【文件属性】：
文件名称：matlab确定眼睛的代码-Bubbles:博士项目
文件大小：2.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-27 18:34:02
系统开源
matlab确定眼睛的代码目录
实验设计（气泡采样）
参与者显示的图像是在每个试验中通过随机的高斯Kong径（以下称“气泡”）对连续的图像像素进行采样。
同时记录响应。
气泡的取值在0到1之间，控制每个像素处蒙版的相对透明度，其中0完全不透明，而1完全透明。
随机采样输入图像的气泡会在整个试验中改变像素的可见性，因此我们可以确定哪些像素可见性会影响响应。
为此，我们应用了信息理论分析和反向分析。
分析框架
相互信息（MI）
MI提供了变量对之间线性或非线性统计相关性的非参数估计。
也可以将其视为独立性统计测试的效果大小。
Ince等人提供了一个。
（2016）。
我们计算每个时间点和每个电极的ERP双变量响应（[ERP，ERPg]）与气泡模板的一个像素强度分布之间的MI。
我们针对脸部椭圆形内的每个像素重复此MI计算以获得分类图像，从而为每个参与者生成4D
MI矩阵（像素x像素x电极x时间点）。
例如，以下分类图像显示了从右半球记录的ERP双变量响应与代表面部试验中代表左眼区域的像素之间的强烈依赖性。
逆向分析
反向分析可以确定左眼可见性如何影响右半球的单次ERP分布。
为此，我们根据
【文件预览】：
Bubbles-master
----reverseanalyses.png(603KB)
----imagewithbubbles.png(1.03MB)
----README.md(2KB)
----MI_results.png(630KB)
----MIERP.png(671KB)