羽毛球为什么打不好

现在,到体育馆里打羽毛球的人越来越多了。虽说赶上专业运动员不容易,可是每个爱好者也都希望把球打得像模像样的。不过,业余毛球爱好者都会遇到很多问题,这些问题能否解决,不但决定球技高低,还关系到能否避免运动伤害。就初学者最常见的5个问题,本报记者采访了国家健将级羽毛球运动员杨康。

  问题一:我击球的声音为何劈劈啪啪不好听,而且经常打在拍沿上?

  答:这是击球点的问题。很多爱好者误认为用球拍的中心击球最好,它面积大,能不漏球。其实不是这样,球拍中心弦软,反弹回去的球力量小,击起球来非常吃力,不易扣死对方。

  正确的击球点应该在球拍中心偏上3—4厘米的地方,整个上端击球面积占球拍的2/5左右,这个位置的弦硬,击球点正确与否,可通过听声音判断出来。凡是击球时发出“啪、啪”的脆音,就是用对了地方;凡是发出沉闷的“扑、扑”声,就说明球拍击球点太靠下了。

  问题二:为什么我使了牛劲,球也飞不远;轮圆了胳膊,球也打不高?

  答:这是用力不正确造成的。打羽毛球讲究的是瞬间爆发力,也就是说,在击球之前,身体要放松;而在击球的一瞬间小臂、手腕和手指发力。很多初学者打球的时候整个手臂始终处于紧张状态,这样会很累。

  如果击球缺乏弹性,即使力量很大,球也飞不远。曾经有举重运动员尝试打羽毛球,他们的力量比常人大两三倍,可是用力不正确,球照样飞不远。另外,上臂主要起带动作用,除了发球和扣杀时用力,一般不用特别使劲。而有的初学者打球时上臂非常紧张,这也是不对的,容易导致疲劳。

  问题三:为什么我总是顾得了前场顾不得后场,救球怎么那么困难?

  答:这涉及到移步方法的问题。打羽毛球向前移动,应该是向前大幅度地跨弓箭步,这样有利于回撤;向后移动则应该侧身踮步后退,而不是面向前方仰着向后倒。很多初学者会以连续的脚步向前或向后冲,这样一来重心太高,动作不稳,二来跑过去以后可能刹不住脚,很难防备对方的吊球,而且救球时很容易受伤。

  问题四:为什么我反手击球总是使不上劲?

  答:这主要是握拍技术的问题,与力量无关。打反手球时,握拍子的手应该是拇指在上面,击球动作像摇扇子一样,手腕关节左右摆动。

  练习的时候可以先从反手的平抽球开始练,然后再加转身练习后场的反手击球。握拍的姿势很重要,羽毛球运动员手上的茧子仅仅在虎口周围,初学者如果手的其他部位出茧子甚至磨破了,说明握拍姿势肯定不对。

  问题五:打球时,右手忙个不停,左手放在哪里好呢?

  答:左手一般要举起来,起的是平衡作用。如果左手动作不协调,会影响转身,动作僵硬。如果开始练的时候左手不习惯抬着,可以在击球前,把左手当瞄准器指着球。慢慢地,左手的动作就习惯了。

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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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