MATLABでスクリプトを書いた

がんばったので、こちらにメモを残しておきます
・前提
　１．101chのMEGデータから、一部抜粋してプロットしたい
　　　（101行（チャンネル）*780列（時間…サンプリング周波数600Hzなので、1200ms))
　　　→plot(チャンネル番号,:)とか
　２．同じチャンネルの、標準刺激の波形と逸脱刺激の波形を重ねあわせたい
　　　→plot(変数１（チャンネル番号,:),'b');hold on;plot(変数2　（チャンネル番号,:),'r')とか
　（'b'とか'r'とかってのは、色指定　ｂは青、rは赤
　３．同じ条件については、1枚のグラフ上にプロットしたい
　subplot(n,m,l)
1枚のグラフをn行ｍ列に分割し、lで指定した番号にグラフを載せていく。
　subplot(4,4,1);
plot(data1(4,:),'b');hold on;(plot(data2(4,;),'r');
subplot(4,4,2);
plot(data1(11,:),'b');hold on;(plot(data2(11,;),'r');
…
　と延々（コピペを駆使しつつ）貼ってけば、できなくもない
　４．そのほか、グラフに対していろいろ指定しておきたい
　５．上記の件について、群(2)*条件(2)*時間軸(2)*逸脱条件(2)の16枚のファイルを作りたい

　というのを、手打ちでやるのは面倒なので、スクリプトで処理したい…と思って作ったのが以下のものです。%以下はコメント行

function lat(data1,data2)

time=-100:10/6:1200;%x軸
time(781)=[];%781個できるので、1個消去
%ここまでは、x軸データが別にあればfunction lat(data1,data2,time)とかにしとけばOK

n=16;%グラフ数を設定
k=[4,9,88,85,11,15,82,79,3,44,64,73,41,90,90,59];%チャンネル番号を指定
j=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16];%subplotの番号指定のために準備（いらないかも）
for c=1:n;%c=1についての処理をendまで行い、次にc=2についての処理をendまで行い…というのを、c=n(つまり、１６）になるまで繰り返す
ch=k(c);%チャンネルデータ読み出し、
% kで設定したチャンネル番号の、c番目（というのは、前述のとおり、１，２，３と変動する）を拾う
subplot(4,4,j(c));
%4行4列のグラフを表示する。以下のplotの位置を、j(c)で指定
plot(time,data1(ch,:),'b',time,data2(ch,:),'r');%それぞれのチャンネルの、data1（青）、data2（赤）の重ね合わせ

%以下はグラフ表示の設定
axis([-100,1200,-100,70]);%([xmin,xmax,ymin,ymax]).xは時間、yはfT
xlabel('time(ms)');%x軸のラベル
ylabel('fT');%y軸のラベル
grid;%グリッドの表示
title(ch);%グラフのタイトル(チャンネル番号を拾ってきている（上の、ch=k(c)）ので、それを表示）
legend('sta','lat',4);%凡例の表示、数字は位置（-1…領域外側、０…適当に、１…左上、２…右上、３…左下、４…右下）
%ココマデ
end
end

時間軸データ及び逸脱条件による色の変化は、mファイルを別に作ることで設定しましたが、今思うと、
function p(data1,data2,xmin,xmax,data2color)とかにして、
…
plot(time,data1(ch,:),'b',time,data2(ch,:),data2color);
…
axis([xmin,xmax,-100,70]);
とかにしておけば、一個で済みましたね。明日試してみます。

今週は実験ウイーク

なんですが、いきなり躓きました。
この期に及んで、新種のエラーが発生しました。
（今までは、ノイズがでかいとか、電源が入らないとか、そういうある種露骨な嫌がらせというか、分かりやすいエラーだったけれども、
今回はデータを取らせておきながらそれをセーブしてくれないという非常に陰湿なものになり、Neuromagへの不信感を露にせざるをえない）

渡辺がキリスト教徒なら、ガッデムと言ってるところです。

明日はフィルタのかけ方を聞きに行って、あと聴力を1人測るだけなので、まあなんとかなろうか、と思いますが、
木曜日には1名本実験、金曜日にはなんと2名の本実験が控えているので、
これはちょっとこえーな　というところであります。
この3人がぽしゃったら、立ち直るのに2週間くらいかかりそうだな、と思いますが、
立ち直るのに2週間かけていると、ちょうど学振の審査結果がきて立ち直ったあたりでまた落ち込みそうな気がするので、
ま、ダメでもともとの気合でがんばります。

ただ、ダメでもともとだと、実験参加者に悪いので、まあ、原因がわかったらいいなあ…とは…思いますが…

Googleカレンダー

Googleカレンダー　はじめにを見ればまあ全部わかると思いますが、
わりと便利そうな雰囲気があります。

というのは、そろそろMEG室が混みそうらしい（修士/卒業論文の時期なので）（どこも一緒だね）（一月からやってるのにまだ終わってない渡辺はどうなるのか）ので、
部屋の利用状況を管理したいのですが、なにぶん関連研究室が一つではないので、
webで管理できたら便利だな、というニーズに対応してくれそうなんですね。

