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talker_change_data_processing
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2021-04-10
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talker_change_data_processing 这基本上是一项探索性数据分析,使用了Sophia Uddin和Katie Reis的先前得出的数据。 典型的EEG研究会计算受试对象平均的ERP,并检查某些峰值的存在和幅度,以推断出语音处理背后的认知过程。 在我们的分析中,我们使用互相关来衡量EEG和刺激波形之间的相似性。 高EEG刺激相似性表示特定电极上的信号正在跟踪刺激中的时间特征,这可能表明附近的皮质区域正在编码,跟随或参与语音信号。 我们不仅在关注整体跟踪的程度,而且还跟踪跟踪是否根据刺激是否可预测,是与先前说话者相同的说话者所说的还是有意义的而变化。 条件之间跟踪的差异进一步证明了我们的跟踪度量反映了一些潜在的认知过程,而不是随机的噪音或一般的聆听。 还将进行进一步的分析,包括网络拓扑,特定共振峰的跟踪以及注意力对跟踪的影响。 依存关系 MATLAB R2019b或更
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talker_change_data_processing-master.zip (47个子文件)
talker_change_data_processing-master
1_preprocessing
src
preprocess_eeg_data.m 5KB
scripts
preprocess-audio 621B
preprocess-eeg-data 674B
extract-stim-order-from-text-files 536B
.gitignore 250B
0_set_up_and_raw_data
download-stim-data 1KB
download-eeg-data 1KB
install-eeglab-plugin 2KB
install-matlab 408B
4_permutation_test
src
lag_results.Rmd 8KB
maximum_results.Rmd 4KB
get_joined_shuffles.m 2KB
map_results.Rmd 9KB
shuffle.m 697B
shape_shuffles.m 2KB
get_file_names.m 350B
scripts
run-shape-shuffles 210B
run-shuffle 512B
run-shuffle-wrapper 260B
3_channel_locations
src
get_mni_coordinates.R 5KB
get_nearest_cortical_area.R 5KB
scripts
run 0B
5_rms
src
maps.Rmd 16KB
get_xcorr_for_all_subjects.m 892B
get_rms_for_each_subject.m 1KB
generate_models.R 989B
simple_linear_models_functions.R 4KB
multilevel_models_functions.R 4KB
compile_model_stats.R 1KB
get_rms_for_all_subjects.m 724B
scripts
run-generate-models 332B
run-compile-model-stats 238B
run-get-xcorr-for-all-subjects 377B
run-get-rms-for-all-subjects 374B
tools
functions.R 12KB
get_split_conditions.m 741B
get_stim_order.m 2KB
.env.template 415B
README.md 7KB
2_cross_correlations
src
average_and_concat_cross_correlations.m 3KB
cross_correlate.m 3KB
scripts
run-cross-correlations 706B
installer_input.txt.template 8KB
7_out
src
out.Rmd 10KB
scripts
run 0B
6_clusters
src
get_clusters.R 2KB
scripts
run 0B
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