1. 权利要求 一种改进计算出的最佳高尔夫球杆间隙的杆面倾角组合预测的系统,包括: 跟踪设备,为个人使用参考高尔夫球杆击打的多次高尔夫球击球中的每一次击球生成对个人唯一的第一数据集 包括参考杆面倾角,第一数据集包括与高尔夫球运动相关联的参考球飞行特性; 处理器与跟踪装置可操作地通信并被配置为将第一数据集转换为定义一个或多个候选高尔夫球杆的预测球飞行特性的第二数据集,其中处理器: 将由第一数据集定义的参考球飞行特性归一化为 从多次高尔夫球击球导出,通过将标准化的参考球飞行特性和候选杆面倾角输入到预定的球飞行趋势函数来生成候选杆面倾角的一组预测球飞行特性,该预定球飞行趋势函数被配置为预测球飞行的变化 基于杆面倾角和球飞行特性之间的预定相关性,并通过应用来自一个或多个调整计算的输出来调整一组预测的球飞行特性,这些调整计算调整个人的一个或多个参考球飞行特性的偏差 一个预定的阈值,一个或多个调整计算通过考虑玩家特定的差异来提高计算预测的准确性。 2.如权利要求1所述的系统,其中所述一个或多个调节计算包括球速调节分量和旋转速率调节分量,它们考虑由于与参考球杆的基线球速值的偏差而对每个预测的球飞行特性的影响。 和参考球杆的基线旋转速率值。 3. 如权利要求2所述的系统,其中,所述处理器还被配置为: 65 确定一个或多个个体特定的斜率值,该斜率值描述基于球速度调整分量或自旋速率调整分量的每度倾角变化的一组预测球飞行特性的预测球飞行特性的值的预期变化 ; 并且将一个或多个个体特定斜率值组合成一组预测球飞行特性的预测球飞行特性的总个体特定斜率值,总个体特定斜率值描述预测值的预期变化 每度倾角变化的球飞行特性,其中总的个体特定斜率值包括预测球速斜率、预测发射角斜率和预测旋转速率斜率中的至少一个。 4. 如权利要求3所述的项目,其中处理器进一步被配置为: 使用总的个体特定斜率值和参考杆面倾角与参考杆面倾角之间的杆面倾角差来确定一组预测球飞行特性中的预测球飞行特性的值。 候选倾角; 其中该组预测球飞行特性包括预测球速、预测发射角和预测旋转率中的至少一个。 3. 根据权利要求2所述的项,其中处理器进一步配置为: 基于候选者选择一组用于预测球飞行特性集合中的预测球飞行特性的一个或多个调整计算的球速调整分量的调整参数 阁楼角度; 并且基于候选杆面倾角、球速度调整分量和调整集确定一组预测球飞行特性的预测球飞行特性的一组个体特定斜率值中的第一个体特定斜率值 的参数 66 用于预测球飞行特性的球速调整分量。 3. 如权利要求2所述的项,其中处理器进一步被配置为: 基于候选者选择一组用于预测球飞行特性集合中的预测球飞行特性的一个或多个调整计算的自旋速率调整分量的调整参数。 阁楼角度; 并且基于候选杆面倾角、旋转速率调整分量和调整集,确定一组预测球飞行特性的预测球飞行特性的一组个体特定斜率值中的第二个体特定斜率值 用于预测球飞行特性的旋转速率调整组件的参数。 2.根据权利要求1所述的方法,其中处理器进一步配置: 生成第二数据集以定义与多个候选杆面倾角相关联的多个候选高尔夫球杆的多组预测球飞行特性,每组预测球飞行特性 对应于多个候选杆面倾角中的一个候选杆面倾角的多组预测球飞行特性中的多个预测球飞行特性是通过输入归一化的参考球飞行特性和候选杆面倾角到预定趋势函数得到的,并调整多个 通过应用一个或多个调整计算的输出来预测球飞行特性的集合,该调整计算针对个人的一个或多个参考球飞行特性与预定阈值的偏差进行调整,该一个或多个调整计算通过考虑球员来提高准确性 - 具体差异。 8. 如权利要求7所述的项目,其中所述处理器进一步被配置为: 67 通过评估预测的球的飞行特性,从多个候选高尔夫球杆中确定具有最佳间隙的组合,所述预测球飞行特性针对可用于每个候选高尔夫球杆的每个候选杆面倾角进行调整。 8.如权利要求7所述的系统,其中处理器还被配置成: 确定多个候选杆面倾角中每个候选杆面倾角的预测球飞行距离,并为多个候选高尔夫球杆中的每一个选择最大化的候选杆面倾角 多个候选高尔夫球杆的预测距离值的一致性。 2.如权利要求1所述的系统,其中,第一数据集包括一组第一数据结构,表示来自由跟踪设备生成的高尔夫球经由参考高尔夫球杆的运动的球飞行度量,并且第二数据集包括第二组数据结构,该第二数据结构包括 为具有不同于参考杆面倾角的候选杆面倾角的候选高尔夫球杆预测的伪球飞行度量。 