该存储库包含用于关系样本匹配任务的代码和文件,具体示例来源于Kmiecik、Perez和Krawczyk(2021年)。该任务是在德克萨斯大学开发的,提高导航关系复杂性的感知和类比能力。有关方法的详细信息,请参见上述引用的出版物。实验1和2中使用的类似分形的图像是根据描述的算法生成的,该算法源自我之前的MATLAB脚本(Miyashita1991.m)。运行时,该脚本将询问您要创建多少个图像,生成的图像将在当前工作目录中保存。请注意,脚本利用随机数生成形状,每次生成的新集合若不希望随机生成,可以使用rng函数设置种子。实验1和2包含在各自的文件夹中,除了实验2中的单行指令外,它们是相同的,包含e-Prime 2.0 Studio和Run文件。
找质数代码MATLAB-分形-关系匹配
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数据使用Tobii眼动仪(300 Hz)收集,以下是眼动数据的示例:粉色斑点表示婴儿在电影中的观看位置。加工文件夹包含用于处理视线数据的Matlab代码,主要包括提取婴儿所看之处的(x,y)坐标,并创建婴儿凝视幅度的一维时间序列。
MFFA文件夹中的代码改编自:Espen Ihlen(2020)发布的《多重分形去趋势波动分析》(MATLAB中央文件交换,2020年1月29日检索)。此代码适用于任何时间序列。
分析方法主要用于对赫斯特指数中与年龄相关的变化进行建模,相关R代码亦已提供。
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先决条件:
HDF5
MATLAB
使用说明:
测试预训练模型:
运行 cd workspace。
下载预训练模型:./fetch_model.sh。
下载测试数据:./fetch_test_feat.sh。
运行 cd ../src/lua。
运行 th test_matching.lua。
评估二分匹配模型:
运行 cd ../workspace/matching。
运行 p=runEval_arg('../workspace/matching')。
指定测试文件:
使用 -file test-model 运行。
注意:
边界框预测和分数存储在 workspace/matching/。评估代码基于 Bryan A. Plummer 等人的工作。
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