Programming Behavioral Experiments with MATLAB and Psychtoolbox pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Erman Misirlisoy

出品人:

页数:80

译者:

出版时间:2017-1-5

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781138671935

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 计算机
• 程序设计
• 技术
• PTB
• MATLAB
• Psychtoolbox
• Behavioral Experiments
• Psychology
• Cognitive Science
• Neuroscience
• Data Analysis
• Experimental Design
• Programming
• Research Methods

《行为实验编程：MATLAB与Psychtoolbox实践指南》 本书旨在为研究人员、学生以及任何希望在心理学、认知科学、神经科学等领域设计、实现和分析行为实验的人提供一套全面且实用的指导。我们深刻理解，一个精心设计的实验是获取可靠数据、揭示行为规律的关键，而强大的编程工具则是实现这一切的基石。因此，本书聚焦于使用MATLAB这一强大的科学计算平台，并结合其久负盛名的Psychtoolbox工具箱，帮助读者从零开始，掌握构建和执行复杂行为实验的各项技能。 本书内容绝非停留在理论的纸上谈兵，而是以实践为导向，深入浅出地讲解如何在MATLAB环境中，利用Psychtoolbox的丰富功能，精确控制实验刺激呈现、精细捕捉被试反应、可靠记录实验数据，并为后续的数据分析奠定坚实基础。我们不会仅仅罗列函数的使用方法，而是通过一系列精心设计的案例，展示如何将抽象的实验范式转化为可执行的代码，并应对实验设计和编程过程中可能遇到的实际问题。 内容概览： 第一部分：基础入门与实验环境搭建 MATLAB基础回顾与实验编程视角： 即使您是MATLAB新手，也能在本章快速掌握必要的语法、数据结构和编程逻辑。我们将特别强调那些在实验编程中至关重要的概念，例如变量管理、函数定义、流程控制（条件语句与循环）以及错误处理。 Psychtoolbox简介与安装配置： 深入介绍Psychtoolbox的强大之处，包括其在视觉、听觉、触觉刺激生成，以及鼠标、键盘、按钮盒等反应输入设备支持方面的核心优势。我们将提供详细的安装指南，确保您的开发环境顺畅运行。 基本窗口与画布操作： 学习如何创建、管理和配置实验窗口，以及在画布上绘制各种基本图形、文本和图像。这是构建视觉刺激的基础。 第二部分：刺激呈现与控制 图形化刺激的生成与动态展示： 掌握如何创建和呈现各种几何图形、彩色方块、随机点阵（如动态随机点运动，DRLM）以及复杂图像。我们将讲解如何控制刺激的颜色、大小、位置、透明度，并实现平滑的动画效果。 文本信息与文字刺激的呈现： 学习如何以不同的字体、大小、颜色和位置呈现文字，满足各种实验需求，如词语判断、阅读理解等。 音频刺激的生成与播放： 详细介绍如何生成和播放不同频率、振幅和时长的声音，包括简单的提示音、复杂的语音片段以及实验信号。 图像序列与视频的播放： 探讨如何加载和播放预先制作的图像序列或视频文件，用于呈现更丰富、更动态的视觉内容。 精确的时间控制： 强调时间在行为实验中的核心作用，我们将深入讲解如何利用Psychtoolbox的高精度计时函数，实现对刺激呈现时序的毫秒级精确控制，确保实验的准确性。 第三部分：被试反应的捕捉与处理 键盘输入的响应： 学习如何监测键盘按下事件，并根据需要捕获特定的按键，实现选择反应、判断反应等。 鼠标输入的捕获： 掌握如何跟踪鼠标指针位置，记录鼠标点击事件，以及实现拖拽、定位等交互操作。 其他输入设备的集成： 介绍如何兼容和使用常见的反应盒（如Cedrus Response Box）、按钮等，以满足不同实验的输入需求，提高反应测量的准确性和便捷性。 反应数据的记录与格式化： 学习如何将捕获到的被试反应（按键、鼠标坐标、响应时间等）与刺激信息关联起来，并以结构化、易于分析的格式进行存储。 第四部分：实验流程设计与实现 基本实验结构与任务设计： 引导读者构建一个典型的行为实验程序框架，包括实验开始、试次（trial）循环、试次结束、实验结束等基本流程。 试次（Trial）的独立设计与控制： 深入讲解如何设计一个独立的试次，包含刺激呈现、反应等待、反应记录、试次间隔（inter-trial interval, ITI）等关键环节。 随机化与平衡化： 探讨如何实现刺激呈现顺序的随机化和平衡化，以减少学习效应和顺序效应，提高实验结果的可靠性。 反馈机制的设计： 学习如何为被试提供及时、准确的反馈，例如正确/错误提示、得分更新等。 实验的条件（Condition）管理： 掌握如何组织和管理实验中的不同条件，并根据条件的变化灵活调整刺激和程序流程。 第五部分：高级实验技术与优化 眼动追踪数据的集成（初步）： 介绍如何为集成眼动仪数据做好准备，包括理解其数据格式和与Psychtoolbox程序的初步对接。 眼动数据的前期处理与同步： 讲解如何进行眼动数据的初步校准和与刺激呈现的同步，为后续的眼动分析奠定基础。 多通道数据采集： 探讨如何同时记录EEG/MEG等生理信号，并与行为数据进行同步。 实验程序的优化与效率提升： 提供提高实验程序运行速度、减少卡顿的技巧，以及资源管理的最佳实践。 错误处理与鲁棒性设计： 强调编写健壮的实验程序的重要性，学习如何预测和处理潜在的运行时错误，确保实验过程的稳定。 第六部分：数据管理与分析准备 实验数据的存储格式： 讨论常用的数据存储格式（如.mat, .csv, .txt），以及如何根据后续分析的需求选择最合适的格式。 数据的初步校验与清洗： 讲解如何对实验原始数据进行初步的检查，发现并处理异常值或错误记录。 数据导向的编程实践： 鼓励读者在编程过程中就考虑数据的易分析性，将数据组织成便于后续统计分析的结构。 将数据转换为标准统计软件格式： 展示如何将MATLAB导出的数据转换为R, SPSS, Python等统计分析软件可以直接读取的格式。 本书的目标是赋予读者独立设计和实现复杂行为实验的能力，使其能够自信地利用MATLAB和Psychtoolbox探索人类行为的奥秘。我们相信，通过对本书内容的系统学习和实践，您将能够掌握一套行之有效的行为实验编程方法论，为您的科研工作插上坚实的翅膀。

