不同时间阻断三维发球和知觉动作匹配程度对网球接发球的影响

杨勇涛，张忠秋

发球和接发球是网球比赛中技战术发挥的重要环节，在高水平比赛尤其是男子比赛中，一发的速度一般都在200 km左右，若不提前判断发球方的意图，接发球方就很难有高质量的接发球，直接导致局面被动。预判是运动专长研究的主要内容之一，相关研究主要集中在那些高时间压力的球类项目，如网球、乒乓球、羽毛球、棒球等，研究结果支持了专家的预判优势。研究者认为，专家的认知优势不仅与知觉调整过程密切相关的语义和概念性知识有关[1-2]，也与专家对运动情境的熟悉性[3-4]和环境变化[5]有关。运动情境具有复杂性、多变性和多感知性等特征，这些特征与运动表现密切相关，为专长研究提供了一个理想环境，成为专长研究的一个绝佳模式[6]。

正是由于运动情境的上述特征，使传统试验室研究的生态学效度遭到一定质疑。因为传统研究多使用静态图片和二维视频作为刺激材料，这些二维材料缺乏足够的环境信息，相比二维材料，三维视频能够提供更多的视觉信息，尤其是深度知觉，能增强被试的真实体验。时间阻断技术能够在一定程度上说明早期信息对运动员接发球预判的重要性，但却缺少球飞行的后期信息和发球后球落地弹跳之后的信息，而这部分信息对网球接发球来说异常重要[7-10]。另外，大部分研究让被试用一些非代表性的动作如按键做出反应[11]，这与真实运动情境不符，会掩盖专家优势，一项对知觉动作匹配程度对棒球击球手预判表现的研究支持了该观点[12]。由于按键反应和真实动作反应所依赖的感知通道是不同的，因此让运动员用真实动作接发球更接近真实比赛情境，这种高水平的知觉动作匹配程度更能体现运动中专家优势。

因此，本研究选取虚拟网球游戏中的发球情境，用三维相机拍摄网球发球片段，然后使用时间阻断技术，分别在球拍和球接触前100 ms、球拍和球接触即刻、接触后100 ms对发球进行阻断，探讨不同时间阻断对网球运动员接发球判断的影响。另外，本研究给运动员呈现完整的发球视频，让运动员对接发球的最佳时机进行判断，同时让运动员用真实动作接发球，探讨知觉动作匹配程度（按键反应和动作反应）对接发球的影响。我们假设，运动员在不同时间阻断条件下的预判准确率和反应时存在差异，随着阻断时间的增加，预判准确率升高，反应速度加快；专家组对接发球时机的判断更准确，其总体接发球反应时更短，击球点更靠前，但中等水平组和新手组不存在显著差异；与按键反应相比，用实际动作接发球时的反应时更短，但准确率较低。

1 试验1 不同时间阻断条件下网球运动员预判准确率和反应时研究

1.1 被 试

25名被试参加本试验，其中7名网球一级运动员为专家组，球龄6～9年，平均年龄23.35±1.67；10名网球二级运动员为中等水平组，球龄4～6年，平均年龄21.40±1.25；8名业余爱好者为新手组，业余等级约3.0，球龄3～7年，平均年龄27.65±1.34。所有被试均为男性，右利手，身体健康，裸眼视力正常。

1.2 试验设计

3（专家组、中等水平组、新手组）×3（球和球拍接触前100 ms（T1）、球和球拍接触即刻（T2）、球和球拍接触后 100 ms（T3））二因素混合试验设计。

1.3 研究工具

（1）高性能主机一台：Intel core i7处理器，4G内存，1G独立显卡NVIDIA GeForce9800，分辨率1 024×768，刷新频率120 Hz（该频率为产生三维图像的刷新频率）。NVIDIA 3D立体眼镜，Sony 3D 摄像机，4×3 m 投影幕（制式 16：9，视角 105°）；（2）三菱主动立体工程投影机（分辨率为1 024×768，标称光亮度4 500明流）；（3）E-Prime2.0，用于编辑和呈现刺激材料。

