🚶 基于科学的步行分析

更智能地步行,更健康地生活

隐私优先的iOS应用程序,具有基于研究的步态分析、基于步频的训练区间和全面的健康跟踪功能。 由同行评审研究支持,包括CADENCE-Adults、Peak-30研究和生物力学科学。

✓ 7天免费试用    ✓ 无需账户    ✓ 100%本地数据

Walk Analytics iOS应用程序显示iPhone上的步行锻炼、步态指标和健康数据
基于研究

建立在科学证据之上

每项指标和建议都基于同行评审研究

78,500

Peak-30步频研究

基于英国生物银行研究显示,连续30分钟≥100 spm独立预测死亡风险降低40-50%(Del Pozo-Cruz等,JAMA 2022)

100 spm

中等强度阈值

CADENCE-Adults研究(Tudor-Locke等,2019)确定100步/分钟= 3 METs,灵敏度86%,特异性89.6%——这是我们步频区间的基础

2-4倍

ACWR损伤预防

急性:慢性训练负荷比>1.50会增加2-4倍的损伤风险(Gabbett,Br J Sports Med 2016)——我们自动跟踪以保护您的安全

11

经过验证的公式

从Moore的步频→METs方程到运动成本计算,每个公式都包含验证数据和临床解释

功能特点

先进的步行性能指标

为各级步行者设计的专业级分析

基于步频的训练区间

使用基于CADENCE-Adults研究的5个研究支持的区间(60-99 spm到130+ spm)进行训练。比心率区间更实用——无需胸带。每天跟踪Peak-30步频。

全面的步态分析

跟踪7项基本步态指标:步频、步长(40-50%身高)、着地时间(200-300ms)、双支撑期(20-30%)、不对称性(GSI公式)、速度和垂直振幅(4-8cm)。

训练负荷管理

通过步行压力得分(WSS)和ACWR跟踪预防过度训练。监测急性:慢性比率(保持0.80-1.30),并根据您的负荷获得个性化恢复建议。

生物力学与效率

深入步幅力学分析步行经济性跟踪。优化运动成本(1.3 m/s时约0.48-0.55 kcal/kg/km),识别步态偏差,提高10-15%效率。

健康集成

无缝Apple Health集成。自动导入步行锻炼,同步心率、距离、步数和健康指标。兼容Apple Watch移动性指标(步行稳定性、双支撑百分比、不对称性)。

完全隐私

您的所有步行数据都保留在iPhone上。无云同步,无账户,无跟踪。您的健康指标通过本地处理100%私密和安全。符合GDPR和HIPAA理念。

为什么选择Walk Analytics

唯一建立在科学基础上的步行应用

不仅仅是步数统计——基于生物力学研究的综合分析

步频优于心率

为什么重要:心率因热量、压力、咖啡因、疾病而变化。步频可靠、实用且经过验证。CADENCE-Adults研究显示100 spm =中等强度,灵敏度86%——比心率估算更准确。

Peak-30步频跟踪

突破性指标:您每天最佳的连续30分钟步行独立预测心血管健康和死亡率(78,500名英国生物银行参与者)。我们每天跟踪这一指标——没有其他步行应用做到这一点。

使用ACWR预防损伤

运动科学应用于步行:监测您的急性:慢性训练负荷比以预防过度使用损伤。研究显示ACWR >1.50 = 2-4倍损伤风险。我们在危险峰值出现之前提醒您。

步行经济性优化

能量效率:跟踪运动成本和步行效率(WEI, WALK Score)。通过Zone 2训练、步幅优化和力量训练提高10-15%的经济性——提供具体指导。

步态对称性与跌倒风险

临床级指标:计算步态对称指数(GSI)以检测不对称性。双支撑期>35%和步行速度<0.8 m/s表明跌倒风险升高——对老年人和康复至关重要。

50多篇同行评审引用

基于证据的指导:每项建议都链接到已发表的研究。从Tudor-Locke的步频阈值到Studenski的步态速度生命体征——科学透明。

工作原理

3步开始更智能的步行

1

连接Apple Health

从Apple Health自动导入您的步行锻炼。Walk Analytics分析您的历史数据以建立基线指标并计算您的慢性训练负荷(28天平均值)。

2

获得基于证据的见解

获得包括Peak-30步频、步态指标、步行经济性(运动成本)和ACWR在内的综合分析。通过基于研究的阈值了解您的模式。

3

科学训练

遵循步频区间、训练负荷进展(每周5-10%)和恢复的个性化建议。随着时间的推移跟踪效率、速度和健康结果的改善。

适用人群

适合每位步行者

健康爱好者

达到每周150分钟中等活动(100+ spm)指南。跟踪Peak-30步频以改善心血管健康。精准满足WHO/CDC建议——不仅仅是计步。

健身步行者

使用步频区间进行训练(Zone 2为100-110 spm用于有氧基础,间歇为120-130 spm)。通过系统训练提高10-15%的步行经济性。跟踪WSS以优化负荷。

竞走运动员

掌握竞走技术(130-160 spm,直腿,夸张的髋部旋转)。跟踪生物力学,监测训练负荷,使用ACWR预防过度训练。

老年人(65岁以上)

