Nei ritagli di tempo ho applicato questo metodo al tracciato della mezza di domenica prossima: ho preso il file gpx da uno che l'ha corsa due anni fa (e postato su Strava), corretto l'elevazione sostituendo automaticamente dati topografici satellitari a quelli del GPS per ridurre il più possibile il rumore incluso nei dati GPS, convertito in formato csv, calcolato la pendenza tra due punti GPS e applicato i 4 algoritmi.
Il problema è che rimane comunque un certo rumore sui dati di elevazione e di posizione, il che incrementa le pendenze sia in salita che in discesa. E siccome la relazione tra pendenza ed efficienza non è lineare, il risultato diventa alquanto dubbio...

Praticamente viene fuori che SE fossi in grado di correre una mezza in 2 ore a pace costante (questo lo correggo più tardi) potrei fare questa mezza in circa 2h05m, probabilmente un po' peggio a causa del mio BMI (Body Mass Index) non proprio keniano.
Notare il risultato più ottimistico di Strava (Strava +) che sembra indicare che a causa delle discese potrei andare andare addirittura più veloce che in piano... se magara! Ho provare a filtrare i dati GPS ma non funziona con quello che avevo. Voglio provare con un altro filtro esistente che dovrebbe essere perfetto per questo tipo di cose, ma di cui... non ricordo il nome per adesso...
EDIT: ricordato: spline fitting, o curve di Beziér