1.4 试验材料

本试验所用发球视频取自Xbox 360虚拟网球（VR tennis）澳大利亚公开赛中的游戏场景，使用SONY 3D摄像机进行拍摄，距离为1.2 m。所有发球均为一区发球，时速为（150±5）km。然后经过两名专业教练筛选，并让教练对三维视频的效果进行评估，评估工具为ITC-SOPI问卷的SPatial Presence部分[13]，最后选出60个最佳发球作为试验材料。使用会声会影11.0对发球视频进行剪辑，分别为球和球拍接触前100 ms、球和球拍接触即刻、球和球拍接触后100 ms，3个时间阻断视频的时间分别为2 240 ms、2 340 ms、2 440 ms。所有发球视频用E-Prime 2.0编辑，每种条件均包括练习和试验两部分，其中练习部分30试次，被试可根据练习情况进行再一次练习，正式试验部分60试次，要求被试对发球在其正手位还是反手位做出判断。试验流程见图1。

图1 试验1刺激程序Figure 1 Stimulus Procedure of Experiment 1

1.5 数据分析

剔除小于100 ms和大于平均值3个标准差的极端反应时数据，使用SPSS15.0软件对数据进行分析，显著性水平为0.05。

1.6 结果

1.6.1 不同时间阻断对网球运动员预判准确率的影响 采用双因素方差分析对网球运动员预判准确率进行分析，结果显示，时间阻断的主效应显著，F（2，22）=58.45，P=0.000；技能水平的主效应显著，F（2，22）=25.67，P=0.000，这表明技能水平和时间阻断对运动员的预判准确率有显著影响。但组别和时间阻断的交互作用不显著，F（5，20）=23.68，P=0.074。对不同时间阻断条件下时的准确率进行单因素方差分析，结果表明，不同时间阻断条件下的预判准确率存在显著差异，F（2，22）=61.37，P=0.016，尤其是 3 组被试在T1和T3条件下的预判准确率。这表明随着时间阻断的增加，被试获取的信息增多，预判准确率升高。对不同技能水平运动员的预判准确率进行单因素方差分析，结果显示，F（2，22）=28.645，P=0.031，即不同技能水平运动员的预判准确率存在差异，尤其是专家组和新手组，在3种时间阻断条件下的准确率均存在明显差异，并且随着时间阻断的增加，差异增大。比较T1条件下的预判准确率，3组运动员之间没有明显差异，并且此时的准确率在50%的随机概率左右。因此我们推测，在球拍和球接触前100 ms，并不能表现出技能水平优势（见图2）。

图2 不同时间阻断条件下运动员预判准确率Figure 2 AnticiPation Accuracy in Different Time Blocking Conditions

1.6.2 不同时间阻断条件下网球运动员预判反应时比较 采用双因素方差分析对网球运动员预判反应时进行分析，结果显示：时间阻断的主效应显著，F（2，22）=23.69，P=0.000；技能水平的主效应显著，F（2，22）=15.38，P=0.000，这表明技能水平和时间阻断对运动员的预判反应时有显著影响。但组别和时间阻断的交互作用不显著 F（5，20）=44.69，P=0.103。多重比较结果表明，专家组与中等水平组和新手组的反应时存在显著差异，而中等水平组和新手组的反应时也存在边缘显著性，P=0.052。对不同技能水平运动员反应时进行单因素方差分析，结果表明，专家组和中等水平组及新手组的反应时存在显著差异，F（2，22）=16.04，P=0.023，这种差异在专家组和新手组之间更加明显，体现了技能水平对预判反应时的影响。对不同时间阻断条件下的反应时进行单因素方差分析，结果表明，不同时间阻断明显影响运动员的反应时，F（2，22）=21.66，P=0.031，随着阻断时间的增加，预判反应时缩短（见图3）。

图3 不同时间阻断条件下运动员预判反应时Figure 3 AnticiPation Reaction Time in Different Time Blocking Conditions

