iTunesで音楽CDのバックアップをつくる

今更なんだよ、という感じですけど、簡便さに感激した、けど忘れそうなのでメモ。

とりあえず音楽CDを入れると、ライブラリに登録するか聞かれるので、登録する（ライブラリに登録する=PCのどこか（ライブラリ）にデータを保存する、ということ。これも当たり前か）。

ファイル＞新規プレイリストから、プレイリストを作る。ライブラリに登録した曲名（ネットにつないでいると、勝手に曲名を落としてきてくれるけど、つないでなかった場合は、あとからそのトラックをクリックして、詳細＞CDトラック名を取得、でとって来れる。すげー）から、バックアップをとりたいものを選択してクリックし、今作ったプレイリストに移動する。すべてが移動完了したら、プレイリストを開く。

ファイル＞ライブラリ＞プレイリストからディスク作成を選択。あとは、オーディオCDにチェックされていることを確認して、曲間を何秒にするか、とか適当に決めて、OKとすれば、勝手にCDに保存してくれる。ちゃんとオーディオコンポでも聞ける(正確にいうと、聞けるコンポもある。うちのコンポ（６年前に買った）では聞けないけど、カーステレオでは聞ける）。

PCでしか聞かねーよ、とかいうときは、形式をかえた方がいいかもしれないけど、他の形式については良くわからない。

というわけで、以上メモでした。忘れたときはiTuneで検索で飛べるように。

Excelに詳しい人いません？

知りたいこと。複数の列に、継時的データが存在する。（たとえば、列Aには、ある実験参加者に、ある刺激を出したときのある反応を数値化したものが、1秒毎にn秒まで記録されており、列Bには、Aとは異なる実験参加者の同様のデータが記録されており…というような/"ある”が多いな）。ここで、列A-Dが実験参加者の反応データであるとすると、列Eには、その時間データ（たとえば1秒置きの）が記録されている。これは被験者間で共通である。このとき、それぞれの実験参加者のある区間(ここではa秒からb秒）での反応のうち、もっとも大きいものともっとも小さいもの、およびその反応が起こった時間を知りたいとする。このとき、どういう記述をしたら最も効率が良いか？

やったこと。列Fに、=min(Aa:Ab)、=max(Aa:Ab)として、まずは区間の最小、最大値を求める。これはまあ、良いでしょう。そんで、それをGHIにそれぞれコピーすれば、ABCDに対応する最大、最小値データがFGHIにそれぞれできる（以下この操作を省略する）。問題は、そのセルがどこにあるか（何秒の時点で起こったか）ということで、10秒くらいだったら目視でOKなんだけど、200秒とかになると目視で探すのは非効率的なわけで、次の手を打つ必要があるわけです。

それで、次のようにしてみました。まず、列Jに、=if(A1=F$1,$E1,FALSE)という数式を記述し、JKLM列全体にコピーしました。これで何をしているかというと、もし、Aの任意の行がF1（最大値）と一致していれば（$1は絶対参照で、行を変えてコピーしても数値が変化しないようにした）、Eのそれに対応する行を記述し（$Eは、列を変えてコピーしてもアルファベットが変化しないようにするため）、それ以外は全部FALSE（じゃなくても文字列ならなんでもいーんだけど）という文字列を返すようにした、ということですね。それで、N列に、=if(A1=F$2,$E1,FALSE)という数式を入れて、これをNOPQ列全体にコピー。これで、JKLM列には最大値データに、NOPQ列には最小値データに一致するセルに、そのセルに対応する時間データの数値が入っているはずなので、列R1行目に=max(J1:Jn)、列R2行目に=max(N1:Nn)、列R3行目に=sum(J1:Jn)、列R4行目に=sum(K1,Kn)と記述して、それを列STUにコピーしたわけです。そうすると、最大値、最小値に一致するデータしか数字（時間データ）が載ってないわけですから、自動的に列RSTUに、列ABCDの最大、最小値が出てくるわけですね。sumの数式は、もし万が一同じ値が二つあった場合、自動的に加算されて出てくるわけで、最大/最小値の2倍(以上）になってたら修正が必要なわけです。幸い、そういうことはなかったのですが、これは若干特殊なデータ（同じ実験参加者が全く同じ反応をすることはありえない）であるからOKだったわけで、そうでないときはダメ、ということで、既にかなり特殊だったわけですが、ともあれ。

