第一个问题如果是如何减少垂直振幅VO的话, 其实很简单, 不要用手表的垂直振幅，换
成Stryd 立即有感. lol
为什么？曾经有研究[1]针对 Garmin RDP, Stryd, Garmin HRM Pro 以及另外一个装置
INCUS NOVA 共同与高速摄影机进行比对, 测量各个针对 VO 量测结果的差异。
https://i.imgur.com/h7wVwg7.jpg
结果各个装置的VO呈现显著差异XD, 但是至少还是与高速摄影的结果显著相关, 因此
VO在相对的比较下还是有用的, 而跑友在讨论VO几公分时可能要注意一下不同装置间有
不同的差值.
https://i.imgur.com/2Qhd3ql.jpg
大致上 Garmin 是高估, 而 Stryd 是低估, 因此换成 Stryd 正解 XDDD
HRM (10.8cm ±1.5) 和 RDP (10.7cm ±2.1) 高估了 VO，而 NOVA (8.7 cm ±1.7)
和Footpod (8.0cm ±1.5) 被低估。（高速摄影为9.4cm ±1.8）
单独看 VO 很不好说, 曾经看过肯尼亚的菁英选手 VO 很高, 比 6cm 多很多很多，应
该还是要看它与步幅的比例.
研究说各家装置在跑步的过程中VO的相对变化仍然可参考, 上个月刚好也有用高速摄
影机验证这点 （就很普通的手机 720P, 240 FPS）身上带自己制作的 3cm 标示点,
纪录自己的跑步动态并且使用Kinovea尝试分析.
https://i.imgur.com/A42iXKe.jpg
其中髋的部份 Kinovea 会对标示点动态追踪并且将此值表示出来, 观察的点是相
对垂直位移, 最高与最低的差值与步幅比对大致上与 Stryd 相去不远。
单一看VO没有多大的意义. 个人认同推文网友所说, 若是在跑步的过程没遇到什么
阻碍且了解自己的跑姿看过觉得没太大的问题, 那就开心的跑步吧！不太需要在意
单独一个细项.
最后若是对自己的跑姿有兴趣的跑友其实颇推荐用高速摄影来看看, 也可用
Kinovea 的一些工具在后期试着对一个跑步周期分析自己的跑姿，个人觉得很好玩
，它甚至可以吃 OpenPose json档（一套人体姿态变识, 会自动勾勒出骨架图）
于是就变成：
https://www.youtube.com/shorts/bwPMPZhg7wI
因为将人体抽象化到骨架, 我想在跑姿的分析上应该帮得上忙。至少如果觉得在跑
版贴自己的跑姿不好意思的话，还可以把整个背景遮掉XD：
https://youtube.com/shorts/18v_FGowqDg
上面是一个非常厉害的女选手的跑姿。
以上。Kinovea + OpenPose 有机会再与跑友分享：）
参考：
[1] The validity and reliability of wearable devices for the measurement
of vertical oscillation for running
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9671438/