1.7 讨论

在知觉预判研究中，时间阻断技术经常被研究者用来探讨运动员预判时信息加工的时间特征。研究发现，优秀运动员能够利用球拍和球接触前160～80 ms及球拍和球接触后80 ms获得先行信息做出预测[14]，在球和球拍接触前480 ms、320 ms、160 ms的时候，运动专家与次专家的知觉预测成绩均优于普通运动员[15]，网球专家在球和球拍接触前42 ms时的预判准确率显著优于新手[16]。本试验结果支持了研究假设，即不同技能水平运动员对发球落点的判断准确率和反应时存在一定差异。随着发球视频阻断时间的增加，运动员的反应时缩短，准确率升高，尤其是T3时的反应时显著缩短。这表明随着阻断时间的增加，发球视频提供的信息增多，预判的反应时逐渐缩短，准确率升高，不同阻断条件时的反应时和准确率明显表现出线索或信息优势。这与近期一项研究结果一致。该研究使用时间遮蔽技术设置了4种条件，分别为球员运动方向改变前即刻（T0），改变前 100 ms（T1）、200 ms（T2）和 300 ms（T3）。结果发现，专家的判断准确率显著高于新手，而且预判速度也更快，尤其是T0和T1情况下[17]。另外，专家组的预判准确率和反应时显著优于中等水平组和新手组，这与雷慧等人[18]的研究一致，但中等水平组和新手组没有显著差异。事实上，3.0左右水平的新手组在打球时间和经验方面与中等水平组并没有明显差距，本研究中的部分新手组被试的网球运动经历甚至比中等水平组一些被试还长。这或许可以在一定程度上说明两组被试的预判表现。T1条件下中等水平组和新手组的准确率低于随机概率（50%），专家组的准确率也仅仅稍优于随机概率。我们推测，对于3组被试来说，球拍和球接触前100 ms并不是预判发球落点的重要信息时段。

总之，本试验不仅证实了先行信息对预判的影响，同时也为知觉预判的专家优势提供了证据。本试验使用的三维立体发球视频为被试提供了良好的沉浸感，相比传统研究使用静态图片和二维画面有了较大进步。但需要注意的是，对网球接发球来说，预判方向仅仅是一个重要方面，在预判方向的基础上准确的接发球时机是更重要的一方面。在网球比赛中我们会经常发现，运动员虽然猜对了发球的方向，但由于对发球速度的估计存在误差，往往造成接发球击球点靠后或者直接失误，例如若接发球选手高估了发球的速度，那么挥拍的时间就会提前，而实际上由于球速较慢，接发球选手的击球动作停留时间延长，这会增加其接发球失误的概率。因此，技能水平对网球运动员接发球时机的影响是本研究的另外一个目的。

2 试验2 知觉动作匹配程度对网球运动员接发球

反应时和准确率的影响

2.1 被 试

同试验1。

2.2 试验工具

（1）高性能主机一台：Intel core i7处理器，4G内存，1G独立显卡NVIDIA GeForce9800，分辨率1 024×768，刷新频率120 Hz（该频率为产生三维图像的刷新频率）。NVIDIA 3D立体眼镜，Sony 3D摄像机，4×3 m投影幕；（2）三菱主动立体工程投影机（分辨率为 1 024×768，标称光亮度 4 500 明流）；（3）E-Prime2.0，用于编辑和呈现按键反应时的发球视频；（4）荷兰 Mind Media BV公司生产的NeXus-10无线生理监测与反馈系统的声音触发模块，记录运动员接发球的动作时间。

2.3 试验设计

3（专家组、中等水平组、新手组）×2（按键反应、动作反应）二因素混合试验设计。

2.4 试验材料

本试验发球视频仍用SONY 3D摄像机拍摄，时速（150±5）km，均为完整的一区发球，最后经网球专家选择出内角和外角发球各30次。所有发球和地面接触的时间约为3 050 ms，发球约在3 200 ms达到最高点。整个发球时间为3 400 ms。所有视频用NVIDA 3D Player播放。与试验一不同，本试验去除球和球拍接触时的声音，保留球和地面接触瞬间的声音以备NeXus-10声音触发模块记录时间。

运动员以2种反应方式接球，（1）按键反应，运动员观看发球视频时要想象自己正站在接发球位置，像平时比赛或打球一样，然后通过按键对接发球的最佳时机做出判断；（2）动作反应，运动员拿着真实的球拍对视频中的发球做出真实反应。运动员站在指定的接发球位置，接完发球后立即准备下次接发球，运动员挥拍接球时会碰到钢制三角支架发出声音，该钢架固定在运动员右手边1 m处，声音由NeXus-10声音触发模块以Mark形式记录，该声音触发模块同时以Mark形式记录球和地面接触的时间，这两个Mark之间的时间再加上3 050 ms即为运动员接发球的动作时间。该部分试验任务包括练习和试验两部分，练习部分30试次，正式试验部分60试次，50次外角发球，10次内角发球，要求被试对外角发球做出反应。试验流程见图4。