で、このやり方だと、ごらんのとおり、ABCD+Eにある基本データの最大最小値およびその出現時刻を見るために、FGHIJKLMNOPQRSTU列を使っているわけで、すげーみにくいんですよね。もっとあっさりできる方法はないんでしょうか。ということで、どなたかご存知でしたら、教えてください。この本がいいよ！とか

ヤフー知恵袋とかで聞いてみようかと思ったんですが、今回は解決してしまったので、わざわざ聞くほどでもねーな、みたいな。ここだと解決可能性が相当低いことはわかってるんですが、一縷の望みを託して。ということで、ここを見てくださってる方、もし気が向いたらよろしくお願いします。

ちょう個人的なメモ

• 院ゼミ
  • 先行研究の条件を弄った場合，弄った根拠を説明できるようにする
  • とりわけ，ITIにはジッタを持たせるべきで，ここの理屈
  • 先行研究を弄りすぎているので，先行研究の結果と同じにならないのは当然ちゃ当然
  • あと分析方法を色々．前頭はやるべき，steady-stateなものとしてそれを除す，時間周波数解析（同じこと？），信号源，とか．
  • ある程度範囲を絞って（ロバストな部分を元に）ANOVAをかけるのが今できる正攻法かな
• 自閉症ゼミ
  • コーディング，エンコーディング，デコーディングの簡潔な説明，それらに対する適切な例
  • intact,spare,injuredの辺りの区別，定義
  • モジュールについて，認知神経科学とかから適切な説明をひく

あと全然関係ないけど，

• 航空券支払い：１５日まで　新幹線，ホテルはどーする
• iPodとHPのあれ．明日中にやる．
• 17日に院生協議会．逃げると仕事が重くなるらしい．Kさんに連絡

AQ in Japan(2006)

いまさらだけど、カテゴリの整理をしたいなー。"現在読んでいる論文"カテゴリは、本来は聴覚情報処理勉強会で"現在読んでいる論文"だったんだけど、今自閉症ゼミと院ゼミの取りまとめで忙しくて開催できてないので、死にカテゴリになっています。それで、まさに"現在読んでいる論文"で、MMNにもtime processingにも該当しないものはここに集めることで、論文関係の備忘録にする、ということを考えたんですが、そーすると前の方のもちょっといじらなきゃいけないような。まあいいか。

表題の論文は、Autism and Development disorders, vol36, No.2（pp 263-270)に載った論文。若林先生とBaron-Cohen, Wheelwright,あと東条先生の仕事なんですがこうやって並べて書くと外国人の敬称をどうしたらいいのかわからない。普段呼び捨てちゃうからなあ。

それで、今までいくつか質問されて答えられなかったことの答えがあるので、ちょっとだけ紹介します。詳細は、ERIC website該当ページとかからどうぞ。

自閉症群は、57人（男性44，女性13)、年齢は平均26･9歳で、18－57のレンジ。統制群は194人の成人（男性103、女性91)で、こっちは平均年齢33.6（22－56)歳。ランダムに用紙を送って、回収率が39%。律儀に送ってくる方が自閉的なのか、届いたものを無視するのが自閉的なのか。考えるとキリがありませんがしかし重要である気もします。あと、1050人（！）の学生データも取っていて、これは20.3歳が平均（18－41、SDは1.9)。