11.如权利要求10所述的系统,其中处理器还被配置为: 显示针对具有不同于参考杆面倾角的候选杆面倾角的高尔夫球杆预测的伪球飞行指标的视觉表示,该视觉表示说明输出的应用 来自针对个体的一个或多个参考球飞行特性的偏差进行调整的一个或多个调整计算,使得视觉表示更准确地表示个体特定的预测球飞行特性。 一种改进为最佳高尔夫球杆间隙计算出的杆面倾角组合预测的系统,包括:跟踪装置,其针对个人使用参考高尔夫球杆击打的多个高尔夫球击球中的每一个击球生成对个人唯一的第一数据集 68 包括参考杆面倾角,第一数据集包括一组与高尔夫球运动相关联的参考球飞行特性; 处理器与跟踪装置可操作地通信并被配置为将第一数据集转换为第二数据集,该第二数据集定义了一个或多个候选高尔夫球杆的预测球飞行特性,其中处理器: (a)通过执行预定的球飞行趋势函数来生成候选球杆的预测球飞行特性,该函数被配置为基于杆面倾角和一般球飞行特性之间的预定相关性来预测球飞行的变化,其中处理器: 斜率函数包括预定球飞行趋势函数的总体趋势分量并使用参考球飞行特性组中的参考球飞行特性,斜率值表示每度倾角变化的预测球飞行特性的变化率 角度; 并且基于预测球飞行特性的斜率值和基于候选球杆的候选杆面倾角与参考杆面倾角之间的差异,确定个人被预测产生的预测球飞行特性的值 候选人俱乐部。 13.如权利要求12所述的项目,其中处理器还: 执行一个或多个调整计算,该计算评估一个或多个调整分量,该调整分量指示对每度杆面倾角变化的预测球飞行特性的变化率的调整,该一个或多个调整 包含参考球的计算 69 飞行特性、候选倾角和基于候选倾角选择的一组调整参数; 并结合所评估的总体趋势分量的结果和所评估的一个或多个调整计算的结果,从而得出一组预测球飞行特性的预测球飞行特性的斜率值,以导出调整后的预测球飞行特性 这说明了从预定的正常拍摄趋势中个人独有的异常情况。 13.如权利要求12所述的系统,其中处理器通过应用调整计算的输出来调整预测的球飞行特性,该调整计算调整个体的一个或多个参考球飞行特性与预定阈值的偏差,该调整计算改进计算 - 通过考虑特定玩家的差异来提高预测准确性。 13.如权利要求12所述的系统,其中处理器重复步骤(a)以获得候选球杆的多个预测的球飞行特性,多个预测的球飞行特性包括预测的球旋转、预测的旋转速率和预测的旋转中的至少一个。 个人将使用具有候选球杆倾角的候选球杆击球的发射角。 16.如权利要求15所述的系统,其中处理器通过使用多个预测的球飞行特征中的至少一个对球的预计轨迹建模来生成个人将击球的预测距离,预测的距离适应球的预定间隙目标。 个人。 一种用于优化高尔夫球杆间隙的杆面倾角组合的改进计算预测的方法,包括 70 通过处理器访问定义参考球飞行特性的数据集,该参考球飞行特性与个人使用定义参考球杆倾角的参考球杆击打的多个高尔夫球杆击球相关联; 并且通过处理器将参考球飞行特性和与多个候选球杆相关联的多个候选球杆倾角输入到预定球飞行趋势函数,为多个候选球杆中的每一个生成一组预测的球飞行特性 ,一组预测的球飞行特性定义每个候选球杆的预测球飞行数据,预定的球飞行趋势函数被配置为基于杆面倾角和球飞行特性之间的预定相关性预测球飞行的变化以考虑预期的变化 给定每度杆面倾角变化的球飞行特性,其中每个候选球杆的一组预测球飞行特性适应多个候选球杆中相邻的球杆之间的预测间隙。 18.如权利要求17所述的方法,还包括: 由处理器通过应用来自调整一个或多个参考球飞行特性的偏差的调整计算的输出来调整候选球杆的一组预测球飞行特性中的至少一个 个人从预定的阈值,调整计算提高计算预测的准确性,通过考虑玩家特定的差异。 18.如权利要求17所述的方法,还包括由处理器通过使用一组预测的球杆中的至少一个对球的预计轨迹建模来确定个人将用多个候选球杆中的一个候选球杆击球的预测距离。 与候选球杆相关的球飞行特性,预测距离适应个人的预定间隙目标。 20.如权利要求19所述的方法,还包括: 由处理器利用每个候选球杆的一组预测球飞行特性来确定个人将用每个候选球杆击打高尔夫球的预测距离; 推荐多个候选球杆的选择部分的组合,该组合预期产生预测距离,该预测距离定义最接近目标差距的预测距离之间的平均差距。