图4 试验2刺激程序Figure 4 Stimulus Procedure of ExPeriment 2

2.5 数据分析

使用SPSS15．0软件对数据进行分析，显著性水平为0．05。

2.6 结 果

2.6.1 按键反应和动作反应条件下的反应时比较 采用双因素方差分析对网球运动员接发球反应时进行分析，结果显示，技能水平的主效应显著，F（2，22）=34．32，P=0．018；反应方式的主效应显著，F（2，22）=23．65，P=0．034；组别和反应方式的交互作用不显著，F（5，20）=38．50，P=0．327。采用单因素方差分析对运动员接发球按键反应反应时和真实动作反应时进行比较，结果表明，技能水平对按键反应时有显著影响，F（2，20）=38．461，P=0．000。多重比较结果显示，专家组的按键反应时显著优于中等水平组和新手组，而中等水平组和新手组之间则没有显著差异。技能水平对真实动作反应时有显著影响，F（2，20）=66．962，P=0．000。多重比较结果显示，专家组、中等水平组和新手组之间均存在显著差异，专家组动作反应时显著快于新手组。采用配对样本T检验对不同水平运动员按键反应和真实动作反应时进行比较，结果发现，专家组、中等水平组和新手组的按键反应反应时与真实动作反应时之间均有显著性差异，分别为 T=－43．335，P=0．035，T=－58．489，P=0．027，T=－83．534，P=0．010（见图 5）。

2.6.2 按键反应和动作反应条件下的接发球准确率 采用双因素方差分析对网球运动员接发球反应时的准确率进行分析，结果显示，技能水平的主效应不显著，F（2，22）=31．59，P=0．239；反应方式的主效应显著，F（2，22）=18．45，P=0．016；组别和反应方式的交互作用不显著，F（5，20）=34．03，P=0．483。采用单因素方差分析对按键反应和真实动作条件时的接发球准确率进行比较，结果显示，专家组、中等水平组和新手组在按键时的准确率没有显著差异，F（2，20）=1．204，P=0．300；而真实动作时的准确率显著下降，F（2，20）=1．700，P=0．019，尤其对新手组来说，真实动作时的准确率明显低于按键反应时的准确率（见图6）。

图5 动作反应时和按键反应时比较Figure 5 Reaction Time in Both Key Press Action and Motor Action Conditions

图6 按键反应和动作反应条件时的准确率Figure 6 AnticiPation Accuracy in Key Press Action and Motor Action Conditions

2.6.3 运动员接发球反应时 在网球比赛中，接发球的时间非常重要，大多数情况下，球上升到最高点左右时击球效果最佳，但击球点不能太靠前，并且为了在比赛中占得先机，运动员有时会在球的上升期迎前接球[19]，进而压缩对手的反击时间。时间拖得越长，球的力量或者旋转会急剧增大，回球也就越困难，甚至有可能被引出场外，失去接发球的有利位置，下一拍也将处于被动。在本试验中，我们一方面以反应时和准确率作为评价专家优势的指标，同时我们还对接发球反应时进行了区域划分，我们认为接发球反应时的频数分布或许更能解释专家优势。在本研究中，我们以50 ms作为分类依据，对3组运动员按键反应和动作反应的反应时进行归类，得出按键反应和动作反应时各区间的接发球次数（见表1），结果发现，技能水平对接发球时间有显著影响，专家组的接发球反应时明显比新手组短，击球点更靠前（见图7、图8）。另外，分别对不同技能水平运动员按键反应和动作反应时分布频数进行交叉列联表检验，结果显示，χ2=83．79，P＜0．05，χ2=178．63，P＜0．05，这表明不论是按键反应还是动作反应，技能水平与运动员接发球绩效存在显著相关，网球运动员的接发球反应时受技能水平的显著影响。

表1 不同技能水平运动员按键反应和动作反应时的频数分布Table 1 The Frequency Distribution of Key Press Action and Motor Action Reaction Time of Different Skill Players

2.7 讨论

本试验使用三维发球视频，能够给运动员提供良好的深度和空间知觉，而让运动员对接发球的最佳时机进行按键反应判断和用实际动作接发球，也更加接近真实运动情境，在一定程度上增加研究的生态学效度。反应时结果表明，对专家组、中等水平组和新手组来说，按键反应条件下的反应时明显比动作反应条件下的反应时慢，分别慢了约53、84、105 ms。该研究结果与另一研究结果比较一致，即知觉判断的反应时比动作反应时约慢400 ms，即使动作反应时加上挥动球拍的延迟时间200 ms，还是比知觉判断的反应时快[9]。在准确率方面，不论是按键反应还是动作反应，专家组和新手组的接发球准确率均存在一定差异，尤其是动作反应条件下的准确率差异显著，专家组比新手组高了20%。这与已有研究结果一致，即优秀运动员在实际动作反应条件下的预判比新手更准确，但在知觉判断条件下两者的准确率没有显著差异[20]，动作反应条件下足球守门员对球落点判断的准确率高于新手，专家的表现更依赖于知觉和动作之间的匹配程度[21]。