問題といえば、googleアカウント持ってないとダメ、ということなんですが、
まあそれは我慢してもらう、ということで。

共有の範囲を設定もできるので（閲覧できるけど、予定の設定はできないとか）、
勉強会の管理とかにも使えそうですが、まーそれは母数が少ないし参加者は身近なのでこのblogでやってきたいと思います。

そのうちEEG実験でセンター実験室を使う予定なので、そっちも利用者が固定されているなら、この手法で管理するかもしれません。

うーん、しかし、Google Spread & Docで帳簿とか書類をアップし（渡辺は、これは流石にちょっと怖いのであんまりやってないけど/でもメールで送ったりしたら結局一緒のような気がしないでもない）、カレンダーで自分の予定をアップし、とやってたら、あらゆる個人情報が全部web上に乗りそうですね。

Google Chromeはまだ使ってみてないのですが、カレンダ利用に便利そうなら、乗り換えようかなー。年内だけでも。

修士論文中間発表会終了

○指摘されたこと
　Q:なんでピッチ（メロディ/音列）を使うのか。発話じゃダメか
　　（ASDを持つ人の中には、ピッチに高いセンシティビティを持つ人もいるので、
　　　その点が問題にならないか、という疑問も含む）
　A:発話は情報量が多すぎるので、切り分けていきたい。
　　今後、リズム、インテンシティ等も検討した上で、言語も確認したい。
　　（ピッチの高いセンシティビティが、本研究の仮説を支持するので、
　　　問題にはならないと考えている）
　
　Q:全体条件と細部条件で、課題難易度が違いすぎないか
　A:物理的にはそんなに違わないとは思う（要証拠）
　　行動データ（先行研究）では、確か有意差なし（要確認）
　　いずれにせよ、グループによって課題難易度が変わる、ということを示したいので、難易度が違うこと自体に問題はないと考えている…が、これは質問の意図を理解していないかも

　Q:Navon(1977)の結果は、広域優先性ではなく、顕著性等の問題として取り扱われることもあるが、聴覚においてもそういうことはないか。もしあるとすれば、問題設定そのものに問題が生じないか。
　A:聴覚においてはあまりデータがないので、なんともいえないが、広域のほうが時間長は明白に長いので、その点苦しいといえば苦しい。
　問題設定そのものに問題が生じるかどうかは、結果のデータを見てから解釈できると思う（結局、脳磁に差が出れば、なんらかの原因は生じるので）

　Q:広域優先性、減衰という言葉は、英語でなんと言うか。よく使われるのか。
　A:前者はglobal precedence 、後者は、decrease?ちょっとわからないけど、日本語文献ではわりとよく使われると思います。
　　
○次の締切り（的なもの）
・10月21日…ポスター発表用準備
・10月22日…発達脳科学合宿の抄録作成（A4一枚）

とりあえず、来週女性3名のデータが集まり、
これで女性はLowAQ3名＋HighAQ4名になる（はず）なので、
なんとなく比較的なことが中間報告としてはいいかなー　みたいな

あと、EEGでのデータ取得もそろそろ検討しなきゃないですね。ま、こっちはそんなに大変じゃない…と…いいなあ…

GCOE(心の社会性に関する教育研究拠点）ランチョンにいってきた

コレです。

　教育学院は初参加の渡辺一人で、文学部（たぶん）の人が15人くらい＋教員3人という超アウェーで、しかも内容をまったく把握しない（ピザ食える、ぐらい）ままいったので、
ちょうびびってたんですが、大変楽しくディスカッションをすることができました。ありがたいことです。ありがとうございます。
（ただ、初回は見学で、次の回で発表、とかだったらもっとよかった…）

　面白いなと思ったのは、日本人はグローバルに、総体的に物事を捉えるけれども、北米人はローカルに、分析的に物事を捉える傾向があるようで、
このあたりもし自閉症の中間表現系とかと関係して何かあれば面白いですね（DRD4のループみたいな＜これも妄想といえば妄想）。

　もう一人の発表内容は、開始前にちらっとみた程度だけれども、北大の学生とウィスコンシン大学の学生を被験者にとって、怒り顔とかから平均顔へのモーフィング画像を見せて、「最初に示されていた表情が消えた」と思ったときに停止させるという課題でした。
　で、日本人はアメリカ人と比較して、より早い段階で「表情が消えた」と判断するという話で、現象自体はこれ結構面白いですね。

　一応仮説としては、「日本人は未来の無常さ（？　未来は不定である、揺らぐものである、という思い、みたいな）を認識しているので、より早く表情が『変化した』と感じる」というような話があげられていたかと思いますが、うーん、なるほどと思いつつ、この「無常さ」の認識が、どのような文化的背景が生じるのか、あるいは学習から生じるのか、というあたりが気になりました…が、発表がかぶっているので質問できず。

　あとは、AQデータを使う信憑性？という部分では、
メタ分析みたいなことをしたらいいんじゃないか、という助言をいただきました。
　ウチの実験室ではだいぶデータがそろいつつあるので、
やろうと思えばできるんじゃないかな、とは思いますが、どうやったらいいのか、やろうと誰が思うのか、というあたりが問題

　夜は臨床ゼミで修士論文中間検討会の予演。あさってまでにやらなきゃないことは結構多い。