监测步态速度作为生命体征(保持>1.0 m/s)。跟踪双支撑百分比(<35% = 良好稳定性)、不对称性和跌倒风险指标。早期检测移动能力下降。

康复患者

使用GSI公式(不对称性<5% = 良好)客观跟踪步态改善、步长恢复和步行速度进展。为医疗保健提供者记录结果。

减重与健康

通过区间训练优化热量消耗。使用Moore的步频→METs方程准确计算能量消耗。通过渐进负荷进展建立可持续的运动习惯。

学习资源

深入的科学知识

全面的指南,解释每个指标背后的科学

基础知识

基于步频的训练区间

从心率到步频的完整范式转变。学习5个区间(60-99到130+ spm)、CADENCE-Adults研究、Peak-30概念和IWT协议。

生物力学

步行步幅力学

步态周期阶段,竞走技术(世界田径规则),步行与跑步的区别。不对称性GSI公式,地面反作用力。

性能

步行经济性与CoT

运动成本优化,倒摆模型(65-70%能量回收),Froude数,U形经济曲线,2.2 m/s的步行-跑步转换。

训练

训练负荷管理

Peak-30步频(Del Pozo-Cruz 2022),快速步行概念,ACWR损伤预防,3:1周期化,极化vs金字塔强度分布。

指标

步态分析指标

7项基本指标及临床阈值:步频(100 spm = 3 METs),步长(40-50%身高),双支撑期(>35% = 跌倒风险),不对称性,速度。

公式

科学公式

11个经过验证的方程:Moore步频→METs(R²=0.87),ACSM VO₂,能量消耗,GSI,WALK Score,运动成本,训练负荷,6MWT预测。

定价

简单透明的定价

免费试用Walk Analytics 7天。无需信用卡。

Walk Analytics高级版

$4.99 /月
  • Peak-30步频跟踪
  • 基于步频的训练区间
  • 高级步态分析(GSI, CoT, WEI)
  • 步行压力得分(WSS)
  • ACWR损伤预防
  • 11个经过验证的公式
  • 完全数据隐私(本地处理)
  • Apple Health集成
  • 永久无广告
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常见问题

常见问题解答

Walk Analytics与其他步行应用有何不同?

我们是唯一建立在同行评审研究基础上的步行应用。每项指标——Peak-30步频、ACWR、运动成本——都来自已发表的研究。我们引用了50多篇科学论文,并解释每项建议背后的证据。这不是计步;而是应用于步行的生物力学和运动生理学。

什么是Peak-30步频,为什么重要?

Peak-30步频是您每天最佳连续30分钟步行时的平均每分钟步数。一项针对78,500人的突破性研究(Del Pozo-Cruz,JAMA 2022)显示,它独立预测死亡风险——即使在控制每日总步数后也是如此。我们自动跟踪这一指标,这是其他应用都做不到的。

ACWR如何预防损伤?

急性:慢性训练负荷比将您最近的训练(最近7天)与长期平均值(28天)进行比较。研究显示ACWR >1.50会增加2-4倍的损伤风险。我们每天计算这一指标,并在危险峰值出现之前发出警告,帮助您以每周5-10%的增幅安全进展。

为什么使用步频区间而不是心率区间?

步频更可靠且更实用。CADENCE-Adults研究证明100 spm =中等强度(3 METs),灵敏度86%,特异性90%。心率因热量、压力、疾病、咖啡因而变化——步频则不会。而且,您不需要胸带或手表;只需计步即可。

Walk Analytics能帮助预防跌倒吗?

是的。我们跟踪临床跌倒风险指标:步态速度<0.8 m/s,双支撑期>35%,不对称性(GSI)>10%,以及步行稳定性。这些是来自老年病学研究的基于证据的阈值。早期检测可以在跌倒发生之前进行干预——对65岁以上成年人至关重要。

Walk Analytics如何保护我的隐私?

所有数据都保留在您的iPhone上——绝对如此。无云同步,无账户,无服务器接收您的健康数据。我们使用设备上的算法在本地处理所有内容。您的步行指标、位置、心率——完全私密。我们遵循GDPR和HIPAA理念,即使我们在法律上不需要(因为我们从不查看您的数据)。

我需要特殊设备吗?

不需要。Walk Analytics可与iPhone或Apple Watch配合使用。对于基本指标(步频、距离、步数),只需您的手机即可。对于心率数据和更准确的指标,Apple Watch有所帮助但并非必需。我们与Apple Health集成,因此任何兼容设备都可以使用。

Walk Analytics适合康复吗?

绝对适合。康复患者使用我们客观跟踪康复进展。步态对称指数(GSI)公式量化左右差异(<3%正常,>10%临床显著)。监测步长恢复、步行速度改善和不对称性减少。与您的物理治疗师或医生分享客观数据。

11个公式的科学基础是什么?

每个公式都包含验证数据和原始研究引用。例如:Moore的步频→METs方程(R²=0.87,±0.5 METs准确度,76名成年人)比旧的ACSM方程准确23-35%。我们展示科学,而不仅仅是黑盒计算。

准备好更智能地步行了吗?

加入使用基于研究的步态分析和训练科学改善健康的步行者行列

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