コンピュータで実行するユーザの運動パラメータを推定する方法であって、測定生理値を受信するステップと、測定生理値と測定運動パラメータ値との間の記憶された相関関係を用いて、前記測定生理値に基づいて推定運動パラメータ値を決定するステップと、前記推定運動パラメータ値を提供するステップと、を含む、方法。前記生理値が心拍数値であり、前記運動パラメータ値が、動力出力、酸素消費量、及び二酸化炭素排出量のうちの少なくとも1つである、請求項1に記載の方法。前記運動パラメータ値を提供するステップが、前記測定生理値と前記推定運動パラメータ値を含む信号を送信することを含む、請求項1に記載の方法。測定生理値を受信するステップが、前記測定生理値を含む無線信号を受信することを含む、請求項1に記載の方法。ユーザ固有のデータ入力を受信することをさらに含み、前記生理値に基づいて推定運動パラメータ値を決定するステップが、前記ユーザ固有のデータに基づいて前記推定運動パラメータをカスタマイズすることを含む、請求項1に記載の方法。前記ユーザ固有のデータが性別、年齢、身長、体重、フィットネスレベル、及び疲労レベルのうちの少なくとも1つである、請求項5に記載の方法。測定生理値と測定運動パラメータ値との間の前記記憶された相関関係を、受信した前記測定生理値と測定運動パラメータ値の回帰分析に基づいて生成する、請求項1に記載の方法。推定運動パラメータ値を提供するコンピュータシステムであって、心拍数センサ入力装置と、前記心拍数入力装置から心拍数情報を受信して、受信した前記心拍数情報と1つ以上の運動パラメータの推定値との間の相関関係を決定するプログラムを実行するよう構成したプロセッサと、推定運動パラメータ出力装置と、を含む、システム。受信した前記心拍数情報を送信するよう、前記推定運動パラメータ出力装置をさらに構成した、請求項8に記載のシステム。受信した特定ユーザの前記心拍数情報と運動パラメータ値との間の測定した相関関係を受信して記憶するメモリをさらに含む、請求項8に記載のシステム。コンピュータで実行する、運動中のユーザに対する測定心拍数と測定動力出力との間の相関関係を生成する方法であって、測定心拍数値を受信することと、測定動力出力値を受信することと、前記測定心拍数値と前記測定動力出力値を使用して、心拍数と動力出力との間のユーザ固有の相関関係を決定することと、前記ユーザ固有の相関関係をコンピュータメモリに記憶することと、を含む、方法。心拍数と動力出力との間の線形相関を決定することを含む回帰分析を使用して、心拍数と動力出力との間のユーザ固有の相関関係を決定する前記ステップを実行する、請求項11に記載の方法。心拍数と動力出力との間のユーザ固有の相関関係を決定する前記ステップが、回帰分析を用いて実行されると共に、前記心拍数と動力出力との間の一次相関を決定することを含む、請求項11に記載の方法。心拍数と動力出力との間のユーザ固有の相関関係を決定する前記ステップが、回帰分析を用いて実行されると共に、前記心拍数と動力出力との間の線形相関、一次相関、及び二次相関を決定することを含む、請求項11に記載の方法。前記測定心拍数と動力出力との間の微分相関を適用することをさらに含む、請求項14に記載の方法。前記ユーザ固有の相関関係をコンピュータメモリに記憶することが、前記ユーザ固有の相関関係を1つ以上のユーザ入力値と関連付けることを含む、請求項11に記載の方法。ユーザ入力値が、性別、年齢、身長、体重、フィットネスレベル、及び疲労レベルのうちの少なくとも1つを含む、請求項16に記載の方法。コンピュータで実行する、ユーザの動力出力を推定する方法であって、測定心拍数値を受信するステップと、測定心拍数値と動力出力値との間の記憶された相関関係を使用して、前記心拍数値に基づいて推定動力出力を決定するステップと、前記動力出力値を提供するステップと、を含む、方法。ユーザ固有のデータ入力を受信することをさらに含み、前記心拍数値に基づいて推定動力出力値を決定するステップが、前記ユーザ固有のデータに基づいて前記推定動力出力値をカスタマイズすることを含み、前記ユーザ固有のデータが、性別、年齢、身長、体重、フィットネスレベル、及び疲労レベルのうちの少なくとも1つである、請求項18に記載の方法。測定心拍数値と動力出力値との間の前記記憶される相関関係を、受信した測定心拍数値と動力出力運動パラメータ値の回帰分析に基づいて生成する、請求項18に記載の方法。したがって、十分に低いコストで、持ち運びのできる運動パラメータ測定システムを提供することが必要である。さらに、概して自転車に乗ることと同様に他の運動活動にとっても動力測定が有効であると思われるため、自転車だけでなく、あらゆるその他の運動活動においても使用することの可能な動力測定システムを提供することが必要である。一つの例示的な実施形態では、コンピュータで実行する方法がユーザの運動パラメータを推定するために使用される。この方法は測定心拍数値を受信するステップと、測定心拍数値と測定した運動パラメータ値との間の記憶された相関関係を使用して前記心拍数値に基づいて、推定運動パラメータ値を決定するステップと、前記推定運動パラメータ値を提供するステップとを含む。