羽毛球運(yùn)動提高成人整體運(yùn)動知覺敏感性—基于知覺模板模型 *

金 花 劉 婷 尹德圣 邵夢靈 朱子良

(1 教育部人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地天津師范大學(xué)心理與行為研究院，天津 300387)

(2 天津師范大學(xué)心理學(xué)部，天津 300387) (3 國民心理健康評估與促進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新中心，天津 300387)(4 天津理工大學(xué)心理健康教育與咨詢中心，天津 300191)

1 引言

整體運(yùn)動知覺（global motion perception,GMP），指將各局部移動元素的軌跡整合成為更有全局性的大刺激并獲取刺激運(yùn)動速度和方向等信息（Narasimhan & Giaschi, 2012），是人類視覺加工的重要方面。大量研究發(fā)現(xiàn)，基于動態(tài)信息加工的視覺經(jīng)驗積累（如, 動作視頻游戲、球類運(yùn)動、整體運(yùn)動知覺訓(xùn)練）會提高GMP 敏感性（孔麗娜等, 2012; Ball & Sekuleryr, 1986; Bower&Andersen, 2012; Chen, Cai, Zhou, Thompson, & Fang,2016; Green, Pouget, & Bavelier, 2010; Hutchinson &Stocks, 2013; Pavan, Boyce, & Ghin, 2016）。Pavan 等（2016）發(fā)現(xiàn)動作類視頻游戲玩家比非游戲玩家在隨機(jī)點(diǎn)陣任務(wù)（經(jīng)典的GMP 任務(wù)）中GMP 閾限更低，反應(yīng)時更快?？惸鹊龋?012）發(fā)現(xiàn)羽毛球運(yùn)動員與非球類運(yùn)動員或普通成人相比，整體運(yùn)動方向判斷準(zhǔn)確性更高。

然而，通過視覺經(jīng)驗積累而改善的G M P的學(xué)習(xí)機(jī)制并不明確。先前的研究采用Lu 和Dosher（1998, 1999）提出的外部噪聲范式和知覺模 板模型（perceptual template model, PTM）對GMP 訓(xùn)練和動作視頻游戲的知覺學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行了探討。具體來說，知覺能力的改善可以通過信號增強(qiáng)（內(nèi)部加法噪聲降低）、外部噪聲排除和內(nèi)部乘法噪聲抑制三種機(jī)制來實現(xiàn)。不同的機(jī)制對應(yīng)不同的行為模式，而PTM 模型可以對三種噪聲的變化進(jìn)行定量表征。三種噪聲之間是相互獨(dú)立的。某種知覺行為的提高可以是某一種噪聲降低的結(jié)果，也可能是兩種以上噪聲共同降低導(dǎo)致的。而不同任務(wù)的知覺學(xué)習(xí)可能共享同一種機(jī)制，也可能有著不同的機(jī)制。利用2 種決策水平下的PTM 模型，可以區(qū)分單一機(jī)制和混合機(jī)制。如，Lu 和Dosher（1998）利用這一模型發(fā)現(xiàn)在光柵方向辨別任務(wù)中，低外部噪聲（背景對比度較低）水平下，注意條件下的刺激對比度閾值顯著低于未注意條件，而高外部噪聲水平下兩種條件的閾值無差異，這提示注意導(dǎo)致的對比度閾值下降是通過降低內(nèi)部加法噪聲引起的。而Bejjanki 等（2014）采用2 種決策水平下的知覺學(xué)習(xí)任務(wù)考察了動作視頻游戲經(jīng)驗積累產(chǎn)生的知覺學(xué)習(xí)的機(jī)制，發(fā)現(xiàn)動作視頻經(jīng)驗?zāi)芡瑫r提高年輕被試的外部噪聲排除能力和降低內(nèi)部加法噪聲。Bower 和Andersen（2012）則發(fā)現(xiàn)GMP 訓(xùn)練（隨機(jī)點(diǎn)陣訓(xùn)練）僅提高了年輕人的外部噪聲排除能力，卻同時改善了老年被試外部噪聲排除能力和內(nèi)部加法噪聲的抑制能力，這表明年輕人和老年人存在不同的知覺學(xué)習(xí)機(jī)制。這些研究都為揭示視覺經(jīng)驗積累改善GMP 或知覺學(xué)習(xí)的機(jī)制提供了豐富的實驗支撐。然而，這些研究采用的視覺經(jīng)驗類型為實驗室知覺訓(xùn)練或者動作視頻游戲經(jīng)驗。迄今，據(jù)我們所知，還未有研究關(guān)注過通過體育運(yùn)動（如羽毛球）經(jīng)驗積累而改善的GMP 的學(xué)習(xí)機(jī)制。與視頻游戲或單純的知覺訓(xùn)練在二維環(huán)境下所經(jīng)歷的似動信息不同，羽毛球運(yùn)動選手是在真實的三維環(huán)境下經(jīng)歷真實的運(yùn)動信息。因此，羽毛球運(yùn)動經(jīng)歷改善GMP 學(xué)習(xí)的機(jī)制可能不同于GMP 訓(xùn)練或者動作視頻游戲經(jīng)驗。