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我最近在寻找一本能帮我系统梳理行为实验编程流程的书，这本恰好满足了我的期待。它的结构安排非常合理，从最基础的刺激呈现到复杂的数据分析流程，层层递进。最让我印象深刻的是，它没有采用那种干巴巴的教科书式语言，而是用一种很亲切、很像经验丰富的同行在耳边指导的口吻来讲解。很多技术细节，比如如何精确控制屏幕刷新率以确保刺激呈现的准确性，或者如何处理用户输入时的延迟问题，这些都是在其他资源中很难找到如此详尽解答的。通过这本书，我学会了如何将一个模糊的实验想法，转化为一个可执行、可复现的程序。而且，它对于不同类型的实验范式都有所涉及，从简单的反应时任务到更复杂的决策任务，都能找到相应的代码框架和思路，这极大地拓宽了我实验设计的视野。这本书的实用性毋庸置疑，它真正做到了“学以致用”。

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说实话，我带着一丝怀疑开始阅读这本书，因为市面上关于特定软件工具的书籍往往内容陈旧或过于肤浅。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它不仅覆盖了核心的编程技术，更重要的是，它深入探讨了如何将这些技术与严谨的实验科学方法论相结合。作者的写作方式非常强调“为什么”要这样做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。这种深层次的理解，让我在面对新的、未曾设计过的实验范式时，也能迅速抓住问题的本质并找到解决方案。书中关于异步处理和图形渲染性能优化的章节，对于需要高精度刺激呈现的实验来说，简直是雪中送炭。阅读完之后，我感觉自己对行为实验编程的整体认识上了一个大台阶，不再仅仅是机械地复制粘贴代码，而是真正理解了背后的设计哲学。

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这本书在我的工作流程中，扮演了一个“救星”的角色。之前我总是在不同工具和文档之间来回切换，效率低下。这本指南则提供了一个相对统一和全面的视角来看待行为实验的编程。它的语言风格非常清晰、逻辑严谨，没有冗余的修辞，每一句话似乎都是为了解决某个具体问题而存在的。书中对如何搭建模块化的代码结构给予了很大的篇幅，这对于长期维护和迭代实验程序至关重要。我发现自己在使用这本书的指导下，不仅提高了编写实验代码的速度，更重要的是，代码的健壮性和可读性都有了显著提升。特别是关于实验流程控制和错误恢复机制的设计，提供了许多我之前没有想到的巧妙方法。它确实是帮助我从“能跑起来”的代码，升级到“专业、可靠”的代码的重要推手。

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翻开这本书，我首先感受到的是一种对细节的执着追求。很多声称是“实战指南”的书，往往在关键的技术实现上含糊其辞，但这本书却不然。它深入到了底层机制的层面，比如如何利用特定的库函数来实现亚毫秒级的事件标记，以及如何处理并发任务之间的资源竞争。对于那些对实验精度有极高要求的科研工作者来说，这种深度是非常宝贵的。我特别喜欢它在讲解中穿插的“注意事项”和“常见错误”，这些小贴士往往是作者在无数次试错中总结出来的宝贵经验，能帮读者避开许多不必要的弯路。此外，这本书在数据处理和可视化方面也提供了很多实用的建议，确保实验数据的收集和展示既规范又美观。阅读这本书的过程，更像是一次深入的编程工作坊体验，让人感觉自己真的在和一位经验丰富的编程导师一起工作。

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这本关于行为实验编程的书，读起来就像是拿到了一份详细的、充满实战经验的指南。作者的叙述方式非常直接，没有太多理论的铺垫，而是立刻将读者带入到实际操作的层面。从一开始的设置环境，到如何构建一个基础的实验范式，每一步都交代得清清楚楚。我尤其欣赏它在代码示例上的丰富性，不仅仅是提供了一段可运行的代码，更重要的是，它解释了为什么选择这种特定的函数结构，以及在不同实验设计下如何灵活地进行调整。对于我这种已经有一些编程基础，但对实验设计和心理物理学接口不太熟悉的读者来说，这本书就像是架起了一座桥梁，连接了我的编程技能和实验需求。它没有回避那些在实际操作中经常遇到的“陷阱”，比如时间同步问题、数据记录的准确性等等，而是将这些常见的挑战化解为清晰的步骤，让人感到非常踏实。这本书的价值在于它提供的不仅仅是知识，更是一种解决实际问题的思维框架。

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作者是UCL的博士，这本小册子只有短短几十页，但也算是一条龙服务了，从打开脚本到debug和绘制数据都一应俱全。全篇用一个心理学学生都懂的go no go实验来解读代码，操作简单，上手度高。熟悉了一遍基本操作的心理学初学者即可参阅

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作者是UCL的博士，这本小册子只有短短几十页，但也算是一条龙服务了，从打开脚本到debug和绘制数据都一应俱全。全篇用一个心理学学生都懂的go no go实验来解读代码，操作简单，上手度高。熟悉了一遍基本操作的心理学初学者即可参阅