HR- und Leistungssensordaten)

    Stessens, L., Gouwy, R., Gielen, J., Aerts, J.-M.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
    Schlagworte: “… Sensor …”
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  18. 18

    Multi-sensor based analysis of the changeovers in team pursuit (Multisensorbasierte Analyse der Wechsel bei der Mannschaftsverfolgung)

    Decorte, R., Verstockt, S., Slembrouck, M.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
    Schlagworte: “… Sensor …”
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  19. 19

    Estimation of heart rate recovery from field rides (Schätzung der Erholung der Herzfrequenz bei Fahrten im Gelände)

    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2024)
    “… In this work, we propose ways to estimate HRR from data collected with power meters and heart rate sensors during field rides. This allows for continuous and automatic tracking of HRR without the burden of regular lab tests.  …”
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  20. 20

    Physical performance estimation in practice: A systematic review of advancements in performance prediction and modeling in cycling (Schätzung der körperlichen Leistungsfähigkeit in der Praxis: Ein systematischer Überblick über Fortschritte bei der Leistungsprognose und -modellierung im Radsport)

    Stessens, L., Gielen, J., Meeusen, R., Aerts, J.-M. “… Wearable technology, such as physiological and biomechanical sensors, can be integrated with mathematical models to enhance the practicality of performance monitoring and enable real-time feedback and personalized training recommendations.  …”
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