Golden Cheetah 3.5 檔案匯入方式及初始使用之匯入考量

在進行Golden Cheetah 基本設定以後，騎乘活動的管理變得更方便。下一步是要建立每次騎乘後都匯入活動檔案的習慣。

• 每次騎乘後，使用 Activity > Import from file… 功能手動匯入單個 fit 檔案（注意不同的車錶或記錄器提取 fit 檔案的方式不盡相同）。不使用檔案同步功能，除了加快每次匯入時間以外，匯入時也是個好時機去做騎乘記錄，及檢查檔案有無異常。

• 在 Activities > Details > Workout 及 Notes 頁面填寫騎乘記錄。由於GC（截至3.5版）目前尚未支援中文搜尋，所以填寫內容想要用搜尋功能搜到，就必須以英數字填寫。例如騎乘線路是北宜公路，只能在Keywords 加入 Beiyi 9 協助以後進行搜尋。其他欄位均為選擇填寫（如果不填寫體重則使用運動員設定之體重值），不會對產生的圖表及數據造成任何影響，但這些記錄在進行訓練分析時可以是很寶貴的資料。

• 如果有遇到檔案異常的狀況，最常見而且影響最大的是功率暴衝，在 Activities > Edit 頁的 Anomalies 按鈕會亮燈，按下去會出來一個視窗，列出所有疑似的異常，再按下去就會找到有異常的一行。如果異常數字不多，可以一一手動修改並按 Save 儲存。如果發現異常數字太多，難以一一修正，可以利用 Edit 選單下的 Fix 各項功能（例如，功率暴衝可以用 Fix Power Spikes 自動修正）嘗試修正並存檔。

使用Fix Power Spikes修正功率暴衝

• 通常錯誤記錄一直重覆發生的話，可以大致抓到發生的原理和使用工具把他除掉的合適參數。這時，可以到 Tools > Options > Data Fields > Processing 設定修正工具在檔案匯入時執行（Apply 從 Manual 改為 Import）

如果從來沒有使用過GC，需要思考的是首次載入多少數據才有用，以下有一些建議可以參考：

• 一般而言，在GC裡面的記錄愈全面，所得出的數字及圖表愈準確。不過，也有不少因素會讓系統因為錯誤記錄而得出不準確的預測。所以，在首次使用GC前考慮載入記錄的時間也很重要
• 預設之長期訓練壓力天數為42天（即Coggan計算CTL的天數），意思是說，除非設定期初CTL種子（在Season設定Starting LTS，一般不建議設定，因為沒有進行功率監控很難預估CTS），否則匯入紀錄的前42天的CTL數值不會有任何參考價值

PMC前一個多月（紅框）沒什麼參考價值

• 主要監控訓練量的PMC圖表是基於FTP設定。如果從來沒有做過FTP測試，功率訓練與監控會有很大的影響。系統在匯入大量訓練記錄後，可以利用MMP（一定時間的最大功率曲線）通過公式估算不同時間點之FTP值（GC叫CP Ext，WKO叫mFTP），但此數值會受到一段時間（GC預設90天）的騎車狀態（環境，生理及心理），活動形式（比賽還是休閒騎）影響，所以建議還是專門去騎FTP測試，並將結果設定各時間點的FTP（WKO叫sFTP）並記錄到（Tools > Options > Athlete > Zones > Power Zones > Critical Power）

大概2017年12月開始功率訓練，2018年1月2日進行的第一次FTP測試結果為229W，這次的測試起始CP及FTP均定義從1900年開始，代表所有2018–1–27前的記錄都用這個FTP計算。一個月的sFTP不會有大變動，所以只要記錄滿42天CTL就有不錯的參考價值。FTP的定義和測試方式其實還滿有爭議的，我應該要再另寫一篇文章介紹

• 要養成盡量帶上所有感測器出門的習慣。騎乘記錄有功率但缺少心率，基於TRIMP的PMC就會亂掉。只有心率而沒有功率的話（例如只有功率訓練台，外騎沒有功率計）最好參考其他騎乘的TRIMP/TSS比例和當次騎乘的體感估算TSS，再使用Activities > Details > Metric 頁面手動補回TSS值

外騎沒有功率計（右）怎麼辦？平常在功率台上TRIMP和BikeStress（TSS）比例都差不多，再參考當天體感

在TSS欄位打勾，然後手動輸入估算值存檔。雖然不是很準確，起碼PMC圖表不會爛掉

• Strava有一個功能，可以在沒有使用功率計記錄的騎乘檔案，預估騎車的功率。GC也有類似功能：使用 Edit > Estimate Power Values 工具，填入車重，滾阻Crr，氣阻CdA，破風乘比Draft Multiplier，風速風向等參數，系統可以自動產生騎乘檔案中每一秒的功率值。不過，在實際使用上並不建議使用此功能。畢竟車錶使用GPS，速度及氣壓計得出的數值會有誤差，而且實際在外騎車影響瞬時輸出功率的因素也很多。在功率訓練上，寧可缺少某幾次騎車的功率數值（靠預估之TSS對長期功率監控不會有太大影響）也不希望被不準確的瞬時值影響GC計算得出的MMP曲線

Estimate Power Values 雖然看起來很強大（直接補滿缺少的功率值）但不建議用在實際騎乘記錄上

• 如果有在練三鐵或進行其他鍛鍊，為了確保準確監控身體所受的訓練壓力，是需要把所有其他造成訓練壓力的活動都存進GC。系統本身已支援跑步及游泳，使用相同之壓力管理概念（先定義跑步功率，跑步配速或泳速臨界值，在壓力臨界區間運動1小時為壓力100點）得出TriScore或SwimScore。或是用心率為基礎改用以TRIMP為基準之PMC。這部分不在本文討論範圍，有興趣可以自行發掘。