另外，在使用PTM 模型的研究中，外部噪聲均為靜態(tài)噪聲，如，背景亮度的變化（Bejjanki et al., 2014; Lu & Dosher, 1998）、水平線段位置的偏移（Li, Levi, & Klein, 2004）。但對GMP 而言，噪聲或是信號的速率可能較對比度更為重要。研究也發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)點(diǎn)陣的速率變化確實可以影響個體GMP 閾限（Bogfjellmo, Bex, & Falkenberg, 2013,2014; Falkenberg, Simpson, & Dutton, 2014; Joshi &Falkenberg, 2015; Manning, Dakin, Tibber, & Pellicano,2014）。如，Joshi 和Falkenberg 應(yīng)用隨機(jī)點(diǎn)陣范式（徑向方向）發(fā)現(xiàn)，成人和兒童被試都表現(xiàn)出低速條件下的GMP 敏感性更差。因此，以動態(tài)速率作為外部噪聲來考察GMP 學(xué)習(xí)機(jī)制是非常有必要且也是可行的。

因此，本研究擬應(yīng)用隨機(jī)點(diǎn)陣范式和PTM 模型技術(shù)，以專業(yè)羽毛球運(yùn)動員為對象，同時操縱隨機(jī)點(diǎn)陣范式中隨機(jī)點(diǎn)的運(yùn)動速率（8 種速度水平：1°/s、1.4°/s、1.8°/s、2.4°/s、3°/s、3.8°/s、4.8°/s、6°/s）和決策水平（2 種決策水平: 2 下1 上、3 下1 上），觀察被試外部速率噪聲下GMP行為的變化規(guī)律。其結(jié)果不僅可以初步揭示與球類運(yùn)動經(jīng)歷相關(guān)的GMP 學(xué)習(xí)機(jī)制，填補(bǔ)知覺學(xué)習(xí)機(jī)制研究在這一內(nèi)容維度上的缺失，還可以為“刺激速率如何影響GMP”的研究提供更多的實驗數(shù)據(jù)，推動這一主題研究的理論發(fā)展?；谝延醒芯亢陀鹈蜻\(yùn)動中視覺系統(tǒng)的加工特點(diǎn)—在高度時間壓力下加工大量的動態(tài)信息（對手的跑動、對手球拍的揮動等）以盡快準(zhǔn)確識別羽毛球的飛行軌跡。我們假設(shè)：（1）羽毛球運(yùn)動員和非運(yùn)動員的GMP 敏感性均隨著速度的增加而降低；（2）視覺經(jīng)驗積累導(dǎo)致的羽毛球運(yùn)動改善GMP的機(jī)制可能主要是外部噪聲抑制能力在起作用。

2 研究方法

2.1 被試

根據(jù)Bejjanki 等（2014）的研究，外部噪聲、決策水平和組別的主效應(yīng)和交互作用的偏η2在0.24～0.94 之間。因此我們設(shè)置偏η2為0.60，利用G*Power 軟件（http://www.gpower.hhu.de）計算得到的effect size f 為0.15，設(shè)置參數(shù)犯I 類錯誤的概率α 為0.05，檢驗效能Power（1-β）為0.80，由此計算出總樣本量為28。按數(shù)據(jù)有效率為70% 來算，我們實際招募的被試量為40。實驗組為20 名專業(yè)羽毛球運(yùn)動員（10 名男性, 年齡在18～25 歲之間,平均年齡18.85 歲±2.73 歲, 均至少有5 年以上羽毛球?qū)I(yè)訓(xùn)練經(jīng)歷）；控制組為20 名普通成人（10 名男性, 年齡在18～22 歲之間, 平均年齡19.28 歲±0.80 歲，均未接受過任何職業(yè)或業(yè)余的球類訓(xùn)練）。3 名被試因有超過一半異常數(shù)據(jù)（2.5個標(biāo)準(zhǔn)差以外）而剔除，1 名被試因沒有理解實驗要求而被刪除。最終兩組有效被試各18 名，二組被試年齡無顯著差異（t34=1.68, p=0.101）。所有被試為右利手（Oldfield, 1971），視力或矯正視力正常，無色盲、精神病或者神經(jīng)病史，無相關(guān)視覺實驗經(jīng)驗。被試實驗前均簽署知情同意書，實驗后獲得一定報酬。

