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  1. 1

    Horse gait analysis using wearable inertial sensors and machine learning (Analyse des Pferdegangs mithilfe von tragbaren Trägheitssensoren und maschinellem Lernen)

    Rana, M., Mittal, V.
    Veröffentlicht in Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology (2025)
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  2. 2

    Investigation of supervised machine learning for IMU-based swimming activity recognition (Untersuchung des überwachten maschinellen Lernens für die Erkennung von Schwimmaktivitäten auf Basis von IMU)

    Aram, S., Thompson, I. M., Hudson, D. A., Banks, J.
    Veröffentlicht in ISBS Proceedings Archive: Vol. 43: Iss. 1 (2025)
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  3. 3

    Evaluating agreement between a high-g and low-g accelerometer for measuring tibial acceleration across a range of running velocities (Bewertung der Übereinstimmung zwischen einem Hoch-g- und einem Niedrig-g-Beschleunigungsmesser zur Messung der Tibia-Beschleunigung über einen Bereich von Laufgeschwindigkeiten)

    Wong, J., Wyatt, H. E., Whatman, C., Cross, M. R., Yang, D., Sheerin, K.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2025)
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  4. 4

    Open water swimming: swimmers` kinematical and neuromuscular characterisation in a 5 km swim (Freiwasserschwimmen: Kinematische und neuromuskuläre Charakterisierung von Schwimmern über 5 km)

    Conceição, A., Marinho, D., Stastny, J., Gonçalves, C., Freitas, J., da Costa-Machado, R., Louro, H.
    Veröffentlicht in Sports (2025)
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  5. 5

    Comparison of an IMU- and magnet timing gate- based system and an opto-electronic device for analysing running biomechanics (Vergleich eines auf IMU und magnetischem Zeitmessgatter basierenden Systems mit einem optoelektronischen Gerät zur Analyse der Laufbiomechanik)

    Neuhaus, N., Breuker, K., Schmidt, M.
    Veröffentlicht in Sports Engineering (2025)
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  6. 6

    Validation of step time and asymmetry detection algorithm in high-intensity running with Movesense IMU (Validierung eines Algorithmus zur Erkennung von Schrittdauer und Asymmetrien beim hochintensiven Laufen mit Movesense-IMU)

    Martín Gómez, R., Kamstra, H., Allevard, E., Pollet-Villard, L., Cotter, J., Lamb, P.
    Veröffentlicht in Journal of Biomechanics (2025)
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  7. 7

    Trigger force and pistol motion of air pistol shooters of different skill levels (Abzugskraft und Pistolenbewegung von Luftpistolenschützen unterschiedlicher Leistungsniveaus)

    Liao, Y., Yang, H., Hamill, J., Tang, W.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2025)
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  8. 8

    Foot strike pattern detection using a loadsol® sensor insole (Erkennung des Fußaufsatzmusters mittels loadsol®-Sensoreinlage)

    Hata, K., Yamazaki, Y., Ishikawa, M., Yanagiya, T.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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  9. 9

    Reliability, accuracy and ecological validity of a wireless pressure sensor for swimming performance analysis (Zuverlässigkeit, Genauigkeit und ökologische Gültigkeit eines drahtlosen Drucksensors für die Analyse der Schwimmleistung)

    Coloretti, V., Russo, G., Bartolomei, S., Fantozzi, S., Cortesi, M.
    Veröffentlicht in Sports Engineering (2025)
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  10. 10

    The influence of menstrual cycle in heart rate variability and performance - a case study of a highly-trained female long-distance runner (Der Einfluss des Menstruationszyklus auf Herzfrequenzvariabilität und Leistung - Eine Fallstudie einer hochtrainierten Langstreckenläuferin)

    Barría-Miranda, F., Azócar-Gallardo, J., Ñancupil-Andrade, L., Ñancupil-Andrade, A., Garcia-Carrillo, E., Campos-Uribe, V., Cresp-Barria, M.
    Veröffentlicht in Journal of Human Sport & Exercise (2025)
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  11. 11

    Sensor fusion of high-frequency RTK GNSS and IMU improves the detection performance of running characteristics of each step in 400 m run (Sensorfusion von Hochfrequenz-RTK-GNSS und IMU verbessert die Erkennungsleistung der Laufcharakteristika jedes Schritts beim 400-m-Lauf)

