Validação de uma estrutura de análise ofensiva no basquetebol baseada no sequenciamento de dinâmicas de criação de espaço

A inferência de estratégias ofensivas em esportes coletivos pode ser realizada a partir da análise dos padrões de jogo observados durante a disputa. Para que isso ocorra, há a necessidade da formalização de classes de comportamentos específicos para a modalidade de forma a discriminar perfis de jogo com base na identificação das ações mais recorrentes. No basquetebol as ações são encadeadas ao longo da posse de bola, sendo que os diferentes tipos de sequências de ações contêm características que os diferenciam e podem influenciar diretamente no desfecho do ataque. Nesse trabalho foi apresentada uma proposta contendo diferentes possibilidades de sequenciamento de dinâmicas ofensivas baseadas em um modelo teórico descrito na literatura. Os procedimentos de validação do sequenciamento de dinâmicas ofensivas e os testes de reprodutibilidade e objetividade realizados junto a técnicos de basquetebol apresentaram valores elevados demonstrando a consistência dos critérios para a elaboração de 27 tipos de concatenações dependentes (Qui-quadrado >0,78). Além disso, a estrutura desenvolvida foi concluída através da aplicação do constructo a jogos de basquetebol da liga profissional Americana (NBA) (28 partidas, dentre as quais 10 partidas do confronto entre Spurs x Thunder, 10 partidas referentes ao confronto entre Heat e Pacers e 8 partidas da disputa envolvendo Heat e Spurs, sendo analisados ambos os ataques em cada confronto, válidos pela temporada regular e na fase de playoffs). Os resultados gerados a partir da análise foram apresentados através de árvores de decisão e grafos de modo a facilitar a visualização dos comportamentos identificados. A árvore de decisão apresentou as ações na sequência exata em que ocorreram nas posses de bola, enquanto os grafos mostraram os encadeamentos mais recorrentes entre duas dinâmicas ofensivas. Assim ambas as técnicas se mostraram complementares e auxiliaram na observação e análise dos perfis de jogo de cada equipe e na realização de inferências acerca de sua estratégia ofensiva. A formalização dos tipos de sequenciamento de ações ofensivas pode auxiliar treinadores e profissionais do basquetebol no desenho de estratégias, análise dos padrões de suas equipes e adversários e estruturação de sessões de treinamento que considerem os comportamentos ofensivos de modo dinâmico e contextualizado dentro de um encadeamento lógico de ações de jogo

Hybrid convex combinations for IIR system identification.

The low complexity of IIR adaptive filters (AFs) is specially appealing to realtime applications but some drawbacks have been preventing their widespread use so far. For gradient based IIR AFs, adverse operational conditions cause convergence problems in system identification scenarios: underdamped and clustered poles, undermodelling or non-white input signals lead to error surfaces where the adaptation nearly stops on large plateaus or get stuck at sub-optimal local minima that can not be identified as such a priori. Furthermore, the non-stationarity in the input regressor brought by the filter recursivity and the approximations made by the update rules of the stochastic gradient algorithms constrain the learning step size to small values, causing slow convergence. In this work, we propose IIR performance enhancement strategies based on hybrid combinations of AFs that achieve higher convergence rates than ordinary IIR AFs while keeping the stability.