金 花 劉 婷 尹德圣 邵夢靈 朱子良

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

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

1 引言

整體運動知覺（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)信息加工的視覺經驗積累（如, 動作視頻游戲、球類運動、整體運動知覺訓練）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點陣任務（經典的GMP 任務）中GMP 閾限更低，反應時更快。孔麗娜等（2012）發(fā)現(xiàn)羽毛球運動員與非球類運動員或普通成人相比，整體運動方向判斷準確性更高。

然而，通過視覺經驗積累而改善的G M P的學習機制并不明確。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 訓練和動作視頻游戲的知覺學習機制進行了探討。具體來說，知覺能力的改善可以通過信號增強（內部加法噪聲降低）、外部噪聲排除和內部乘法噪聲抑制三種機制來實現(xiàn)。不同的機制對應不同的行為模式，而PTM 模型可以對三種噪聲的變化進行定量表征。三種噪聲之間是相互獨立的。某種知覺行為的提高可以是某一種噪聲降低的結果，也可能是兩種以上噪聲共同降低導致的。而不同任務的知覺學習可能共享同一種機制，也可能有著不同的機制。利用2 種決策水平下的PTM 模型，可以區(qū)分單一機制和混合機制。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，這提示注意導致的對比度閾值下降是通過降低內部加法噪聲引起的。而Bejjanki 等（2014）采用2 種決策水平下的知覺學習任務考察了動作視頻游戲經驗積累產生的知覺學習的機制，發(fā)現(xiàn)動作視頻經驗能同時提高年輕被試的外部噪聲排除能力和降低內部加法噪聲。Bower 和Andersen（2012）則發(fā)現(xiàn)GMP 訓練（隨機點陣訓練）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習機制。這些研究都為揭示視覺經驗積累改善GMP 或知覺學習的機制提供了豐富的實驗支撐。然而，這些研究采用的視覺經驗類型為實驗室知覺訓練或者動作視頻游戲經驗。迄今，據(jù)我們所知，還未有研究關注過通過體育運動（如羽毛球）經驗積累而改善的GMP 的學習機制。與視頻游戲或單純的知覺訓練在二維環(huán)境下所經歷的似動信息不同，羽毛球運動選手是在真實的三維環(huán)境下經歷真實的運動信息。因此，羽毛球運動經歷改善GMP 學習的機制可能不同于GMP 訓練或者動作視頻游戲經驗。

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)，隨機點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 應用隨機點陣范式（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 學習機制是非常有必要且也是可行的。

因此，本研究擬應用隨機點陣范式和PTM 模型技術，以專業(yè)羽毛球運動員為對象，同時操縱隨機點陣范式中隨機點的運動速率（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。其結果不僅可以初步揭示與球類運動經歷相關的GMP 學習機制，填補知覺學習機制研究在這一內容維度上的缺失，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。基于已有研究和羽毛球運動中視覺系統(tǒng)的加工特點—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）以盡快準確識別羽毛球的飛行軌跡。我們假設：（1）羽毛球運動員和非運動員的GMP 敏感性均隨著速度的增加而降低；（2）視覺經驗積累導致的羽毛球運動改善GMP的機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和交互作用的偏η2在0.24～0.94 之間。因此我們設置偏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 年以上羽毛球專業(yè)訓練經歷）；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)余的球類訓練）。3 名被試因有超過一半異常數(shù)據(jù)（2.5個標準差以外）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、精神病或者神經病史，無相關視覺實驗經驗。被試實驗前均簽署知情同意書，實驗后獲得一定報酬。

2.2 實驗設計

本研究為2（組別）×2（決策水平）×8（外部噪聲）混合實驗設計。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因素，決策水平包括2 下1 上（對應正確率為70.71%）和3 下1 上（對應正確率為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點陣任務中的一致性閾值。

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。

刺激為經典的隨機運動點陣，直徑5°視角的圓形點陣中包含100 個白色點（黑色背景）。部分點（信號點）向左/右做一致運動，其余點（噪音點）作無序的隨機運動。點的大小為2 個像素，壽命500 ms，密度16.7 個點/°/幀。速度噪聲通過改變點的運動速度實現(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）。運動一致性閾值定義為被試到達某一準確率水平時（70.71%或79.37%）信號點的比例。