別の例の実施形態では、本発明は、推定運動パラメータ値を提供するコンピュータシステムを検討する。前記システムは心拍数センサ入力装置と、前記心拍数入力装置から心拍数情報を受信するように構成され、受信した前記心拍数情報と1つ以上の運動パラメータの推定値との間の相関関係を含むプログラムを実行するプロセッサと、推定運動パラメータ出力装置と、を含む。前記システムは、受信した前記心拍数情報を前記推定運動パラメータ出力装置が伝送するように、構成することが可能である。前記システムは、特定のユーザに対する受信した前記心拍数情報と運動パラメータ値との間の測定した相関関係を受信して記憶するメモリをさらに含み得る。さらに別の実施形態によれば、ユーザの運動中に測定した心拍数と測定動力出力との間の相関関係を生成する、コンピュータで実行する方法を提供する。前記方法は、測定心拍数値を受信することと、測定動力出力値を受信することと、心拍数と動力出力との間のユーザ固有の相関関係を決定することとを含む。前記相関関係は、前記測定心拍数値と前記測定動力出力値の回帰分析に基づくものであり得る。前記方法は前記ユーザ固有の相関関係をコンピュータメモリに記憶することをさらに含む。心拍数と動力出力の間のユーザ固有の相関関係を決定することは、心拍数と動力出力との間の線形相関を決定すること、前記心拍数と前記動力出力との間の一次相関を決定すること、前記心拍数と前記動力出力との間の線形相関、一次相関、及び二次相関を決定すること、及び/又は前記測定した心拍数と動力出力との間の微分相関を適用することとを含み得る。さらに別の例の実施形態において、コンピュータで実行するユーザの動力出力を推定する方法は、測定心拍数値を受信するステップと、測定心拍数値と動力出力値との間の記憶された相関関係を用いて前記心拍数値に基づいて、推定される動力出力を決定するステップと、前記動力出力値を提供するステップと、を含む。前記方法は、ユーザ固有のデータ入力を受信することを含み得るものであり、心拍数値に基づいて推定される動力出力値を決定することは、前記ユーザ固有のデータに基づいて前記推定される動力出力値をカスタマイズすることを含み、前記ユーザ固有のデータは、性別、年齢、身長、体重、フィットネスレベル、及び疲労レベルのうちの少なくとも1つであることを特徴とする。また、前記方法は測定心拍数値と動力出力値との間の記憶された相関関係を、受信した測定心拍数値と動力出力運動パラメータ値の回帰分析に基づいて生成するよう、構成され得る。添付の図面に本発明の好適な実施形態を示す。なお、図面全体を通して同様の部分については同一の参照番号を付して示している。本発明は運動中に1つ以上の運動パラメータの推定値をユーザに提供する方法と装置を検討するものである。本発明の方法は測定した心拍数示数と1つ以上の測定した運動パラメータとの間の相関関係を得ることを含む。実際の心拍数と実際の運動パラメータとの間の相関関係を一旦確立すると、回帰分析を行うことによって、測定心拍数と測定運動パラメータとの間の相関関係を決定することが可能である。換言すれば、実際に測定した運動パラメータと実際に測定した心拍数を関連付けることによって、本発明の方法及び装置は導き出した相関関係を用いて、その後に実際の心拍数情報に基づいて1つ以上の運動パラメータを推定することが可能となる。よって、相関関係を生成した後、ユーザは特定の運動パラメータを実際に測定する手段を使用する必要がなく、自己の心拍数情報を用いるだけで、リアルタイムに又は運動を終えた後に、自己の運動パラメータの推定値を得ることができる。ここで図1を参照すると、一例示的な実施形態による、測定した生理的データを1つ以上の測定運動パラメータと組み合わせて受信し、相関関係を得るよう構成した較正システム100を示す。較正システム100は、心拍数モニタ102、少なくとも1つの運動パラメータモニタ104、回帰分析エンジン106、及び相関関係データベース108を含む構成である。較正システム100の実行は、プロセッサ110、メモリ112、1つ以上の入力装置114、及び1つ以上の出力装置116を含む標準的なコンピュータシステムを用いて行い得る。モニタ102及び104は、システム100の構成要素であるように示しているが、これらのシステムは有線、若しくは無線接続でシステム100に生成したモニタリングデータを提供をするように構成した外部装置として実装してもよい。ここで図2も参照すると、一例示的な実施形態による、測定した生理的データ値と1つ以上の測定した運動パラメータとの間の相関関係データを生成する、コンピュータで実行する方法を示すフローチャート200が示されている。フローチャート200の方法はシステム100が実行し得る。フローチャート200は複数のステップを特定の順序で行うように示しているが、該方法は、より多くの、より少ない、及び/又は異なる順序のステップを実行して、ここに示す機能を実行することができることを理解されたい。さらに、本明細書中では特定のハードウェアが特定のステップを実行するよう記載しているが、これらのステップを任意の種類のハードウェアで実行して、ここに示す機能を実施することが可能であることを理解されたい。