2.2 實驗設(shè)計

本研究為2（組別）×2（決策水平）×8（外部噪聲）混合實驗設(shè)計。組別為被試間因素，包括控制組和實驗組兩個水平。決策水平和外部噪聲為被試內(nèi)因素，決策水平包括2 下1 上（對應(yīng)正確率為70.71%）和3 下1 上（對應(yīng)正確率為79.37%）兩個水平，外部噪聲包括從低到高8 種速度（1°/s、1.4°/s、1.8°/s、2.4°/s、3°/s、3.8°/s、4.8°/s、6°/s）。因變量為被試在隨機(jī)點(diǎn)陣任務(wù)中的一致性閾值。

2.3 實驗材料和程序

刺激在Lenovo T450 電腦上通過MATLAB 軟件（The Mathworks Ltd.）并采用Psychtoolbox 工具包（Brainard, 1997; Kleiner, Brainard, & Pelli, 2007;Pelli, 1997）呈現(xiàn)。實驗時被試與屏幕的距離為60 cm，垂直視角為20.2°，水平視角為26.8°，電腦屏幕的刷新率為60 Hz，分辨率為1600×900 像素。

刺激為經(jīng)典的隨機(jī)運(yùn)動點(diǎn)陣，直徑5°視角的圓形點(diǎn)陣中包含100 個白色點(diǎn)（黑色背景）。部分點(diǎn)（信號點(diǎn)）向左/右做一致運(yùn)動，其余點(diǎn)（噪音點(diǎn)）作無序的隨機(jī)運(yùn)動。點(diǎn)的大小為2 個像素，壽命500 ms，密度16.7 個點(diǎn)/°/幀。速度噪聲通過改變點(diǎn)的運(yùn)動速度實現(xiàn)，分為8 個水平（1°/s、1.4°/s、1.8°/s、2.4°/s、3°/s、3.8°/s、4.8°/s、6°/s）。運(yùn)動一致性閾值定義為被試到達(dá)某一準(zhǔn)確率水平時（70.71%或79.37%）信號點(diǎn)的比例。

測試在一個隔音的房間進(jìn)行。實驗開始先呈現(xiàn)一個紅色注視點(diǎn)（500 ms）作為提示，隨后是500 ms 的隨機(jī)點(diǎn)陣，之后是一個白色圓點(diǎn)，呈現(xiàn)500 ms 或被試反應(yīng)后消失，刺激呈現(xiàn)時要求被試按鍵判斷隨機(jī)點(diǎn)陣的一致性運(yùn)動方向（向左按“F”鍵, 向右按“J”鍵）。如此循環(huán)，如圖1。正式實驗之前被試有1 分鐘的練習(xí)。

實驗包括2 下1 上和3 下1 上兩種決策水平。每種條件包括9 次反轉(zhuǎn)，每次反轉(zhuǎn)的步長為10%。連續(xù)2 次（2 下1 上）或3 次（3 下1 上）回答正確之后，一致性下降10%；1 次錯誤之后，一致性上升10%；每次反轉(zhuǎn)的閾值定義為在正確率為70.71%（或79.37%）時，點(diǎn)陣整體運(yùn)動方向的信號點(diǎn)百分比（Britten, Shadlen, Newsome, & Movshon,1992; Newsome & Paré, 1988）。每個條件下5～8 次反轉(zhuǎn)后的平均值作為閾值。

實驗共2 個session，每個session 約960 個trails，分16 個blocks。每個block 只含一種決策水平和外部噪聲水平。block 間休息時間自控。實驗歷時約1 h。