測試在一個隔音的房間進行。實驗開始先呈現(xiàn)一個紅色注視點（500 ms）作為提示，隨后是500 ms 的隨機點陣，之后是一個白色圓點，呈現(xiàn)500 ms 或被試反應后消失，刺激呈現(xiàn)時要求被試按鍵判斷隨機點陣的一致性運動方向（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。

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，每次反轉的步長為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%；每次反轉的閾值定義為在正確率為70.71%（或79.37%）時，點陣整體運動方向的信號點百分比（Britten, Shadlen, Newsome, & Movshon,1992; Newsome & Paré, 1988）。每個條件下5～8 次反轉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 結果

3.1 行為結果

采用SPSS22.0 進行數(shù)據(jù)分析。對所有被試的一致性閾值進行2（組別）×2（決策水平）×8（外部噪聲）混合方差分析。結果顯示，組別主效應顯著[F（1, 34）=6.98, p=0.01, η=0.17]，運動員組的一致性閾值顯著低于普通成人。決策水平主效應顯著[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]，進一步進行簡單效應分析發(fā)現(xiàn)，當速度為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 模型擬合結果

采用MATLAB 中的curve Fitting toolbox 工具包對所得數(shù)據(jù)進行PTM 知覺模板的擬合。擬合的模型表達式與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是點的外部噪聲，d'是決策水平，當決策水平為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)，但在同一個知覺學習模型中應當是固定的。余下三個參量Af，Aa，Am中Af表示外部噪聲系數(shù)，Aa表示內部加法噪聲系數(shù)，Am表示內部乘法噪聲系數(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）來代表內部乘法噪聲的變化，結果發(fā)現(xiàn)，普通人與羽毛球運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部乘法噪聲沒有發(fā)生改變。

將羽毛球運動員模型中的參數(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 代表預測數(shù)據(jù)點的個數(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)擬合結果如表2 和圖2B 所示。擬合結果顯示，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，說明與純知覺訓練和動作游戲經歷不同（Bejjanki et al., 2014; Bower&Andersen, 2012; Dosher & Lu, 1998, 1999），羽毛球運動員更好的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歷改善成人GMP 能力的機制以及背景速度對GMP 能力的影響。通過實證研究和模型擬合的方法發(fā)現(xiàn)，羽毛球運動員的GMP 閾限顯著的低于普通人，提示羽毛球經歷改善了成人的GMP 能力，為前人關于球類運動經歷可能改善個體GMP 的觀點提供了新的證據(jù)（孔麗娜等, 2012; Overney, Blanke, & Herzog, 2008）。

如本研究的預期，對PTM 模型進行擬合，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，說明羽毛球運動改善GMP 的學習機制（主要是外部噪聲排除能力增強）不同于實驗室訓練或是電子游戲經歷誘發(fā)的知覺學習的機制（內部加法噪聲降低和外部噪聲降低兩種機制的結合）。我們認為這種差異可能是不同研究的被試經歷的動態(tài)信息存在著質的差異所造成的。實驗室知覺訓練或者視頻游戲多是借助計算機實現(xiàn)的，被試經歷的是似動信息的加工，且背景對比度在運動識別中具有關鍵作用。羽毛球運動是在時間壓力下的開放運動，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，羽毛球選手經歷的是真實運動信息的加工，且對手的動力學信息在運動識別中起關鍵作用。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動經歷提高成人GMP 能力的內在機制，結果不僅為知覺學習機制提供了新的證據(jù)，還為某些與GMP 能力弱有關的視覺或認知障礙的康復提供了更健康、更有針對性的訓練方法。大量研究發(fā)現(xiàn)老化和視覺、語言缺陷相關的知覺缺陷與排除外部噪聲能力較差有關（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)老化導致的視知覺能力下降主要和內部加法噪聲較高、外部噪聲排除下降有關。隨后，Bower 和Andersen又對兩組被試進行了6 天的正弦光柵（sine-wave）刺激和隨機點陣（random dot cinematograms,RDC）任務訓練，結果發(fā)現(xiàn)RDC 訓練能夠對老年人產生更大的知覺學習效應?；诖?，本研究認為，對于能正?；顒拥膫€體，開放性的、不借助于計算機實現(xiàn)、有益身心健康（Chekroud et al.,2018）的適量羽毛球運動可能是改善運動知覺進而改善相關的認知功能的更好選擇。

