TTSwing 数据集：解锁乒乓球挥拍运动学分析的新钥匙

为解决乒乓球挥拍数据收集难题，台湾中央大学研究人员开展 TTSwing 数据集相关研究，得到包含 93 名精英球员数据的数据集，为乒乓球分析研究及训练提供助力。

　　在 1988 年乒乓球成为奥运会项目后，这项运动在全球范围内迅速风靡，无论是专业赛事还是大众休闲活动中都备受喜爱。随着科技发展，利用数据驱动方法分析体育项目的热潮兴起，在乒乓球领域，人们期望通过数据深入了解球员表现、优化训练方案。然而，此前的研究在乒乓球挥拍数据收集方面困难重重。传统的视频录制方式受环境限制大，不同场地难以保证一致的拍摄条件，数据准确性大打折扣；在人体上佩戴传感器又会干扰球员正常发挥，影响数据真实性。即便有研究将传感器嵌入球拍，但样本量极小，多是从寥寥数人到十几人收集数据，难以反映整体情况。这些问题使得深入研究乒乓球挥拍运动学及球员表现受到阻碍。

为了突破这些困境，来自台湾中央大学（Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University）等机构的研究人员开展了一项极具创新性的研究，旨在创建一个全面、高质量的乒乓球挥拍数据集。研究人员经过努力，成功推出了 TTSwing（Table Tennis Swing）数据集。该数据集不仅记录了专业乒乓球运动员的挥拍（球拍运动学，racket kinematics）信息，还包含球员匿名的人口统计学数据，这为后续研究提供了丰富的素材，对乒乓球运动的发展有着重要意义。相关研究成果发表于《Scientific Data》。

在研究过程中，研究人员采用了一系列先进的技术方法。硬件方面，他们将 9 轴运动传感器（集成了 3 轴加速度计、3 轴陀螺仪和 3 轴指南针）嵌入乒乓球拍握把中，以 80Hz 的采样率收集数据。这种定制的球拍不仅能精准捕捉挥拍动作，重量也与常规球拍相近，最大程度减少对球员发挥的影响。同时，借助射频（RF）无线传输模块将数据实时传输到电脑，确保数据的完整性。在数据处理环节，研究人员开发了自动化算法，将连续的波形数据分割为单次击球数据，大大提高了处理效率。

下面来详细了解一下研究结果：

• 数据收集：研究邀请了 93 名来自台湾的精英球员参与，这些球员或是体育专业出身，或是在重要赛事中斩获过奖牌。球员们需使用特制球拍，完成至少一种挥拍模式，包括空中挥拍、全力击球和稳定击球，每种模式连续挥拍 50 次。全力击球模式下，发球机还设置了三种球速供球员击打。如此大规模的精英球员参与，保证了数据集的代表性。
• 数据记录：数据集以表格（CSV）格式呈现，涵盖挥拍和个人特征。挥拍特征丰富多样，包括各轴加速度和角速度的均值、方差、均方根等，还有整体加速度和角速度的相关统计值，以及经过傅里叶变换后的频谱密度和谱熵等，共计 34 种。个人特征则包含性别、年龄、身高、体重、惯用手、握拍手和打球年限等信息，为深入分析球员特征与挥拍表现的关系提供了可能。
• 数据统计：参与研究的 93 名球员中，男性 53 人，女性 40 人；右撇子 78 人，左撇子 15 人。根据球员挥拍数据，共生成 97350 条记录，其中空中挥拍模式 7500 条，全力击球模式 73850 条，稳定击球模式 16000 条。这些详细的统计数据为后续研究奠定了坚实基础。
• 技术验证：为确保数据质量，研究在严格控制的条件下进行。9 轴运动传感器预先校准，保证测量精度；数据实时无线传输至笔记本电脑，减少数据丢失或损坏风险。球员的人口统计学数据由本人提供，并尽可能进行核实，确保数据真实性。不过，研究人员也指出，数据收集仍存在一些潜在误差来源，如传感器校准的细微变化、长期使用或击球冲击导致的传感器位置偏差，以及波形分割算法在识别非常规打法球员的击球时可能出现的错误。

综上所述，TTSwing 数据集是乒乓球研究领域的重要成果。它提供了高分辨率的球拍运动记录，为乒乓球分析、生物力学研究和球员表现评估开辟了新方向。通过该数据集，科研人员可以深入探索不同球员挥拍动作的差异，挖掘影响击球质量的关键因素，从而为球员制定个性化训练方案提供科学依据。同时，公开的数据集和实验代码也为后续相关研究提供了便利，推动乒乓球运动在数据驱动下不断发展进步，有望助力乒乓球运动员提升竞技水平，也为教练制定更有效的训练策略提供有力支持。