ステップ202は、システム100がユーザデータを受信する構成である。ユーザデータは、モニタ102及び104から受信したデータ等の測定値に基づいて得ることが可能である、及び/又は、キーボードやマウス等の1つ以上の入力装置114を用いて手入力することが可能である。それらに限定されないが、ユーザデータの例としては身長、体重、性別、年齢、相対的なフィットネス状態、最大心拍数、安静時の心拍数等がある。ステップ204は、システム100が任意の相関関係歪曲要因を識別して受信する構成である。それらに限定されないが、相関関係歪曲要因の例としては、テスト手順を中又は外で実行すべきかどうかを決定すること、現在温度を決定すること、トレーニングコースの形状を決定すること、ユーザの最近のカロリー状況を決定すること、ユーザの最近の活動状況を決定すること、モニタリング装置の種類を決定すること等がある。相関関係歪曲要因は、アンケート、アップロードされたデータ、1つ以上のセンサからのデータ等に基づいて決定され得る。ステップ206では、モニタ102及び104を用いて、経時時な測定生理値と、経時的な1つ以上の測定運動パラメータをそれぞれ生成するテスト手順を実行する。一例示的な実施形態では、測定生理値はユーザの心拍数であり得る。測定心拍数情報と測定運動パラメータを関連付けるステップは、所定のトレーニングルーチン又は運動を行うことによって実行される。運動又はトレーニングルーチンは、当該技術分野で知られている瞬間的心拍数示数を検出する生理的モニタ102のように略標準的な心拍数ストラップをユーザに提供することによって実行し得る。心拍数ストラップはユーザの胸の周りに装着し、該ストラップは検知した心拍数を伝送する手段を含む。心拍数ストラップはコンピュータ等の装置との有線接続を含む場合もあれば、代替的に、コンピュータ等の装置に心拍数情報を無線で伝送する手段を含む場合もある。生理値を検知すると同時に、1つ以上のモニタ104は経時的に運動パラメータ値を生成する構成である。例えば、モニタ104が動力モニタである場合には、自転車のホイール上のパワータップPowerTap登録商標動力計等の装置を用いて、ユーザの動力出力を測定し得る。さらにシステム100は、第2のモニタ104として酸素消費量モニタを含むよう構成してもよく、この場合には、酸素消費量を測定するように構成した装置を用いて、ユーザの酸素消費率を測定し得る。二酸化炭素排出率も同様の装置を用いて測定することが可能である。例示的な運動パラメータモニタリング装置を示しているが、モニタ104を用いて任意の測定可能な運動パラメータを測定し得ることを理解されたい。ステップ206の運動セッション又はトレーニングルーチンは、ユーザの心拍数を変化させる身体運動を含む一連の活動をユーザが行いながら、同時に自己の実際の運動パラメータの測定を要求できる設計になっている。例えば、所定のトレーニング又は運動セッションとしては、ユーザの動力出力を測定するよう相互に接続した動力計を備えたトレーニング用自転車に乗ること等がある。代替的に、エリプティカルマシン、トレッドミル、ローイングマシン等の運動装置を使用して動力をモニタリングすることも可能である。ステップ206の1つの実施形態では、ユーザはトレッドミル上でランニングしながら、自己の速度と心拍数を測定する。また、受け付ける測定値の精度を保証するべく、さらにトレッドミルの勾配の設定を同時に記録するようにシステム100を構成してもよい。このように、所与の速度と勾配に応じた特定のトレーニング方法とユーザの心拍数示数を関連付けることが可能である。この情報は所定の活動における個人の弱点を算定するのに有用であり得る。すなわち、この情報は、所定のスロープと速度の組み合わせ等、ユーザが更なるトレーニングをどのような状況下で行う必要があるかを決定することに有用であり得る。ステップ206の別の実施形態では、ユーザは、例えばゼロ度等に勾配を固定したトレッドミルをユーザが走りながらその心拍数を測定することもできる。このように、ユーザは特定の速度を特定の心拍数示数と関連付けることで、その後の走行中に、自己の測定心拍数に基づいて平坦なトラック又は地面に対する自己の速度を推定することが可能となる。ステップ206の別の実施形態では、ユーザは速度データ、獲得標高、及び心拍数を測定及び/又は記録するよう構成したGPS装置を使用してもよい。この情報により、ユーザは所与の心拍数示数で所与の速度及び/又は標高を調整することにより、検出された心拍数示数を基にその後のトレーニング活動において自己の速度又は獲得標高を推定することが可能となる。ステップ206の1つの例示的なトレーニング運動において、所定のトレーニングルーチンを少なくとも15分間にわたって実行しながら、ユーザの心拍数と運動パラメータデータを同時にモニタリング及び収集する。トレーニングルーチン又は運動セッションを行う時間は希望に沿った長さでよく、実質的に変更可能であることを理解されたい。所定のトレーニングルーチン又は運動セッションは、その過程を通して次第に運動量を増すことを含み得る。当然ながら、トレーニングルーチン又は運動セッションは運動シーケンスのあらゆる異なる組合せを含み得る。