    Keisuke, O., Kiyoshi, H., Naoto, M., Akiko, K., Wako, K., Hiroshi, N., Shunya, U., Masaki, T.
    Veröffentlicht in 29th Annual Congress of the European College of Sport Science, 2-5 July 2024, Book of Abstracts (2024)
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  12. 12

    Predicting running vertical ground reaction forces using neural network models based on an IMU sensor (Vorhersage der vertikalen Bodenreaktionskräfte beim Laufen mit Hilfe von neuronalen Netzmodellen auf der Grundlage eines IMU-Sensors)

    Li, S., Pan, J., Wang, D., Yuan, S., Yang, J., Hao, W.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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  13. 13

    Estimation of lower limb joint moments using consumer realistic wearable sensor locations and deep learning - finding the balance between accuracy and consumer viability (Schätzung von Gelenkmomenten der unteren Gliedmaßen mit Hilfe von realistischen, am Körper getragenen Sensoren und Deep Learning - ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Verbraucherfreundlichkeit)

    Carter, J., Chen, X., Cazzola, D., Trewartha, G., Preatoni, E.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2025)
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  14. 14

    Agreement between an inertial measurement unit (IMU) algorithm and a photoelectric system for analysing spatiotemporal variables during overground and treadmill running (Übereinstimmung zwischen einem Algorithmus einer inertialen Messeinheit (IMU) und einem fotoelektrischen System zur Analyse räumlich-zeitlicher Variablen beim Laufen auf dem Boden und auf dem Laufband)

    Miqueleiz, U., Aguado-Jimenez, R., Lecumberri, P., Gorostiaga, E. M.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2025)
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  15. 15

    Comparative kinematic analysis of high-speed treadmill vs. overground sprinting across athletic levels and sex (Vergleichende kinematische Analyse von Hochgeschwindigkeits-Laufbandtraining und Sprinttraining auf dem Boden über verschiedene Leistungsstufen und Geschlechter hinweg)

    Montalvo, S, Gonzales, F, Gruber, L, Gonzalez, M, Dietze-Hermosa, M, Dorgo, S.
    Veröffentlicht in The Journal of Sports Medicine and Physical Fitness (2025)
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  16. 16

    Wearable-based estimation of continuous 3D knee moments during running using a convolutional neural network (Schätzung von kontinuierlichen 3D-Kniemomenten während des Laufens mit Hilfe eines neuralen Netzes, basierend auf einem Wearable)

    Höschler, L., Halmich, C., Schranz, C., Fritz, J., Cigoja, S., Ullrich, M., Koelewijn, A. D., Schwameder, H.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2025)
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  17. 17

    Accuracy of smartwatches in predicting distance running performance (Genauigkeit von Smartwatches bei der Vorhersage der Leistung beim Langstreckenlauf)

    Dai, J., Chen, G., Gu, Z., Qi, Y., Xu, K.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  18. 18

    Evaluating acceleration impact asymmetries during sprinting: Analyzing leg and track lane disparities among national athletes (Bewertung von Asymmetrien während der Beschleunigung beim Sprinten: Analyse von Bein- und Bahnunterschieden bei nationalen Athleten)

    Paz-Paz, E. O., Pérez-Soriano, P., Encarnación-Martínez, A.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2025)
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  19. 19

    Repeatability of vertical ground reaction force estimation during running on the athletics track on 3 different days (Wiederholbarkeit der Schätzung der vertikalen Bodenreaktionskraft beim Laufen auf der Leichtathletikbahn an 3 verschiedenen Tagen)

    Scheltinga, B. L., Buurke, J. H., Kok, J. N., Reenalda, J.
    Veröffentlicht in Journal of Applied Biomechanics (2025)
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  20. 20

    Prediction of vertical ground reaction forces under different running speeds: integration of wearable IMU with CNN-xLSTM (Vorhersage der vertikalen Bodenreaktionskräfte bei unterschiedlichen Laufgeschwindigkeiten: Integration einer tragbaren IMU mit CNN-xLSTM )

    Chen, T., Xu, D., Zhou, Z., Zhou, H., Shao, S., Gu, Y.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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