UKのデータは、Baron-Cohenのほうに載ってるのかな？いずれ見るとして、さて、日本人における平均AQスコアは？以下、数字が平均値、（）内は標準偏差。HFA/ASと診断を受けた人は、全体37.9(5.31),男性37.2(5.64),女性40.3(3.91)。（詳細を読めば書いてるかもしれないけど、女性の平均値が高いのは、"自閉症的傾向"を"女性的傾向（生物学的な、および社会的な）"がカヴァしてる可能性がありますね。だから、自閉症傾向がめっちゃ高くないと診断にはひっかからない、みたいな。一方、UKでは、35.8(6.5),35.1(6.9),38.1(4.4),respectivelyであります。統制群は、18.5(6.21),19.1(5.98),17.9(6.44)で、UKでは16.4(6.3)、17.8(6.8),15.4(5.7),学生群は20.7(6.38), 21.5(6.29), 19.9(6.38),UKでは17.6,(6.4),18.6(6.6), 16.4(6.1)となります。日本は若干AQが高い傾向がありますね。学生の平均はとりわけ。なお、学生の場合、理系はやっぱ平均が高いみたいです。

それから、cut-offと比率については、今回の調査で、自閉症と診断がついていない人の最高得点は36点（1%,男性のみ)でした。そうなんだよなー、ここなんだよなー。ちなみに、男性はAQ~13,25~が（自閉症の診断が付いていない人の）下位、上位15%であり、女性はAQ~12,24~が下位、上位15%にあたります。うーん、そうか、なるほどねえ。というとこ。他にも細かいデータは載っているので、このへんの研究をされている方は一読すべきと思います。渡辺はおせーんだよ、ということですね。すみません。

事象関連電位：事象関連電位と神経情報科学の発展

著者は丹波真一、鶴紀子。レヴューではないんだけど。amazon link、8400円（税込み）もするので、ちょっと個人では手が出ないかな。

第一部：基礎編：第1章　事象関連電位；歴史と概論については斜め読み。特にまとめませんが、ERPの利点、ということはいまさら語るまでもないかもしれませんが、それを再認識をするという意味でも、発達障害なんかの臨床応用を考えるうえでも（そしてそれを論文にする、ということを考えるととりわけ）、こういうまとめは貴重です。リクエストがあれば要約します。以下、記述順にcomponentやキーワードをメモ。そんなに詳細な解説がないものもありますが、備忘録として。（万一、これで検索に引っかかった方がいたらごめんなさい。間違ったSEOみたいなことやってますけど、自分の検索用なんです…（ローカルでやれよ、という説もある）。まあ、この本を読めば以下の内容が載ってはいますよ、ということでどうかひとつ）

CNV(随伴陰性変動、期待波）,LPC（後期陽性成分）→P300（P3、P3aとP3bの区別、noveltyなど)、slow-wave(SW)（陽性、陰性）、NcとPc（陰性成分と陽性成分、幼児）、N400、N1-P2成分は注意によって変動する、processing negativity→negative-difference(Nd,60ms),N150-350(視覚）, N140（体性感覚）,低頻度刺激におけるN1-P2後のN200(N2)→mismatch negativity、110-300msに出現する、controlled process、NA（Ritter et al., 1982)、MMNをN2a、NAをN2bとする見方も。

ERP vs EP, component vs subtraction（引き算法、どっちかっつうとやってることはこっちか？）, 神経回路網チャートについて（パラノイア的）、BEAMやSPM,dynamic topography, 3 dimention dipole, MEG(tonotopic organization, Romani, et al, 1982)(somatotopic organization),N1の6種のsub component, 上側頭部の聴覚皮質起源、外側側頭、頭頂連合野皮質起源、運動・前運動皮質起源、MMN,Nd(processing negativity),Np80,皮質間連絡について、posterior P300, anterior P300,regional cerebral blood flow,rCBF, HVA(homovanilic acid)

第2章、事象関連電位の神経生理学的基盤、ということですが、いつも中途半端に終わるのは本当にあれなんですが、ちょっとここまでで。