对不同技能水平运动员来说，按键反应条件下的准确率没有显著差异，但明显高于动作反应的准确率，尤其对中等水平组和新手组来说，两种条件下的准确率存在显著性差异。这与RANGANATHAN和CARLTON[9]的研究结果一致，他们发现棒球击球手在知觉判断反应条件下的预判比动作反应条件下的预判更准确，但也有研究发现，手球守门员在动作反应条件下的准确率高于知觉判断条件下的准确率[22]。至于新手组动作反应准确率明显低于按键反应准确率这一结果，我们认为，可能是由于发球速度太快，新手组在用真实动作接发球时存在一定困难。这与新手组的运动经历密切相关，因为在业余网球运动中，发球速度通常在100 km/h以下，本试验中新手组的运动水平最高为业余3.0级别，底线球有一定基础，但发球和其它技术环节水平很差。另外，本研究试验任务为完整的发球视频，若仅仅依据按键反应的判断准确率说明专家优势，显然参考价值不大，我们认为必须同时结合运动员接发球反应时的分布来评价运动表现，而试验结果也显示专家组、中等水平组和新手组按键反应准确率没有差异。因此，按键反应的准确率并不能代表不同技能水平运动员之间的差异，反观动作反应准确率，不同技能水平之间存在较为明显的差异。这不仅由于专家运动经验更丰富，还因为他们接受过正规的网球技术训练且经常参加相对高水平的比赛，对接发球有更为准确的感知，这些都可能是造成新手组动作反应时较长的原因。因此，动作反应的准确率更能体现专家优势。

在本研究中，我们首次使用接发球反应时的频数分布考察不同技能水平运动员接发球反应时的差异，并以此评价接发球表现。从接发球反应时间分布频次图可以看出（见图7、图8），专家组接发球反应时的分布明显较新手组靠前，主要体现在专家组接发球时间集中在球飞行时的3 200～3 400 ms之间。也就是说，专家组接发球时的击球点更靠前，而新手组击球点明显靠后，延误接发球的最佳时机。另外，不论按键反应还是动作反应，三组被试都有一部分反应时超出了本研究中完整发球视频的时间3 400 ms，并且新手组超出的更多，这是新手组平均反应时较长的原因。但至于为何会出现接发球反应时超出实际发球视频时间，可能是由系统误差所致。总之，试验2证实了研究假设，即与按键反应时相比，动作反应时更短，但准确率相对较低。专家组对接发球时机的判断更准确，其接发球反应时更短，但中等水平组和新手组不存在显著差异。

图7 专家组和新手组按键反应时频数分布Figure 7 Frequency Distribution of Reaction Time of ExPert and Novice in Key Press Action Condition

图8 专家组和新手组真实动作反应时频数分布Figure 8 Frequency Distribution of Reaction Time of ExPert and Novice in Motor Action Condition

3 研究的不足

本研究使用了3D立体相机拍摄的三维视频，但由于技术限制，这种视频的立体感和沉浸感有限，并且虽然我们让运动员用真实动作接发球，但发球视频的立体感和沉浸感不足还是会影响运动员对接发球的判断。另外，本研究还采用动作反应评价运动员的接发球绩效，但评价方法并不完善，如反应时的记录可能存在一定误差，无法知晓运动员是否能把球回到对方区域等。针对上述研究中的不足，可以使用虚拟现实技术模拟真实的网球发球情境，增加沉浸感水平，同时使用传感器记录接发球反应时和回球位置等，还可以记录运动员接球时的移动位移，通过径向误差评价接发球绩效。

4 结 论

本研究通过2个试验主要得出以下结论：

（1）不同时间阻断对运动员预判反应时和准确率有较大影响，随着发球视频呈现信息的增多，预判准确率上升，反应时缩短。但球和球拍接触前100 ms时的预判准确率仅接近随机概率，该时间段或许并不是预判最关键的信息来源。

（2）按键反应的准确率高于动作反应的准确率，但反应时却多于动作反应的反应时；专家组动作反应的准确率显著高于新手组，新手组动作反应的准确率显著低于按键反应的准确率。

（3）与新手组相比，专家组的接发球反应时更短，即击球点靠前，并且反应时多集中在最佳击球时间区域内，对接发球时机的判断更准确。

[1]KAWAMURA S，SUZUKI S，MORIKAWA K.The effect of exPertise in hikingon recognition memory for mountain scenes[J].Memory，2007，15：768-775.