例えば、トレーニングルーチン又は運動セッションは、著しく運動量を増加させた後、適度な運動を行うかほとんど運動をしない、即ち惰性運動の期間を含み得る。モニタ102及び104の生成したデータはプロセッサ110に送られて、ステップ208から212において、システム100で使用する運動パラメータモニタ104の数及び/又は種類に応じて、分析エンジン106で処理する。データは測定と同時に伝送してもよく、及び/又は、それぞれのモニタに対応するローカルメモリ内にデータを記憶してもよい。代替的に、データは心拍数情報を記憶するメモリを有するコンピュータ等の装置に伝送してもよい。コンピュータ等の装置は、図6を参照して以下で説明するトレーニング用自転車のハンドルバー等のエクササイズ機器の部分に取り付けてもよく、又は、アームバンド等に備えてこれをユーザが装着してもよく、又は単純にユーザと同じ領域にあるコンピュータに備えてもよい。情報を記憶すると、データはその後の操作でプロセッサ110に送信され得る。プロセッサ110は、データを生成した後、及び/又はデータ生成と同時に、ステップ214でシステム100のユーザから主観的データを受信する構成とすることが可能である。主観的情報は、認識努力レベルを含み、一実施形態では、人によっては心拍数よりも運動反応を決定するものとして正確であるという根拠もあることから、心拍数に代わるものとして主観的情報を使用することも可能である。心拍数に加えて認識努力をさらに使用することで、アルゴリズムが強化され、心拍数ベースの算定に信頼性が増す。データ生成後及び/又はデータ生成と同時に、プロセッサ110は分析エンジン106を実行して、受信した生理的データと1つ以上の運動パラメータ値との間の1つ以上の相関関係をステップ216で生成する構成とすることが可能である。回帰分析は、従属変数、即ち測定した生理値と、1つ以上の独立変数、即ち1つ以上の運動パラメータ値との間の関係を識別するべく、いくつかの変数をモデリング及び分析する、多様な周知の方法のいずれかを含み得る。回帰分析は、例えばステップ202で受信したユーザデータ、ステップ204で受信した歪曲要因、ステップ206で受信した主観的データ等の1つ以上のその他の入力値に基づいて、識別した関係を修正することをさらに含み得る。いずれにせよ、特定のユーザの測定心拍数と測定パラメータとの間の相関関係を決定して、その後のトレーニングセッションにおいて、ユーザの測定心拍数を使用して、パラメータ値を推定するよう、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを構成して適応させることにより、実際の測定装置又はシステムを使用する必要がなくなる。所定のトレーニングルーチン又は運動セッションが完了すると、測定心拍数と測定運動パラメータデータを比較して、対時間でプロットする。詳細には、心拍数ストラップと運動パラメータ測定装置で測定したデータをコンピュータにアップロードする。ここで図3を参照すると、モニタ102からの心拍数データとモニタ104からの動力出力データを受信するよう構成した一例のシステム100を用いて収集したデータを示すグラフ300が示されている。グラフ300は、対時間でプロットする動力軸304に示す収集動力データと、時間軸304に示す時間とを示している。このデータは、データ生成中又は図2を参照して説明した調整操作の完了後に、プロセッサ110が受信し得る。ここで図4を参照すると、測定した運動パラメータ値404に対する測定生理値402を示すグラフ400は、相関関係情報を生成するべく回帰エンジン106によって使用されるデータを示す。図4に示す例では、測定心拍数情報を対測定動力でグラフ表示している。詳細には、a線形曲線406、b二次多項式曲線408、c三次多項式曲線410を用いてこれら2つの測定値を相関させる。算定された対応する相関定数を有する線形、二次、及び三次の相関曲線の典型的なものを、それぞれ406、410として示している。詳細には、線形的プロット、二次的プロット、及び三次的プロットは、以下の式によって算定したものであり、式中a、b、c、及びdは、固有の調整パラメータであり、xはユーザの心拍数である。ユーザの心拍数は任意の所与の時点における瞬間的な心拍数測定値、平均心拍数、又は所定の時間にわたる心拍数の平均値、中央値、若しくは最頻値であり得る。線形:動力=axb二次:動力=ax2bxc三次:動力=ax3bx2cxd前述のとおり、図4は動力出力との相関関係を線形的、二次的、そして三次的にグラフ表示した一例である。したがって、本例では回帰分析エンジン106は、図4に示すデータを用いて変数a、b、c、dを生成することにより、ユーザの心拍数と動力出力との間の適切な相関関係を確立することができる。本発明の代替的な実施形態では、回帰分析エンジン106が微分相関を実行して、推定動力出力の算定の精度を高めている。時間に関して心拍数データを微分することで、測定心拍数と推定動力出力との間のより正確な相関関係を求めることができると共に、遅延を著しく少なくすることができる。ユーザの心拍数が特定の時点で増加又は減少しているかを判断することによって、回帰分析エンジン106の生成する相関関係データをさらに向上させることが可能である。