3 結(jié)果

3.1 行為結(jié)果

采用SPSS22.0 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。對所有被試的一致性閾值進(jìn)行2（組別）×2（決策水平）×8（外部噪聲）混合方差分析。結(jié)果顯示，組別主效應(yīng)顯著[F（1, 34）=6.98, p=0.01, η=0.17]，運(yùn)動員組的一致性閾值顯著低于普通成人。決策水平主效應(yīng)顯著[F（1, 34）=50.68, p＜0.001, η=0.60]，2 下1 上的一致性閾值顯著低于3 下1 上。外部噪聲主效應(yīng)顯著[F （7, 238）=128.50, p＜0.001, η=0.94]，兩組被試兩種決策水平下的一致性閾值均隨著外部噪聲的增加而增加。外部噪聲和決策水平的交互作用顯著[F（7, 238）=4.69, p=0.007, η=0.47]，進(jìn)一步進(jìn)行簡單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)速度為2.4°/s、3.8°/s、4.8°/s、6°/s 時，兩種決策水平的差異顯著（ps＜0.01），表現(xiàn)為3 下1 上決策水平下的閾值顯著高于2 下1 上；其他速度條件下，兩種決策水平差異不顯著。其他效應(yīng)均不顯著。兩組被試不同決策水平與外部噪聲下的閾值見圖2A。

3.2 PTM 模型擬合結(jié)果

采用MATLAB 中的curve Fitting toolbox 工具包對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行PTM 知覺模板的擬合。擬合的模型表達(dá)式與Lu 和Dosher（1998, 1999）的相同，如公式1：

式中c 是被試的一致性閾值，Next是點(diǎn)的外部噪聲，d'是決策水平，當(dāng)決策水平為2 下1 上時，d'=1.09，3 下1 上時d'=1.63（Levitt, 1971），以上三個參數(shù)為已知參數(shù)。Na是系統(tǒng)原始加法噪聲，Nm是系統(tǒng)原始乘法噪聲，β 是知覺模板對刺激的增益，γ 是非線性傳導(dǎo)部分對信息的影響，以上四個參數(shù)為未知參數(shù)，但在同一個知覺學(xué)習(xí)模型中應(yīng)當(dāng)是固定的。余下三個參量Af，Aa，Am中Af表示外部噪聲系數(shù)，Aa表示內(nèi)部加法噪聲系數(shù)，Am表示內(nèi)部乘法噪聲系數(shù)。對于普通成人組而言Af=Aa=Am=1。

因此，對于普通成人組而言，其PTM 模型表達(dá)式如公式2 所示。

模型的擬合度公式如公式3 所示，其中l(wèi)og（c）為被試實際一致性閾值的對數(shù)，log（ctheory）為PTM 最優(yōu)擬合公式計算出的理論一致性閾值的對數(shù)，此公式即意在找到實際閾值與理論閾值的最小差值。r2取值在0～1 之間，值越大，表示擬合的結(jié)果越好。

采用兩種水平下兩組被試的閾值比（Bejjanki et al., 2014）來代表內(nèi)部乘法噪聲的變化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，普通人與羽毛球運(yùn)動員的比值在兩種水平（1.14±0.15 vs. 1.21±0.21）不存在顯著差異（p＞0.05），即兩組被試在知覺過程中的內(nèi)部乘法噪聲沒有發(fā)生改變。

將羽毛球運(yùn)動員模型中的參數(shù)Am固定為1，采用F 檢驗（見公式4）對4 個模型進(jìn)行比較（Bejjanki et al., 2014），包括包含2 個變量的簡潔模型（Af, Aa），有1 個變量的簡潔模型（Af或Aa），和沒有變量的模型（null model）（見表1）。其中df1=KFull–Kreduced，df2=N–Kreduced。N 代表預(yù)測數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)，在本研究中，N=32，即8（外部噪聲水平）×2（決策水平）×2（組別）；K 代表每個模型當(dāng)中參數(shù)的個數(shù)。

表 1 不同模型的擬合程度比較

最優(yōu)擬合結(jié)果如表2 和圖2B 所示。擬合結(jié)果顯示，只包含Af的簡潔模型，它與包含Af和Aa的模型的擬合度不存在顯著性差異[F（1, 27）=0.15,p＞0.05]，且擬合度顯著的優(yōu)于只包含Aa[F（1,27）=111.52, p＜0.01]或者是不包含任何參數(shù)[F（2,28）=129.90, p＜0.01]的模型，說明與純知覺訓(xùn)練和動作游戲經(jīng)歷不同（Bejjanki et al., 2014; Bower&Andersen, 2012; Dosher & Lu, 1998, 1999），羽毛球運(yùn)動員更好的GMP 能力主要源于他們可以更好地排除外部噪聲。

