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<title>Gameday 龍珠雷達</title>
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<description><![CDATA[
　　這是 Gameday Sphere 最熱門的新玩具，姑且戲稱其為「Gameday 龍珠雷達」。最近雖然沒心情寫東西，倒是花了不少時間把玩這個新鮮貨。此雷達可以清楚地顯示，自 Gameday 的逐球數據所進階估算出的「自旋軸方向 (Direction of Spin Axis φ, in degree)」和「自旋轉速 (Spin Rate ω, rpm)」，協助我們更輕鬆地分辨出投手的各式球種。

　　在此之前，若欲利用 Gameday 辨別球種，主要藉由「球速 (Speed)」和「軌跡的縱橫向偏移量 (pFX-X/Z)」依照球路特性大致歸類，再搭配「曲線變化量和傾斜角度 (Break Length/Angle)」切分離析，綜合成為判讀依據。如今有了這套龍珠雷達，光靠自旋軸方向角的分布，便可直觀地對應至各球種，分類工作自然省事許多。以下就以近日萬眾矚目的「Yankees － Red Sox」美聯東區龍頭爭霸關鍵三連戰中，兩隊先發投手的 Gameday 數據為例，展現「Gameday 龍珠雷達」在輔助球種判斷上的威力：（文字補充中…）

◎ Pitch Classification for Starters in Yankees-Red Sox series:
Game 1 (09/14):  Andy Pettitte  vs  Daisuke Matsuzaka
Game 2 (09/15):  Chien-Ming Wang  vs  Josh Beckett  ( * Malfunction)
Game 3 (09/16):  Roger Clemens  vs  Curt Schilling

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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To Sphere,

　那一球 Sinker 就球質而言的確是極品，只可惜是顆極品的壞球：2007/8/30 主場對決 Boston Redsox 四局面對 David Ortiz 所投出的第一球－－外角偏低大壞球。

　今年的 Gameday 又添了一些很酷炫的儀表板風指標，並開始嘗試收費，這門 PITCHf/x 生意果然越做越大。]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Mon, 13 Apr 2009 23:12:21 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To Whither,

您的回覆，讓人豁然開朗。

最近Gameday，小小更新了一下，在資料庫中已將RPM放入。同時在版面上，也增加了投打兩方的統記數據。]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Wed, 08 Apr 2009 13:34:12 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[start_speed: 95.4, pfx_x: -8.1, pfx_z: 5, break_length: 6.2, φ: 238, ω: 1919

這一球真是極品]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Wed, 08 Apr 2009 13:29:30 +0800</pubDate>
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<item>
	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To Sphere,

　您客氣了。相隔許久，有機會藉此重溫 Gameday PITCHf/x 系統的分析樂趣，這是我的收穫也是榮幸。

　Type_Confidence 顧名思義應是該球經球種辨識結果的信心度量值，我想此或然率值的大小，全取決於辨別軟體的母體資料庫定義。比如王建民投出測得以下數據的球：

start_speed: 95.4, pfx_x: -8.1, pfx_z: 5, break_length: 6.2, φ: 238, ω: 1919

　比對資料庫後，我們有很高的信心這是一顆相當快的 sinker，具有足夠的橫向 movement，也有比 4-seamer 顯著的變化幅度。王建民多數的 sinker 都分布在這樣的數據組合附近。

　但若是以下這樣的數據呢？此球具有一定的橫向 movement，卻又不乏縱向的尾勁，自轉軸角度又介於兩大群體之間 (以此場球的王建民為例 4-seamer: 200, sinker: 240)：

start_speed: 93.5, pfx_x: -7.4, pfx_z: 8.6, break_length: 4.7, φ: 220, ω: 2255

　像這樣位於模稜兩可區域的球，在辨別判定球種時就遇到困難了，缺乏系統方式的業餘者如我，只能依靠個人經驗法則來鑑定；至於 MLB Gameday 則可以對照歷年數據，計算出此球分屬各球種的或然率（就像《賭神２》裡，反派仇笑痴仰賴電腦判斷攝影畫面中對手底牌露頭的圖案一樣），取機率最高的當作鑑別後球種。當然，辨識錯誤還是免不了的。

　畢竟，棒球上帝玩的可不是一翻兩瞪眼的骰子，而是圓滾滾的球，出手旋轉角度偏一點點，結果恐怕就差很多。不過只要隨時間累積的資料庫和軟體公式更健全，甚至發展投手出手握法的即時影像辨識系統，或許連棒球上帝也會愛上 Gameday PITCHf/x 吧。]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Mon, 06 Apr 2009 00:55:23 +0800</pubDate>
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<item>
	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To Whither,

  版主您的回覆，讓人穫益良多。

  在下想再請教您一個問題，關於Type_Confidence的值，主要是為分辨球種用，所以它的值，是否比較沒有所謂的物理意義吧。它的值應該是偏向所謂實驗數據與經驗法則那類是嗎?
  