微分による調整のために、追加のトレーニングルーチン又は運動セッションを実行して、微分相関を確立することも可能である。例えば、ユーザが動力出力を急に増大させる必要がある場合には、短距離走を行うことが可能である。短距離走した後には、その度に例えば2分から5分間の休憩時間をとる。このように、短距離走と休憩時間から得たデータを使用して、ユーザの実際の動力出力に対して測定心拍数の上昇率又は減少率を相関させることができる。微分による調整のための一般式は以下のものであるが、式中xは心拍数、a、b、c、dはユーザの固有の調整パラメータである。微分による線形:動力=axbcdx/dt式中、dx/dtは瞬間的、又はランニング平均に基づいた値であり得る。ここで図5を参照すると、時間504に対する動力出力502の微分調整値を示すグラフ500が示されている。図3に関して示した算定と同様に、回帰分析エンジン106は、一次、二次、及び三次微分の微分値508から512と共に動力出力506の線形値をそれぞれ用いて、ユーザ固有の定数a、b、cを決定することが可能である。さらに図5に示すように、線形微分相関により、標準的な動力出力値を時間の関数として正確に示す回帰分析エンジン106によって識別された関係を示すよう、グラフをさらに進展させることが可能となる。このように、ユーザは自己の瞬間的な動力を決定又は推定できるだけでなく、運動の過程で動力出力がどのように変動するかを見ることができ、トレーニングの全ての部分又は任意に選択した部分における平均動力を決定することができる。ここで再び図1と図2を参照すると、システム100は、ステップ218において、測定生理的データと測定運動パラメータデータとの間の識別した相関関係をメモリ112内の相関関係データベース108に記憶するように構成し得る。測定、検出、及び/又は手入力したデータに基づいて、識別した関係にさらに索引を付けることにより、以下の記載するように、識別した関係を同様のデータのその後の検出に基づいて使用することができる。1つの実施形態では、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションのパフォーマンスに対してデフォルト相関を置き換えることもできる。これは、相関の実行に必要な実際の動力計や同様の運動パラメータ測定装置にアクセスできないユーザにとって特に有利である。デフォルト相関は、特定のユーザに対する周知の生理的パラメータを使用及び適用して、同様の生理的パラメータを有するその他のユーザに合うような相関を得る。このように、本発明による装置及び方法は、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを一通り行う必要なく、直接的に装置及び方法の基本的な機能を利用することができる。ユーザの疲労レベルに基づいて、別の種類の相関を算定することもできる。この相関では、所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを用いて、又は代替的に長いトレーニングが始まる前にデフォルト相関を用いて、標準的な相関を実行し得る。トレーニングが終わると、ユーザは所定のトレーニングルーチン又は運動セッションによって提供される標準的な相関を実行する。本実施形態では、実際のトレーニング中に消費エネルギー量を算定する。その後消費エネルギーを実際の心拍数及び動力データと比較する。このように、本発明の方法及び装置は、トレーニング中に消費した全エネルギーと相関曲線を比較することによって、疲労をより良く把握し、トレーニングの過程を通して心拍数と動力出力との相関関係を改善することができる。ユーザは所定のトレーニングルーチン又は運動セッションを実行しながら、トレーニングルーチン又は運動セッション中の所定の時点において自己の認識努力量の評価を周期的に入力するという、さらに別の種類の相関を実行することもできる。主観的努力量評価データは、ディスプレイ装置等の手段に入力することが可能である。トレーニングルーチン又は運動セッションが終わった後、データをユーザの主観的努力量データと比較することによって、ユーザの認識努力量と、心拍数と、動力出力等の実際の運動パラメータとの間の精度を高めることができる。ここで図6を参照すると、本発明を適用した典型的な例として、クランクアーム16によってチェーンリング18に繋がれた一対のペダル14を回転自在に支持するフレーム12を含む自転車10がある。チェーンリング18は、チェーン24によって後部ホイール22のハブ20に連結されている。ペダル12とクランクアーム14を介してチェーンリング18に回転力をサイクリニストが与えることによって、自転車10に動力が供給される。チェーンリング18の回転は、チェーン24によって後部ホイールハブ20に伝えられるが、このハブ20がスポーク26を介して後部ホイール22に回転を伝えることで、自転車10が動くことになる。有利なことに、本発明によれば自転車10は運動パラメータをモニタリングするハードウェアを含む必要がない。自転車10の前部における1対のハンドル30にはコンピュータ28が搭載されている。