表 2 兩組PTM 最優(yōu)擬合參數(shù)

4 討論

本研究旨在揭示羽毛球經(jīng)歷改善成人GMP 能力的機(jī)制以及背景速度對GMP 能力的影響。通過實證研究和模型擬合的方法發(fā)現(xiàn)，羽毛球運(yùn)動員的GMP 閾限顯著的低于普通人，提示羽毛球經(jīng)歷改善了成人的GMP 能力，為前人關(guān)于球類運(yùn)動經(jīng)歷可能改善個體GMP 的觀點(diǎn)提供了新的證據(jù)（孔麗娜等, 2012; Overney, Blanke, & Herzog, 2008）。

如本研究的預(yù)期，對PTM 模型進(jìn)行擬合，發(fā)現(xiàn)只包含外部噪聲降低的這一簡潔模型擬合程度最好，說明羽毛球運(yùn)動改善GMP 的學(xué)習(xí)機(jī)制（主要是外部噪聲排除能力增強(qiáng)）不同于實驗室訓(xùn)練或是電子游戲經(jīng)歷誘發(fā)的知覺學(xué)習(xí)的機(jī)制（內(nèi)部加法噪聲降低和外部噪聲降低兩種機(jī)制的結(jié)合）。我們認(rèn)為這種差異可能是不同研究的被試經(jīng)歷的動態(tài)信息存在著質(zhì)的差異所造成的。實驗室知覺訓(xùn)練或者視頻游戲多是借助計算機(jī)實現(xiàn)的，被試經(jīng)歷的是似動信息的加工，且背景對比度在運(yùn)動識別中具有關(guān)鍵作用。羽毛球運(yùn)動是在時間壓力下的開放運(yùn)動，選手為了能在球落地前把球擊打回去，必須快速加工對手的位置跑動和姿勢線索（如上臂的移動）等動態(tài)信息，識別、過濾和抑制無關(guān)信息及干擾信息（如動手的假動作）；而球與背景的對比度是相對不變的。因此，羽毛球選手經(jīng)歷的是真實運(yùn)動信息的加工，且對手的動力學(xué)信息在運(yùn)動識別中起關(guān)鍵作用。研究已發(fā)現(xiàn)羽毛球選手確實能根據(jù)對手的動態(tài)信息預(yù)測球的飛行軌跡（Abernethy & Russell, 1987a, 1987b; Jin et al., 2010, 2011; Liu et al., 2017; Shim, Carlton, Chow, &Chae, 2005; Williams, Ward, Knowles, & Smeeton,2002）。而球類訓(xùn)練對個體抑制控制能力的積極作用也已得到不少研究的證實（Kida, Oda, & Matsumura,2005; Nakamoto & Mori, 2008; Wang et al., 2013）。

本研究首次證明了球類運(yùn)動經(jīng)歷提高成人GMP 能力的內(nèi)在機(jī)制，結(jié)果不僅為知覺學(xué)習(xí)機(jī)制提供了新的證據(jù)，還為某些與GMP 能力弱有關(guān)的視覺或認(rèn)知障礙的康復(fù)提供了更健康、更有針對性的訓(xùn)練方法。大量研究發(fā)現(xiàn)老化和視覺、語言缺陷相關(guān)的知覺缺陷與排除外部噪聲能力較差有關(guān)（Bower & Andersen, 2012; Johnston, Pitchford,Roach, & Ledgeway, 2016; Pilz, Miller, & Agnew, 2017;Sperling, Lu, & Manis, 2004; Sperling, Lu, Manis, &Seidenberg, 2005, 2006; Xu, Lu, Qiu, & Zhou,2006）。例如，Xu 等（2006）采用PTM 的方法發(fā)現(xiàn)外部噪聲排除能力較差是弱視病人視覺能力弱于正常人的原因。Bower 和Andersen（2012）則考察了老年人和年輕人的視知覺能力的差異，發(fā)現(xiàn)老化導(dǎo)致的視知覺能力下降主要和內(nèi)部加法噪聲較高、外部噪聲排除下降有關(guān)。隨后，Bower 和Andersen又對兩組被試進(jìn)行了6 天的正弦光柵（sine-wave）刺激和隨機(jī)點(diǎn)陣（random dot cinematograms,RDC）任務(wù)訓(xùn)練，結(jié)果發(fā)現(xiàn)RDC 訓(xùn)練能夠?qū)夏耆水a(chǎn)生更大的知覺學(xué)習(xí)效應(yīng)?；诖?，本研究認(rèn)為，對于能正?；顒拥膫€體，開放性的、不借助于計算機(jī)實現(xiàn)、有益身心健康（Chekroud et al.,2018）的適量羽毛球運(yùn)動可能是改善運(yùn)動知覺進(jìn)而改善相關(guān)的認(rèn)知功能的更好選擇。