  所以很好奇想知道它的運算公式，看看各項的權重，以及總Range和各球種的Range。

  不好意思，一直麻煩您。]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Fri, 03 Apr 2009 17:18:38 +0800</pubDate>
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<item>
	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To Sphere,

　您客氣了。MLB Gameday 自 2008 年起，利用 PITCHf/x 數據歸納統整後所架構的球種辨識系統（軟體人工智慧學習系統），便試圖在每場球賽即時地分辨出每一球的球種。剛開始當然不盡完備錯誤百出，但隨著資料庫更龐大且運算公式也更新進化後，球種辨識的準確率已經大幅改善。2008 年後的 Gameday 原始數據中，標記為"Type"（球種）一欄的資訊，便是上述系統辨識的結果，最近的 WBC 球賽 Gameday 記錄也是同樣道理。

　由於各球種有其特殊的 PITCHf/x 數據分布特性，故只要依照系列前文所述，掌握了各投手專屬的球種分布，便可依此類推後續來球的球種。不論早期 Josh Kalk 或近期 Dan Brooks 的 PITCHf/x Tool，想必都是類似的歸納過程。

　「自旋軸方向 (Direction of Spin Axis φ, in degree)」和「自旋轉速 (Spin Rate ω, rpm)」皆是由 PITCHf/x 數據估算而得，詳細推衍公式來由可參考 Dr. Alan Nathan 的<a href="http://webusers.npl.uiuc.edu/~a-nathan/pob/Analysis.pdf">此篇文章</a>，以及 Mike Fast 統整參數後所得的<a href="http://fastballs.wordpress.com/2007/09/07/magnus-papelbonus/" target="_blank">估算式</a>。估算方式如下：

<div  align="center"><img src="http://blog.roodo.com/Whither/5ce3a14d.jpg"></div>

　其中的 32.174 是英制的地表平均重力加速度，0.121 是估量一般球速分布下的阻力和Manus力係數後所得的簡化常數，0.00544 則是將空氣密度和棒球質量與截面換算後的簡化常數，將這些常數套入 Alan Nathan 文中的力學式即可得此簡化算式。希望以上說明對您能有些許幫助。]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Wed, 01 Apr 2009 23:43:17 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[謝謝版大

小弟我有拜讀您的大作
但type這項是不是我沒看到

它的數據是算出來的 還是......

應該是指球種的分辨吧


數學式算出來的RPM
那您繪圖時
不是要先計算嗎
真是辛苦您了

沒有現成數據提供的網頁嗎
我有看到PitchFX Tool圖有提供

不過沒找到它RPM這項數據的提供

但是既然它有提供圖 數據應該也會提供ㄚ
我只找到它 其它方面的數據 就如同 您提供的原始數據
只是整理一下 表作漂亮些

還忘您指點名津
謝謝]]>
	</description>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Wed, 01 Apr 2009 15:17:18 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To Sphere,

　您好。MLB Gameday 各項數據皆存於此鏈結下：<a href="http://gd2.mlb.com/components/game/mlb/" target="_blank">LINK</a>，請自行尋找欲研究的場次，各數據內容如系列前文所述，RPM 則必須藉由數學運算轉換而得。]]>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Mon, 30 Mar 2009 23:38:02 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[這些原始數據的來源連結
方便提供嗎

也想看看其他人的rpm]]>
	</description>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Thu, 26 Mar 2009 08:43:50 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To Maxline91,

　謝謝您提供的鏈結資訊，可惜已許久未能提起勁整理關於 Gameday 的文章，對諸位同好頗感抱歉。

　轉念一想，我或許還是適合唸物理系，要是也能接受 Alan Nathan 教授的指導就更好了。只不過一切已經不能重來了，還是認真工作過日子較實在。]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Sun, 06 Apr 2008 21:20:56 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[<a href='http://webusers.npl.uiuc.edu/~a-nathan/pob/MeasurementsGyroballHimeno.pdf' rel='nofollow'><a href='http://webusers.npl.uiuc.edu/~a-nathan/pob/MeasurementsGyroballHimeno.pdf' rel='nofollow'>http://webusers.npl.uiuc.edu/~a-nathan/pob/MeasurementsGyroballHimeno.pdf</a></a>
量測子彈式旋轉球路的昇力與拖曳力係數]]>
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	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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	<author>ootp42000@yahoo.com.tw(Maxline91)</author>	<category>文章回應</category>
	<pubDate>Sat, 29 Mar 2008 10:34:47 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[To 法洛猛,

　有了龍珠雷達，想找龍珠呼喚神龍就快多了。其實 Gyroball 應已褪去神祕面紗，並非變幻莫測妙不可言，一樣可以用棒球物理解釋歸納其動態。我同意部份人士的看法，Gyroball 其實近似所謂的失投滑球，只是旋轉軸變得貼近飛行方向罷了，很多投手可能在不經意間都投出來過，不妨在此大膽這麼說，連王建民都不小心投出接近 Gyroball 的失投滑球，請見上方代替 Game-2 的 08/30 王建民【球速／轉速】極座標圖中，右下方那顆轉速極低方向殊異的失投滑球就是了。

　至於所附鏈結，請恕我引用一句孔子的話來回應：「未足與議也。」]]>
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		<category>文章回應</category>
	<pubDate>Thu, 20 Sep 2007 10:26:52 +0800</pubDate>
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	<title>回應：Gameday 龍珠雷達</title>
	<description><![CDATA[嘩...真是太酷啦。有這個東西，可以討論的又多了！至少大家不必為個 Gyroball 辯翻天。

對了，有篇文章你可能會有興趣。我冒昧留個連結：
<a href='http://myurl.com.tw/nr1r' rel='nofollow'>http://myurl.com.tw/nr1r</a>]]>
	</description>
	<link>http://blog.roodo.com/Whither/archives/4146107.html</link>
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	<pubDate>Sun, 16 Sep 2007 18:34:20 +0800</pubDate>
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