コンピュータ28は、心拍数、走行距離、標高、及び速度すべてが従来通り等のユーザに関連するパフォーマンスデータと、そして本発明によれば、酸素消費量、二酸化炭素排出量、及び/又は動力出力のうちの1つ以上の推定値をユーザに伝えるディスプレイスクリーン31を含む。コンピュータ28はチェストストラップ等の心拍数センサからデータを受信する手段32を含む。前述のように、コンピュータ28は本発明の方法によって送信機から受信したデータを記憶して処理するよう構成したプロセッサをさらに含む。ここで図7を参照すると、本実施形態では心拍数である検出した生理値に基づいて1つ以上の推定運動パラメータを生成するよう構成した一例としてのコンピュータ700が示されている。コンピュータ28は、心拍数入力装置702、コンピュータプロセッサ704、上述のように生成される相関データベース108含むように構成したメモリ706、及び運動パラメータ出力データ708を含む構成であり得る。コンピュータ28の構成については、より多くの、又はより少ない、又は異なる構成の要素を含むように構成して、本明細書中に述べる機能を実行するようにしてもよい。コンピュータ700は、心拍数のような測定生理値を使用して、記憶した相関値に基づいて推定運動パラメータ値を決定するよう構成した任意の装置であり得る。入力装置702は、感知した心拍数値を受信してプロセッサ704に感知した心拍数値を提供するように構成した心拍数センサ等の受信手段であり得る。同様に出力装置は、運動パラメータ値を送信及び推定する、プロセッサ704の生成した推定値を提供するよう構成したディスプレイ等の送信手段である得る。相関データベース108には、心拍数入力装置702の他に多様な入力に基づいて使用される多くの異なる相関値を入力し得る。例えば、データベース108は、心拍数入力データ702に基づいて平均的なユーザに対する推定動力出力値と、身長、体重、性別、フィットネスレベル、トレーニング歴、心拍数、疲労レベル等の1つ以上の入力値に基づいて調整される平均的なユーザに対する推定動力出力値と、ユーザ固有の相関等を提供するデフォルト相関を含む構成であり得る。コンピュータ700は、本文中に記載する機能を実行するべく、幾つかの異なる実施形態で実行することが可能である。本発明の第1実施形態では、コンピュータ28は心拍数センサの一構成要素として実行され得る。全般的に理解されるように、ユーザが身に着けた心拍数センサストラップが心拍数データを収集する。本実施形態では、収集された心拍数データ702を局所的に生成し、データベース108中に記憶された相関データと組み合わせてプロセッサ704が使用することで、例えば動力出力、酸素消費量、二酸化炭素排出量等の1つ以上の運動パラメータの推定値を含む出力が提供される。運動パラメータは、運動パラメータ出力データ708を用いて提供され得るが、これは本実施形態では感知した心拍数と算定した運動パラメータデータの両方を示す信号であり得る。例えば上述のように自転車のコンピュータ28にこの信号を伝送することが可能である。このように、自転車のコンピュータは感知された心拍数値、又は推定運動パラメータ値、又はそれら両方を表示することができる。本実施形態では、心拍数センサストラップは相関データの算定と適用を支援する電子機器を有する構成である。容易に理解されるように、プロセッサはユーザ固有の相関データを記憶すると、その後のトレーニングセッション中に推定運動パラメータを算定する構成となっている。さらに、心拍数センサストラップは、算定した心拍数データだけでなく推定運動パラメータデータを受信装置に伝送する送信手段を含む。受信手段は、サイクリングコンピュータ、ディスプレイスクリーン上に送信データを表示するように構成した、活動中に使用するコンピュータ、及び/又はこのようなデータを受信して表示できるあらゆるハンドヘルドコンピュータ、若しくはユーザに装着されるコンピュータ等のコンピュータであり得る。このように、サイクリングをしている際の動力データ等の運動パラメータデータを取得するだけでなく、前述のようにこれまでは如何なる種類の客観的運動パラメータも簡単には測定できない多くの活動を含むその他の運動活動を行いながら、かかるデータを取得することができる。本実施形態によって改変された心拍数センサは、特定の運動活動が完了した後に使用するための、測定心拍数データと算定及び推定運動パラメータデータを記憶する手段をさらに含み得る。このように、ユーザは自己の瞬間的又は略瞬間的な運動パラメータをモニタリングできるだけでなく、収集データを事後に使用して、自己のパフォーマンスを、例えば以前の運動活動と比較して算定することもできる。第2実施形態では、自転車用コンピュータ、手首に取り付けるランニング用コンピュータ、固定した運動マシンに対応したコンピュー等、技術的に周知の種類のセッション中に使用するコンピュータ28に、コンピュータ700を統合し得る。全般的に認識されるように、このようなコンピュータは一般的に器具のアイテムに取り付けたもの、或いはユーザが持ち運ぶものであり、ユーザに様々なデータを提供するディスプレイを含む。