#王曼昱[超话]#关于一些理性疑问的回复：
你好，这些质询我认真看了，看的出来是有仔细看过我的思路的，我很愿意跟合理提出问题的人沟通。首先，这只是一篇博文，称不上论文，我自省，严谨度确实谈不上高，虽然回答你的问题让我有种答辩的感觉[允悲]
接下来我也认真回复一下你的每一条质询：
首先，关于题目框定范围与内容涉及范围不符，我在文本第一段有提到视频材料来源是女单半决赛，在文末红圈圈出部分总结时也仅说明本场比赛（即半决赛），题目主要是因为再加女单半决赛需要换行了不美观便没有加，但在文中是有详细说明的。
其次，关于最高点得出我是通过抽帧分析比较得出的，由于视频帧数不够，无法捕捉到真正最高点，故而我选取的是乒乓球抛物线下落轨迹的最高点，具体过程由matlab抽帧分析得出，过程也可以实现可视化，考虑到这一问题，也许可以根据帧间查法的原理来设计算法进行乒乓球质心运动轨迹的捕捉拟合，如有闲暇时间，我也打算往这个方向进一步精化分析过程，关于立体轨迹的重构，wtt完整固定视角只有两个，两个视角并不垂直，故而需要角度矫正以及二维相关匹配来达到三维坐标重新构建，在视频帧数有限情况下，对轨迹曲线还需要拟合，拟合方案也需要更具体详细的讨论研究，真正要做到高精度这将是一个浩大的工程，举鹰眼作为例子，鹰眼使用十五个摄像头，其中十一个有画面可以对轨迹位置进行确定，鹰眼摄像头频率大约是150Hz，可以看出，鹰眼可以高精度地捕捉乒乓球立体运动轨迹，而我们需要做到详细分析的话两个视角比赛画面是远远不够的，但也可以通过优化算法向高精度趋近。
关于测量过程中取点问题考量以及角度误差我在文章中误差分析板块有详细说明，你可以作为参考。
最后，关于角度变化趋势分析问题，我仅说明不排除有手紧原因，并未下定义，你所说的心里优势是建立在假设王曼昱旨在通过改变发球角度来占据有利地位的前提下提出的，这个前提存疑，故而不能作为原因，有其他的原因也欢迎大家提出综合考量。

任何一个观点的提出都允许质疑，也可以不断进行修正优化，欢迎大家与我进行理性沟通更好地优化测量方法，也希望大家与我一起呼吁鹰眼技术应用于比赛之中！

第一次听艾森克测试这个东西，那天为了完成任务快速填了一下，没想到我还能看到结果，
看了半天也没看懂这是啥玩意儿。

最后可视化的分量是PNEL：
E内向是准的：嗜睡还有点强迫症，太准了。
N高分型神经质好像也挺准，不论行为是否具有正义，都会受到良心的谴责。
P神经质中间型，模棱两可，没看懂。
L是掩饰性，太神了，它咋知道我有些题是答了正确答案而不是真实的想法。

我和同学的第二个坐标图都差不多，我感觉，我们俩如此稳定的人竟然测出来不稳定！！好好好，抑郁质总比粘液质好听吧

#文豪野犬谷子[超话]#
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