至于背景速度和整體運動敏感性的關系，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）下分別調查了不同年齡的被試（6～89 歲）在左右方向的整體運動方向辨別能力，結果發(fā)現(xiàn)所有被試均表現(xiàn)出高速條件下的整體運動敏感度更好，且大約每增長1 歲，整體運動敏感性下降2%。然而，Kassaliete，Lacis，F(xiàn)omins 和Krumina（2015）對2027 名1～18 歲的兒童進行的研究卻得到了相反的結論，他們設計了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 等人一致的結果，支持整體運動敏感性隨著速度的增加而降低的觀點。這些結果間的差異可能與各研究使用的點陣的其它參數(shù)不同有關。例如，Joshi 和Falkenberg研究中使用的點陣中點的密度為2 個點/°，而Kassaliete 等研究中的點密度為1.44 個點/°。已有研究發(fā)現(xiàn)，點陣中點的密度也會影響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，實驗結果可能無法分離運動經驗和外部噪聲兩個變量的作用。因此，未來研究可以采用經典的外部噪聲范式設計一個縱向研究，探討訓練對GMP 能力的因果性影響。

5 結論

本研究采用基于速度噪聲的PTM 方法探究了羽毛球經歷改善成人GMP 敏感性的機制和背景速度對GMP 能力的影響。結果發(fā)現(xiàn)，GMP 敏感性隨點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。結果提示，羽毛球運動經歷可增強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提供了更為健康的訓練方法。

參 考 文 獻

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

Abernethy, B., & Russell, D. G. (1987a). Expert-novice differences in an applied selective attention task. Journal of Sport Psychology, 9(4),326–345, doi: 10.1123/jsp.9.4.326.

Abernethy, B., & Russell, D. G. (1987b). The relationship between expertise and visual search strategy in a racquet sport. Human Movement Science, 6(4), 283–319, doi: 10.1016/0167-9457(87)90001-7.

Ball, K., & Sekuler, R. (1986). Improving visual perception in older observers. Journal of Gerontology, 41(2), 176–182, doi: 10.1093/geronj/41.2.176.

Bejjanki, V. R., Zhang, R. Y., Li, R. J., Pouget, A., Green, C. S., Lu, Z. L.,& Bavelier, D. (2014). Action video game play facilitates the development of better perceptual templates. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,111(47), 16961–16966, doi: 10.1073/pnas.1417056111.

Bogfjellmo, L. G., Bex, P. J., & Falkenberg, H. K. (2013). Reduction in direction discrimination with age and slow speed is due to both increased internal noise and reduced sampling efficiency. Investigative Ophthalmology & Visual Science, 54(8), 5204–5210.

Bogfjellmo, L. G., Bex, P. J., & Falkenberg, H. K. (2014). The development of global motion discrimination in school aged children. Journal of Vision, 14(2), 19, doi: 10.1167/14.2.19.

Bower, J. D., & Andersen, G. J. (2012). Aging, perceptual learning, and changes in efficiency of motion processing. Vision Research, 61,144–156, doi: 10.1016/j.visres.2011.07.016.

Brainard, D. H. (1997). The psychophysics toolbox. Spatial Vision, 10(4),433–436, doi: 10.1163/156856897X00357.

Britten, K. H., Shadlen, M. N., Newsome, W. T., & Movshon, J. A. (1992).The analysis of visual motion: A comparison of neuronal and psychophysical performance. Journal of Neuroscience, 12(12),4745–4765, doi: 10.1523/JNEUROSCI.12-12-04745.1992.

Chekroud, S. R., Gueorguieva, R., Zheutlin, A. B., Paulus, M., Krumholz,H. M., Krystal, J. H., & Chekroud, A. M. (2018). Association between physical exercise and mental health in 1· 2 million individuals in the USA between 2011 and 2015: A cross-sectional study. The Lancet Psychiatry, 5(9), 739–746, doi: 10.1016/S2215-0366(18)30227-X.