例えば、サイクリングコンピュータは典型的に、心拍数、距離、標高、動力出力等の測定データをユーザに提供する。本実施形態では、算定した相関データをコンピュータに直接ロードする。コンピュータはユーザの身に着けた心拍数センサと有線又は無線で通信し、本実施形態での受信手段であり得る心拍数入力データ702を用いて心拍数ストラップの収集したデータを受信する。プロセッサ704は、収集データをメモリ706中のユーザ固有の相関データに関して処理することで、1つ以上の推定運動パラメータを算定する。技術的に全般的に理解されるように、コンピュータで算定した推定運動パラメータは、コンピュータ28に対応するディスプレイ上で運動パラメータ出力データ708としてユーザに提供される。このように、自転車等の機器に取り付ける、かかる運動パラメータの検出に必要な装置を備える必要がなく、ユーザは単に心拍数センサと標準的な活動中に使用するコンピュータ28を使用するだけで、リアルタイムで表示される推定運動パラメータの算定値を取得することができる。さらに、推定運動パラメータデータを、活動中に使用するコンピュータからパソコン等にアップロードし、事後に分析することもできる。全般的に理解されるように、コンピュータ700はデータを表示することのできるあらゆる周知のディスプレイ装置等の装置を含み得る。このような周知の装置としては、それらに限定されないが、CycleopsJoule20、CycleopsJoule30、athlosoftERGOCAD、BontragerNode1、BontragerNode2、GarminEdge705、GarminForerunner310XT、GarminEdge500、iBikeiAero、iTMPSMHEARTLink、OSynceMacroX、OSynceMacroHighX、SchwinnMPowerPerformanceConsole、TacxBushidoT1980、TacxBushidoCycleComputer、iPhoneiPodTouch用のWahooFitnessFisicia等がある。本発明によって算定される運動パラメータデータを受信及び表示するために、あらゆるその他の装置を使用してもよい。ある特定の例では、ディスプレイ装置が心拍数対運動パラメータの算定を実行する手段を含むため、ユーザは、第1及び第2実施形態のような通常の心拍数ストラップ又はセンサを使用するだけでよいことを理解されたい。第3実施形態では、運動活動を完了した後に記憶したデータを受信するよう構成したパーソナルコンピュータシステムにコンピュータ700を統合してもよい。本実施形態では、心拍数入力データ702のデータは、心拍数センサ、自転車用コンピュータ28、リストコンピュータ等のメモリに記憶されたログファイルから受信され得る。1つ以上の前述の相関を通して得られた相関データは、局所的、即ちパーソナルコンピュータに記憶したプログラムか、又はインターネットベースのサーバかのいずれかに記憶する。いずれの場合も、収集した心拍数データはコンピュータにアップロードして、パーソナルコンピュータに記憶したプログラムか、又はユーザが自己のデータをウェブサイトにアップロードするインターネットベースのプログラムかのいずれかで分析する。従って、データがアップロードされると、プロセッサ704はメモリ706に記憶された心拍数データを用いて、またプログラムに記憶されたユーザの様々な相関によって、推定される望ましい運動パラメータを算定する。運動パラメータ出力データ708は、最近行ったトレーニングに対する推定出力データを示すグラフ、経時的な進歩を示す幾つかのトレーニングのグラフ等、様々な形態でユーザに表示することが可能である。本発明はユーザが胸に心拍数センサを装着することでユーザの心拍数を検知するという、技術的に周知のセンサに似た心拍数センサを使用する。典型的に、この種の心拍数センサは、瞬間的な心拍数の測定値を表示するディスプレイ手段と通信する。本発明はコンピュータ又はディスプレイ等の別の装置にデータを伝えるのとほとんど同じ方法で動作する心拍数センサを使用し得るが、心拍数センサは、データを収集して処理する手段と、周知の心拍数センサストラップにおける心拍数データのみならず、1つ以上のその他の運動パラメータの推定値の送信も行う手段をさらに含み得る。特定のユーザの心拍数と運動パラメータの相関関係を使用すると、ユーザは本発明の装置と方法を使用して、その後運動を行う際に自己の推定運動パラメータをモニタリングすることが可能である。このように、次のトレーニングセッションにおいて、これらの値を測定心拍数に適用して、推定動力出力を得る。よって、ユーザは自己の運動活動中に動力測定値を得るべく実際の動力計を使用する必要がない。さらに、動力計が不要であるため、その後活動を行う際にユーザは動力を評価する自転車、若しくはその他の機器での活動に限定する必要はなく、一般的には動力測定値を得る機器が必要であるためにこれまでは動力測定値を得ることが不可能であった場所、若しくは動力測定値の取得を実施できなかった場所で、あらゆる運動活動を行いながら、動力を測定、若しくは推定することが可能である。