obseed HRV Analytics
Die meisten Wearables machen HRV fast nur über nächtliches RMSSD und Readiness sichtbar. obseed ergänzt diese Schlaf-HRV um echte RR-Intervall-Analysen deiner Aktivitäten: ein Feature, zwei Fähigkeiten, klar benannt.
Das Problem
Deine Uhr zeigt Schlaf-HRV. Was ist mit deinem Workout?
Die meisten Wearable-Apps reduzieren HRV auf nächtliches RMSSD, Baseline und eine Bereitschaftsanzeige. Das ist wertvoll für Erholung, lässt aber die RR-Intervalle deiner Aktivitäten fast ungenutzt.
- Die meisten Wearables behandeln nächtliches RMSSD als die HRV-Wahrheit.
- Workout-HRV kann DFA alpha-1 und Belastungsphysiologie zeigen, aber keine nächtliche Erholungsbaseline ersetzen.
- Schlaf-HRV erkennt Recovery- und Anpassungstrends, aber keine VT1/VT2-Crossover in einer Session.
Die Lösung
Eine HRV-Erfahrung. Schlaftrends plus Sportanalyse.
obseed behält die starke Schlaf-HRV-Perspektive bei und ergänzt sie um das, was Wearables kaum auswerten: Workout-HRV aus echten RR-Intervallen. Aktivitäten liefern Session-Metriken, DFA alpha-1, Belastungsphysiologie und Signalqualität. Nächte liefern RMSSD-basierte Recovery-Trends, Baselines, Datenabdeckung und langfristige Anpassung.
Was du bekommst
Workout-HRV Analyse
Schlaf-HRV Trends
Keine Schlaf-only HRV
Berichte mit Kontext
60+
Workout-HRV Metriken
9
Session-Domänen
2,16%
MAPE Brustgurt-Genauigkeit
vs. 17,49% Handgelenk
28 Tage
Schlaf-HRV Baseline
Schlaf-HRV Kontext
So wird aus Nächten ein Recovery-Trend.
Nächtliche RMSSD-Werte werden als eigene Datenspur betrachtet: mit Baseline, Abdeckung, fehlenden Nächten und langfristiger Anpassung – nicht als Ersatz für Session-HRV.
Schlaf-HRV Trendkarte
Nächte werden nicht isoliert bewertet, sondern gegen Baseline, Abdeckung und Trendrichtung gelesen.
Aktuell
72 ms
Abdeckung
90%
Anpassung
+9 ms
Illustrative synthetische Daten, keine echten Athletendaten.
Der Unterschied
Gleicher Herzschlag. Mehr als nächtliches RMSSD.
Sieh, was sichtbar wird, wenn HRV nicht bei Schlaf-Baseline und Readiness endet, sondern auch deine Aktivitäts-RR-Intervalle analysiert.
Ohne HRV Analytics
Schlaf-HRV als ganze HRV-Welt
Deine Uhr zeigt nächtliches RMSSD und Readiness. Gut für Erholung, aber kaum eine Analyse dessen, was in deinen Aktivitäten passiert.
Workout-RR bleibt Rohmaterial
Selbst wenn RR-Intervalle in einer Aktivität aufgezeichnet werden, nutzen die meisten Wearables sie nicht für DFA, Schwellen-Exploration oder Session-Segmente.
Keine Qualitätsprüfung
Der Handgelenk-PPG-Fehler springt von 0,49% in Ruhe auf 26,83% beim Radfahren (PMC, 2025). Artefakte und ektope Schläge? Still in deinen Score gemittelt.
Mit obseed HRV Analytics
Workout-HRV: 60+ Session-Metriken
RMSSD, SDNN, DFA alpha-1, Poincaré-Streudiagramm, LF/HF-Verhältnis und Sample-Entropie beschreiben deine Aktivität aus RR-Intervallen.
Schwellen-Exploration nur im Session-Kontext
Die DFA alpha-1 Crossover-Analyse liefert erste Hinweise, wo deine VT1 und VT2 liegen könnten. Ein experimenteller Forschungsblick auf deine Felddaten.
Transparente Qualität pro Datenspur
Nächtliche RMSSD- und ln(RMSSD)-Trends bleiben von Session-Metriken getrennt. Provider-Abdeckung, Signalquelle und Validitätsstufen bleiben sichtbar (Brustgurt: 2,16% MAPE, Handgelenk: 6,82%).
Workout-HRV Visualisierungen
Sieh, was eine Aktivität physiologisch verrät.
Diese 8 Diagrammtypen gehören zur Session-Analyse aus RR-Intervallen. Sie erklären Belastung, Dynamik und Qualität einer Aktivität – getrennt von deinen nächtlichen Recovery-Trends.