Chen, N. H., Cai, P., Zhou, T. G., Thompson, B., & Fang, F. (2016).Perceptual learning modifies the functional specializations of visual cortical areas. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 113(20), 5724–5729, doi: 10.1073/pnas.1524160113.

Dosher, B. A., & Lu, Z. L. (1998). Perceptual learning reflects external noise filtering and internal noise reduction through channel reweighting. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 95(23), 13988–13993, doi: 10.1073/pnas.95.23.13988.

Dosher, B. A., & Lu, Z. L. (1999). Mechanisms of perceptual learning.Vision Research, 39(19), 3197–3221, doi: 10.1016/S0042-6989(99)00059-0.

Falkenberg, H. K., Simpson, W. A., & Dutton, G. N. (2014). Development of sampling efficiency and internal noise in motion detection and discrimination in school-aged children. Vision Research, 100, 8–17,doi: 10.1016/j.visres.2014.04.001.

Green, C. S., Pouget, A., & Bavelier, D. (2010). Improved probabilistic inference as a general learning mechanism with action video games.Current Biology, 20(17), 1573–1579, doi: 10.1016/j.cub.2010.07.040.

Hadad, B. S., Maurer, D., & Lewis, T. L. (2011). Long trajectory for the development of sensitivity to global and biological motion.Developmental Science, 14(6), 1330–1339, doi: 10.1111/j.1467-7687.2011.01078.x.

Hutchinson, C. V., & Stocks, R. (2013). Selectively enhanced motion perception in core video gamers. Perception, 42(6), 675–677, doi:10.1068/p7411.

Jin, H., Xu, G. P., Zhang, J. X., Gao, H. W., Ye, Z., Wang, P.,... Lin, C. D.(2011). Event-related potential effects of superior action anticipation in professional badminton players. Neuroscience Letters, 492(3),139–144, doi: 10.1016/j.neulet.2011.01.074.

Jin, H., Xu, G. P., Zhang, J. X., Ye, Z., Wang, S. F., Zhao, L.,... Mo, L.(2010). Athletic training in badminton players modulates the early C1 component of visual evoked potentials: A preliminary investigation.International Journal of Psychophysiology, 78(3), 308–314, doi: 10.1016/j.ijpsycho.2010.09.005.

Johnston, R., Pitchford, N. J., Roach, N. W., & Ledgeway, T. (2016). Why is the processing of global motion impaired in adults with developmental dyslexia? Brain and Cognition, 108, 20–31, doi: 10.1016/j.bandc.2016.07.004.

Joshi, M. R., & Falkenberg, H. K. (2015). Development of radial optic flow pattern sensitivity at different speeds. Vision Research, 110, 68–75,doi: 10.1016/j.visres.2015.03.006.

Kassaliete, E., Lacis, I., Fomins, S., & Krumina, G. (2015). Reading and coherent motion perception in school age children. Annals of Dyslexia,65(2), 69–83, doi: 10.1007/s11881-015-0099-6.

Kida, N., Oda, S., & Matsumura, M. (2005). Intensive baseball practice improves the Go/Nogo reaction time, but not the simple reaction time.Cognitive Brain Research, 22(2), 257–264, doi: 10.1016/j.cogbrainres.2004.09.003.

Kleiner, M., Brainard, D., & Pelli, D. (2007). What’s new in Psychtoolbox-3? Perception, 36, 1–16.

Levitt, H. (1971). Transformed up-down methods in psychoacoustics.Journal of the Acoustical Society of America, 49, 467–477, doi: 10.1121/1.1912375.

Li, R. W., Levi, D. M., & Klein, S. A. (2004). Perceptual learning improves efficiency by re-tuning the decision 'template' for position discrimination. Nature Neuroscience, 7(2), 178–183, doi: 10.1038/nn1183.

Liu, T., Shao, M. L., Yin, D. S., Li, Y. J., Yang, N., Yin, R. R.,... Hong, H.X. (2017). The effect of badminton training on the ability of samedomain action anticipation for adult novices: Evidence from behavior and ERPs. Neuroscience Letters, 660, 6–11, doi: 10.1016/j.neulet.2017.08.038.

Lu, Z. L., & Dosher, B. A. (1998). External noise distinguishes attention mechanisms. Vision Research, 38(9), 1183–1198, doi: 10.1016/S0042-6989(97)00273-3.