至于背景速度和整體運(yùn)動敏感性的關(guān)系，存在一定的爭議。大部分研究發(fā)現(xiàn)，隨著速度的提高成人的整體運(yùn)動敏感性更好（Bogfjellmo et al.,2013, 2014; Hadad, Maurer, & Lewis, 2011; Joshi &Falkenberg, 2015; Manning, Aagten-Murphy, &Pellicano, 2012; Manning et al., 2014）。如，Joshi 和Falkenberg（2015），以及Bogfjellmo 等（2013）在兩種速度水平（1.6°/s, 5.5°/s）下分別調(diào)查了不同年齡的被試（6～89 歲）在左右方向的整體運(yùn)動方向辨別能力，結(jié)果發(fā)現(xiàn)所有被試均表現(xiàn)出高速條件下的整體運(yùn)動敏感度更好，且大約每增長1 歲，整體運(yùn)動敏感性下降2%。然而，Kassaliete，Lacis，F(xiàn)omins 和Krumina（2015）對2027 名1～18 歲的兒童進(jìn)行的研究卻得到了相反的結(jié)論，他們設(shè)計了3 種速度（2°/s, 5°/s, 8°/s）的平動，發(fā)現(xiàn)GMP 敏感性隨著速度的增加而降低。本研究設(shè)計了8 種速度水平（1°/s、1.4°/s、1.8°/s、2.4°/s、3°/s、3.8°/s、4.8°/s、6°/s），得到了與Kassaliete 等人一致的結(jié)果，支持整體運(yùn)動敏感性隨著速度的增加而降低的觀點(diǎn)。這些結(jié)果間的差異可能與各研究使用的點(diǎn)陣的其它參數(shù)不同有關(guān)。例如，Joshi 和Falkenberg研究中使用的點(diǎn)陣中點(diǎn)的密度為2 個點(diǎn)/°，而Kassaliete 等研究中的點(diǎn)密度為1.44 個點(diǎn)/°。已有研究發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)陣中點(diǎn)的密度也會影響GMP（Narasimhan& Giaschi, 2012）。

最后，本研究的局限性是其屬于橫向差異性研究，實驗結(jié)果難以分離先天優(yōu)勢的影響。此外，由于本研究同時操縱了被試和外部噪聲，因此，實驗結(jié)果可能無法分離運(yùn)動經(jīng)驗和外部噪聲兩個變量的作用。因此，未來研究可以采用經(jīng)典的外部噪聲范式設(shè)計一個縱向研究，探討訓(xùn)練對GMP 能力的因果性影響。

5 結(jié)論

本研究采用基于速度噪聲的PTM 方法探究了羽毛球經(jīng)歷改善成人GMP 敏感性的機(jī)制和背景速度對GMP 能力的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，GMP 敏感性隨點(diǎn)陣速度的提高而下降，羽毛球選手的GMP 敏感性高于普通人；模型擬合發(fā)現(xiàn)，羽毛球選手的GMP優(yōu)勢可能源于他們具有更優(yōu)秀的排除外部噪聲能力。結(jié)果提示，羽毛球運(yùn)動經(jīng)歷可增強(qiáng)個體在知覺加工時對外部噪聲的排除能力，為某些知覺缺陷的康復(fù)提供了更為健康的訓(xùn)練方法。

參 考 文 獻(xiàn)

孔麗娜, 王樹芳, 高宏巍, 王品, 林慧妍, 白利華, …金花. (2012). 高球路預(yù)期能力的羽毛球運(yùn)動員能更好地加工動態(tài)信息. 南京體育學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版), 26(2), 105–109.

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