17、复杂目标技能中注视控制的作用解析

复杂目标技能中注视控制的作用解析

1. 研究背景与目的

在体育技能的学习过程中,身体动作模式和眼睛的注视模式会随着时间和练习逐渐稳定且相互协调。在高尔夫推杆这项技能中,视觉被认为起着关键作用,但目前对于注视在推杆执行过程中的具体作用还缺乏明确的研究。本次研究旨在分析低差点和高差点高尔夫球手在推杆准备、挥杆、击球和随挥阶段的注视行为,以及这些行为与击球结果(进洞或未进洞)之间的关系。

2. 研究方法

2.1 研究对象

邀请了8名男性锦标赛选手作为研究对象,其中4名是低差点(0 - 8,高技能)高尔夫球手,4名是高差点(10 - 16,低技能)高尔夫球手,平均年龄42.4岁,所有选手都定期参加锦标赛,且每周打球3 - 4次。

2.2 数据收集

  • 使用角膜反射眼动系统收集注视数据。该系统安装在体育馆内,推杆表面是光滑的人造草皮,球洞(白色塑料目标)位于距球手3米处。
  • 每个球手先进行20次练习推杆,熟悉场地、球和球洞位置,然后佩戴头盔进行校准,并再进行12次练习推杆。
  • 球手被要求连续进行每组12次的推杆,直到记录到10次进洞和10次未进洞。每次推杆前,球手使用推杆将球移至位置。每组推杆后休息2分钟。整个练习、校准和数据收集过程大约需要40分钟。

2.3 数据编码

  • 视频注视数据以每秒30帧的速度记录,并在配备穿梭控制和计数器的视频编辑套件中进行编码。
  • 确定了四个推杆阶段:准备阶段、后摆/前摆阶段、击球阶段和随挥阶段。
  • 定义了五种注视行为:快速
需求响应态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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