Lu, Z. L., & Dosher, B. A. (2004). Perceptual learning retunes the perceptual template in foveal orientation identification. Journal of Vision, 4(1), 5, doi: 10.1167/4.1.5.

Manning, C., Aagten-Murphy, D., & Pellicano, E. (2012). The development of speed discrimination abilities. Vision Research, 70, 27–33, doi:10.1016/j.visres.2012.08.004.

Manning, C., Dakin, S. C., Tibber, M. S., & Pellicano, E. (2014).Averaging, not internal noise, limits the development of coherent motion processing. Developmental Cognitive Neuroscience, 10, 44–56,doi: 10.1016/j.dcn.2014.07.004.

Nakamoto, H., & Mori, S. (2008). Sport-specific decision-making in a Go/NoGo reaction task: Difference among nonathletes and baseball and basketball players. Perceptual and Motor Skills, 106(1), 163–170, doi:10.2466/pms.106.1.163-170.

Narasimhan, S., & Giaschi, D. (2012). The effect of dot speed and density on the development of global motion perception. Vision Research, 62,102–107, doi: 10.1016/j.visres.2012.02.016.

Newsome, W. T., & Paré, E. B. (1988). A selective impairment of motion perception following lesions of the middle temporal visual area (MT).Journal of Neuroscience, 8(6), 2201–2211, doi: 10.1523/JNEUROSCI.08-06-02201.1988.

Oldfield, R. C. (1971). The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia, 9(1), 97–113, doi: 10.1016/0028-3932(71)90067-4.

Overney, L. S., Blanke, O., & Herzog, M. H. (2008). Enhanced temporal but not attentional processing in expert tennis players. PLoS One, 3(6),e2380, doi: 10.1371/journal.pone.0002380.

Pavan, A., Boyce, M., & Ghin, F. (2016). Action video games improve direction discrimination of parafoveal translational global motion but not reaction times. Perception, 45(10), 1193–1202, doi: 10.1177/0301006616663215.

Pelli, D. G. (1997). The VideoToolbox software for visual psychophysics:Transforming numbers into movies. Spatial Vision, 10(4), 437–442,doi: 10.1163/156856897X00366.

Pilz, K. S., Miller, L., & Agnew, H. C. (2017). Motion coherence and direction discrimination in healthy aging. Journal of Vision, 17(1), 31,doi: 10.1167/17.1.31.

Shim, J., Carlton, L. G., Chow, J. W., & Chae, W. S. (2005). The use of anticipatory visual cues by highly skilled tennis players. Journal of Motor Behavior, 37(2), 164–175, doi: 10.3200/JMBR.37.2.164-175.

Sperling, A. J., Lu, Z. L., & Manis, F. R. (2004). Slower implicit categorical learning in adult poor readers. Annals of Dyslexia, 54(2), 281–303, doi:10.1007/s11881-004-0014-z.

Sperling, A. J., Lu, Z. L., Manis, F. R., & Seidenberg, M. S. (2005). Deficits in perceptual noise exclusion in developmental dyslexia. Nature Neuroscience, 8(7), 862–863, doi: 10.1038/nn1474.

Sperling, A. J., Lu, Z. L., Manis, F. R., & Seidenberg, M. S. (2006). Motionperception deficits and reading impairment: It's the noise, not the motion. Psychological Science, 17(12), 1047–1053, doi: 10.1111/j.1467-9280.2006.01825.x.

Wang, C. H., Chang, C. C., Liang, Y. M., Shih, C. M., Chiu, W. S., Tseng,P.,... Juan, C. H. (2013). Open vs closed skill sports and the modulation of inhibitory control. PLoS One, 8(2), e55773.

Williams, A. M., Ward, P., Knowles, J. M., & Smeeton, N. J. (2002).Anticipation skill in a real-world task: Measurement, training, and transfer in tennis. Journal of Experimental Psychology: Applied, 8(4),259–270, doi: 10.1037/1076-898X.8.4.259.

Xu, P. J., Lu, Z. L., Qiu, Z. P., & Zhou, Y. F. (2006). Identify mechanisms of amblyopia in Gabor orientation identification with external noise.Vision Research, 46(21), 3748–3760, doi: 10.1016/j.visres.2006.06.013.