Autonome Balance
RR-Intervall-Histogramm
Frequenzspektrum
Multiskalen-Entropie
Rekurrenzdiagramm
DFA-Skalierungsdiagramm
Poincaré-Streudiagramm
Gefensterte Trends
Ein Feature für deine HRV.
Zwei klare physiologische Geschichten.
obseed HRV Analytics analysiert nicht nur – es trennt sauber. Workout-HRV erklärt Belastung und Session-Dynamik. Schlaf-HRV erklärt Recovery, Baseline und Anpassung über Zeit.
Ordne Recovery ohne Session-Rauschen ein
Schlaf-HRV
Nächtliche RMSSD- und ln(RMSSD)-Trends werden gegen deine 28-Tage-Baseline, Variabilität und Datenabdeckung gestellt. So bleibt Readiness ein Schlafsignal, kein Workout-Mix.Erste Hinweise auf deine Trainingszonen
Workout-HRV
Die DFA alpha-1 Crossover-Analyse während deiner Ausdauer-Sessions kann erste Hinweise liefern, wo deine VT1- und VT2-Schwellen liegen könnten. Ein experimentelles Forschungsfeature — kein Laborersatz, aber ein Ausgangspunkt.Verbinde Tags mit der richtigen HRV-Spur
Kontext
Koffein, Schlafqualität, Medikamente oder Stress können neben nächtlichen Trends und Aktivitäten stehen. Die Auswertung bleibt klar, weil obseed zeigt, ob ein Effekt in Schlaf-HRV oder Workout-HRV sichtbar wird.Verfolge Trends über Monate
Langfristige Anpassung
Schlaf-HRV betrachtet 90-, 180- und 365-Tage-Verläufe, Jahr-zu-Jahr-Deltas und HR-Kopplung. Das beschreibt Anpassung über Zeit, nicht die Dynamik einer einzelnen Session.Vertraue der richtigen Aussage
Datenqualität
Session-HRV zeigt Sensorqualität, Ektopie-Korrektur und Validitätsstufen. Schlaf-HRV zeigt Provider-Abdeckung, fehlende Nächte und Baseline-Suffizienz.Nutze mehrere Datenquellen bewusst
Dein Wearable
Garmin, Wahoo und Polar liefern Aktivitätsdaten, wenn RR-Intervalle aufgezeichnet werden. Nächtliche HRV kommt aus unterstützten Schlaf-Providern und bleibt separat ausgewiesen.Verstehe jedes Workout
Session-Detail
Aktivitäten und Multi-Session-Workouts werden einzeln betrachtet. Du siehst, wie HRV, Herzfrequenz und Belastungsmarker innerhalb einer Session zusammenspielen.Teile Kontext statt nur Scores
Berichte
Berichte trennen Workout-Analyse, nächtliche Recovery-Trends und Qualitätsindikatoren. Professionell genug für ein Sportlabor, zugänglich genug für dein Trainingstagebuch.So funktioniert's
Zwei Datenflüsse. Eine HRV-Ansicht.
Schritt 1: Verbinde deine Quellen
Verbinde deine Aktivitätsquellen wie Garmin, Wahoo oder Polar und deine unterstützten Schlaf-Provider. obseed hält Workout-HRV und Schlaf-HRV getrennt, auch wenn sie im selben Feature sichtbar werden.
Schritt 2: Sammle Session- und Nachtwerte
Zeichne Aktivitäten mit RR-Intervallen auf und synchronisiere deine Nächte. Für Session-HRV liefern Brustgurte die saubersten RR-Daten; Handgelenk-HRM wird unterstützt, aber entsprechend als Signalquelle bewertet.
Schritt 3: Erhalte deine Analyse
obseed erkennt Workout-RR-Daten für die 60+ Session-Metriken und nächtliche RMSSD-Werte für Recovery, Baseline und Anpassung. Du siehst beide Spuren in der App oder im Bericht.
Der Clou
Funktioniert rückwirkend, wie immer
HRV Analytics sofort verfügbar
Lade deine historischen Daten hoch oder synchronisiere sie. obseed analysiert vergangene Aktivitäten mit RR-Intervallen und baut nächtliche HRV-Verläufe aus vorhandenen Schlafdaten auf.
Deine HRV-Geschichte, nach Quelle sortiert.
Nicht sicher, ob deine Uhr RR-Intervalle aufzeichnet?
Die meisten Garmin-, Wahoo- und Polar-Geräte der letzten 5 Jahre tun es für Aktivitäten. Für Schlaf-HRV zählt, ob dein Provider nächtliche RMSSD-Daten liefert.
Nutzt du eine Garmin? Dann aktiviere zuerst die HRV-Aufzeichnung.
Bereit, Workout-HRV und Schlaf-HRV sauber zu verstehen?