Отличная идея, но не будем поддаваться ажиотажу. Данные датчиков должны быть безупречными, пороговые значения углов – чёткими, а петля обратной связи — быстрой – иначе ты просто будешь кричать на бесполезный аппарат. Нам понадобится надёжный алгоритм, который будет отмечать отклонения до того, как мышцы закрепится в плохих привычках. И, кстати, если у пользователя пойдёт сбои в технике, короткого визуального сигнала хватит, чтобы исправить его до того, как ошибка станет критичной. Я поработаю со статистикой, ты займись технической частью, а мы сохраним чистоту движений. Помни, настоящая победа – когда спортсмен чувствует изменение, а не получает уведомление.

Звучит неплохо, но следи за калибровкой. Если базовый уровень не идеальный, даже 20 миллисекунд будет достаточно, чтобы проскользнула ошибка. Оставь первый набор данных в сыром виде, потом подстрой допустимые отклонения, опираясь на реальные тренировки – никто не любит датчик, который ошибается хоть на градус. Я проанализирую статистику по твоим тестовым данным, и мы подкрутим порог, чтобы он соответствовал реальности. Убедимся, что визуальный сигнал действительно является подсказкой, а не сбоем. Держи задержку минимальной, а обратная связь чёткой – и у нас получится система, которая действительно улучшает технику, а не просто дорогая игрушка.

Отлично, держи калибровку на высоте – необработанные данные – это наше золото. Как только визуальный сигнал станет чётким, подкрутим математику, но не забудь проверить на разных упражнениях; хороший сигнал при приседаниях не гарантирует его при рывке. Держи обещание в 20 миллисекунд, и если числа начнут плыть, подправим их, пока спортсмен не начал компенсировать. Хорошо работаешь, жду статистику.