[2]RAWSONK A，VANOVERSCHELDEJP.How doesknowledge Promote memory?The distinctiveness theory of skilled memory[J].Journal of Memory and Language，2008，58：646-668.

[3]VOSSJL，PALLERK A.Rememberingand knowing：electroPhysiological distinctionsat encodingbut not retrieval[J].Neuroimage，2009，46：280-289.

[4]HNRNANDEZ A E，MATTARELLA-MICKE A，REDDING R W T，etal.Ageof acquisition in sPort：startingearly matters[J].American Journal of Psychology，2011，3：253-260.

[5]NAKAMOTO H，MORI S.ExPerts in fastball sPorts reduce anticiPation timing cost by develoPing inhibitory control[J].Brain and Cognition，2012，1：23-32.

[6]WILLIAMS K A.ERICOOSN.PercePtual-cognitive exPertise in sPort：Some considerations when aPPlying the exPert Performance aPProach[J].Human Movement Science，2005，24：283-307.

[7]LAND M F，MCLEOD P.From eye movements to actions：how batsmen hit theball[J].Nature Neuroscience，2009，12：1 340-1 345.

[8]MULLERS，ABERNETHY B，FARROWD.How doworld-class cricket batsmen anticiPate a bowler's intention [J].The Quarterly Journal of ExPerimental Psychology，2006，59：2 162-2 186.

[9]RANGANATHAN R，CARLTON G L.PercePtion-action couPling and anticiPatory Performancein baseball batting[J].Journal of Motor Behavior，2007，5：369-380.

[10]MULLERS，ABERNETHY B，REECEJ，etal.An in-situ examination of the timing of information Pick-uPfor intercePtion by cricket batsmen of different skills levels[J].Psychology of SPort&Exercise，2009，10：644-652.

[11]KAMPJV D，RIVASF，DOORNH V，etal.Ventral and dorsal system contribution to visual anticiPation in fast ball sPorts[J].International Journal of SPort Psychology，2008，39：100-130.

[12]MANN D， ABERNETHY B， FARROW D.Action sPecificity anticiPatory Performance and the exPert advantage in nature intercePtivetasks[J].Acta Psychologica，2010，1：17-23.

[13]LESSITER J，FREEMAN J，KEOGH E，etal.A ross-media Presence questionnaire：The ITC sense of Presence inventory [J].Presence：TeleoPeratorsand Virtual Environments，2001，3：282-297.

[14]ABERNETHY B.AnticiPation in squash：differences in advance cue utilization between exPert and novice Players[J].Journal of SPorts Sciences，1990，8：17-34.

[15]TENENBAUM G，LEVY-KOLLKER N，SADE S，etal.AnticiPation and confidence of decisions related to skilled Performance[J].International Journal of SPort Psychology，1996，27：293-307．

[16]WILLIAMSA M，WAEDP，KNOWLESJM，etal.AnticiPation skill in a real-world task：measurement，training，and transfer in tennis[J].Journal of ExPerimental Psychology：APPlied，2002，4：259-270.

[17]BIDEAU B，KULPA R，VIGNAIS N，etal.Using virtual reality to analyzesPorts Performance[C].IEEEComPuter Society，2010，2：14-21.

[18]雷慧，邓罗平，孙华.时间阻断和空间阻断对网球运动员接发球思维判断的影响[J].天津体育学院学报，2010，25（3）：257-261.

[19]李鉴芸，邱丰杰，江中皓.网球接发球技术应用[EB/OL].httP：//www.doc88.com/P-080712075130.html.

[20]FARROW D，ABERNETHY B.Do exPertise and the degree of PercePtion-action couPling affect natural anticiPatory Performance[J].PercePtion，2003，32：1 127-1 139.

[21]NACERIA，ORTIZ J，BERNIER E，etal.Performance of exPerienced and novicesPort-ball Playersin headingvirtual sPinningsoccer balls[C].Virtual Reality Conference，2011.

[22]VIGNAIS N，BIDEAU B，CRAIG C，etal.Virtual environments for sPort analysis：PercePtion-action couPling in handball goalkeePing[J].The International Journal of Virtual Reality，2009，4：43-48.