MyFit项目中的训练量分类型追踪功能解析

MyFit项目中的训练量分类型追踪功能解析

在健身追踪应用MyFit的迭代开发过程中，用户反馈揭示了一个重要的功能优化方向：针对复合型训练计划（如上下肢分化训练）需要更细粒度的训练量追踪方式。本文将从技术实现角度解析该功能的设计思路与实现方案。

需求背景分析

传统训练量曲线将所有训练日数据线性连接，这在分化训练场景中存在明显缺陷。以典型的4分化计划为例：

• 上肢训练日A（推类动作）
• 下肢训练日A（蹲类动作）
• 上肢训练日B（拉类动作）
• 下肢训练日B（髋铰链类动作）

当这些异构训练数据被强制合并展示时，用户难以准确评估特定肌群的渐进超负荷效果，也无法识别各训练模块的周期性变化规律。

技术解决方案演进

初期方案评估

1. 独立图表方案：为每个训练类型创建独立图表

   • 优势：数据隔离清晰
   • 缺陷：界面空间占用大，跨类型对比困难

2. 多选过滤方案：允许用户组合选择同类训练日

   • 优势：保持单图表展示
   • 缺陷：操作复杂度增加

最终实现方案

采用多色编码系统在统一坐标系中展示：

• 不同训练类型使用专属色系（如红色系上肢/蓝色系下肢）
• 柱状图表示单次训练量，折线图表示趋势走向
• 通过图例实现类型筛选交互

技术实现要点

1. 数据分类算法：

   • 基于训练日志的元数据标记（如"upper_push"）
   • 支持用户自定义类型映射规则

2. 可视化渲染优化：

   • 动态颜色分配管理
   • 重叠数据的智能偏移显示
   • 响应式图表缩放

3. 状态管理：

   • 维护训练类型可见状态
   • 实现跨会话的视图偏好持久化

对训练监控的价值

该方案使用户能够：

• 识别特定肌群训练量的进展停滞
• 发现训练频率与恢复期的关联性
• 优化训练计划的周期性安排
• 避免某些肌群的过度训练或训练不足

未来演进方向

随着v3版本的技术架构升级，计划引入：

• 三维训练量热力图（体积x强度x频率）
• 自动训练模块识别算法
• 基于机器学习的发展趋势预测

该功能的迭代体现了MyFit团队"以科学训练为本"的设计理念，通过技术创新帮助用户获得更精准的训练反馈。