容易に理解されるように、本発明の方法によれば、ユーザは比較的高価な装置を使用することなく、そして現在の装置よりもより多くのトレーニング活動において運動パラメータをモニタリングすることが可能となり、有利である。例えば、本発明の方法によれば、ユーザは、前述のように自転車に乗りながら、又はウォーキング、ランニング、ボート、ロッククライミング、水泳、重量上げ等の運動活動を行いながら、自己の運動パラメータをモニタリングすることができるが、これら運動活動の多くは運動パラメータの測定に典型的には使用できない装置を使用するものである、又は装置を全く使用しないものである。さらに、サイクリング等で一般的に使用する場合、ユーザは自己の数台の自転車のうちの1台に対してただ1つの動力計を購入することを選択し、他の自転車に乗っている際には推定動力出力に依存してもよい。従って、ユーザは自己の自転車のそれぞれに動力計を設置する必要はなく、トレーニング中に特定の自転車に乗らなくても、動力出力を算定することが可能である。さらに本発明は、ユーザが一度に1つ以上の身体活動を行う、例えばデュアスロン、トライアスロン等の様々なスポーツを行う際に、全動力出力、酸素消費量、二酸化炭素排出量等の推定を、特定の活動だけに対してではなく全ての活動を行う間を通して行うことができ、有利である。前述の内容に加えて、運動パラメータ算定の精度を向上させるために任意の数の要素を追加して、そこから入力データを受信するようコンピュータ700を構成してもよい。例えば、自転車に乗りながらユーザのケイデンスを測定するケイデンスセンサを使用して、測定心拍数と推定動力出力との間の相関を向上させることができる。すなわち、特にサイクリングの場合に、ユーザのケイデンスがゼロである場合、即ちユーザが惰性走行している際には、自転車に乗っている人の動力は当然ゼロということになるが、その心拍数はゼロではないため、動力出力が誤って測定される。ケイデンスセンサを使用することによって、本発明は収集したケイデンス情報を収集した心拍数と比較することにより、推定動力出力をより良く決定することができる。さらに、本発明の方法によれば、ユーザのケイデンスがゼロとなった時に動力出力をゼロと表示する方法に関連したディスプレイ装置が、かかる場合に比較的低い動力出力を示すのではなく、瞬間的及び平均の動力出力示数を提供することができる。前述のように、GPS受信手段も同様にコンピュータ700に入力を提供し得る。GPS受信手段はコンピュータ28内に組み入れることができる。周知のGPS受信手段は速度、走行距離、標高、上昇及び降下率を検出できる。容易に理解されるように、これらのデータを用いれば、算定した心拍数に基づいて推定運動パラメータデータの精度をさらに高めることが可能である。傾斜計及び/又は速度センサも同様に、測定した上昇角及び降下角の入力をコンピュータ700に提供し得る。角度に関するデータを速度に関するデータと組み合わせることで、推定運動パラメータの算定の精度を高めることができる。GPS受信手段、傾斜計、速度センサ等の場合には、任意のこのような要素を、ユーザが身に着ける心拍数センサ内、又はユーザが保持する活動中に使用するコンピュータ内、又はユーザの操作する機器内等に組み入れることが可能である。別の応用では、収集したユーザデータに基づいてアルゴリズムを拡充、若しくは強化することが可能である。例えば、動力及び心拍数モニタのユーザに対して作成した中心となるデータ収集地点に十分なユーザデータを収集すれば、理論的に、システムのユーザがデータを使用して、それと同様のプロファイルを有する心拍数対動力の関係に基づいて調整を行うことに役立てることができる。本発明の別の実施形態では、1つ以上の運動パラメータを使用して、別の1つ以上の運動パラメータの推定値を提供することが可能である。本出願は多くの運動パラメータについて詳細に記載しているが、本発明では、多くのその他同様に相関可能な運動パラメータを使用することが可能であることを理解されたい。すなわち、検出したユーザの心拍数、又は他の任意の生理的測定値と相関させ得る任意のパラメータを、本発明を実施することにおいて使用することが可能である。例えば、本発明のシステムの初期設定中に、ユーザは自己の実際の心拍数、動力出力、酸素消費量、及び二酸化炭素排出量を測定し得る。データ収集が完了した後、以上の測定値の1つ以上をその後に使用して、以上の測定値のうちのその他の1つ以上を推定することが可能である。例えば、測定した酸素消費量と心拍数値をその後に使用して、動力出力を推定することが可能である。このように心拍数と相関させ得る他のパラメータとしては、それらに限定されないが、典型的にはキロジュールで表される消費エネルギー、典型的にはカロリーで表される燃料食糧消費量等がある。逆に、その後の運動セッションの間に、ユーザは自己の動力出力を測定することによって、酸素消費量又は二酸化炭素排出量を推測することが可能である。当然ながら、本発明の方法及びシステムを実施することにおいて、多くの代替的な組合せを使用することが可能である。発明とみなされる要素を具体的に示すと共にそれらを明確に請求する以下の特許請求の範囲内で、本発明を実施する様々な形態が想到されよう。