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E-Prime任务设计与情绪推测在HCP中的应用

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简介：
本研究探讨了E-Prime工具在人类连接组计划(HCP)中设计情绪相关实验的任务，并分析其对情绪推测的影响和应用价值。 Eprime任务设计可以用于研究情绪和推测等方面的心理学实验，可作为相关领域的参考。

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  • E-Prime任务设计与情绪推测在HCP中的应用
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    本研究探讨了E-Prime工具在人类连接组计划(HCP)中设计情绪相关实验的任务，并分析其对情绪推测的影响和应用价值。 Eprime任务设计可以用于研究情绪和推测等方面的心理学实验，可作为相关领域的参考。
     
  • NLPCC2013情绪识别任务_中文微博情感分析
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    简介：NLPCC2013情绪识别任务专注于中文微博的情感分析，旨在通过自然语言处理技术理解与分类微博内容中的正面、负面及中性情绪。 该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪，不仅限于简单的褒贬分类，而是涵盖了多个细粒度情绪类别（例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等），属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源可以参考相关文献和资料获取更多信息。
     
  • 推特情绪分析
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    推特情绪分析是一种利用自然语言处理和机器学习技术，评估推特上发布的消息中所体现的情感倾向的方法。通过收集、整理与特定主题相关的大量推文数据，可以量化公众对某一话题的情绪反应，从而为市场研究、品牌监测及舆情管理等提供有价值的洞察。 为了设计一个模型来提取、识别并表征推文的情感，我们使用了Tweepy这一Python库来从Twitter API中获取实时数据。我们的目标是在恒定的数据集上训练该模型，并利用流数据进行预测。这些流数据已经导出为csv文件形式。 这个数据集中包含了两个不同的极性：负和正。我们将根据标签列中的信息来进行结果的预测，使用包含140条记录的特定数据集作为基础。具体而言，这份数据集包括以下几项内容： - C0: 推文的情感倾向（负面或正面） - C1: 推文的ID - C2: 发布推文的时间日期 - C3: 查询信息 - C4: 发送该推特的用户账号 - C5: 实际发布的文本内容
     
  • Stroop效应中的情绪词
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    《Stroop效应中的情绪词》探讨了情绪词汇在经典认知干扰任务——Stroop效应中所引发的心理反应差异，揭示了不同情感语义对个体注意力和思维过程的影响。 这是心理学硕士论文中的一个实验程序，使用E-prime编写完成的课堂练习作业。
     
  • 基于EEG的情绪识别中的PNN应用
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    本研究探讨了在情绪识别领域中使用PNN（概率神经网络）结合EEG信号的有效性，旨在提高不同情感状态下的分类准确率。 基于脑电图（EEG）的情绪识别技术通过分析大脑的电信号来判断用户的情绪状态，在人机交互系统中的应用越来越受到重视。由于情绪在人类社会互动中扮演着关键角色，尝试将情感融入到HCI系统的努力已经引起了广泛的关注和研究兴趣。这种自动化的情感识别使得这些系统更加智能化且便于使用。 本项研究表明了概率神经网络（PNN）用于分析观看音乐视频时由EEG信号引起的情绪变化的有效性，并利用公开的DEAP情绪数据库进行了验证。从四个频率带（theta、alpha、beta 和 gamma）中提取出的EEG功率值作为特征，结果显示较高频段(beta和gamma)在分类中的作用比低频段(theta和alpha)更为显著。 采用PNN进行分析后，在愉快程度(valence)上的平均准确率为81.21%，而在唤醒水平(arousal)上则为81.26%。这些结果与支持向量机（SVM）的结果相当，表明了该方法的有效性。此外，为了使技术更易于应用到实际场景中，研究者还提出了一种基于ReliefF算法的通道选择策略以减少所需电极数量；结果显示，在使用PNN时仅需9个(针对valence)和8个(针对arousal)最佳通道即可达到最大分类准确率的98%，相比之下SVM则需要更多的电极（分别为19个和14个）。 关键词包括情绪识别、脑电图EEG、概率神经网络PNN、ReliefF算法以及通道选择。引言部分首先强调了社会交互中情感的重要性，并回顾了自Picard于1995年提出“情感计算”概念以来的研究进展，指出自动化的必要性并讨论现实应用中的挑战。 文中提到使用PNN进行情绪识别的优势在于其简单、高效的特性，使其非常适合处理EEG数据。通过从四种不同频率带提取特征，并利用这些特征训练模型来实现对愉快程度和唤醒水平的分类任务。 研究中提出的通道选择算法旨在降低实际设备复杂性并提高用户体验，在减少电极数量的同时保持高精度的情绪识别能力。这为未来构建更加高效实用的情感识别系统提供了重要指导，能够促进该技术在更广泛应用场景中的应用和发展。
     
  • E-Prime音频控件简易测试
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    E-Prime音频控件简易测试旨在通过简单步骤评估和验证E-Prime软件中音频功能的有效性与稳定性，适用于实验设计初期的功能确认。 E-Prime是一款强大的实验设计与执行软件，特别适用于心理学、认知科学等领域中的研究者。它提供了丰富的工具来创建复杂的实验程序，并支持音频、视频以及文本等各种刺激的呈现。在这个名为“E-Prime音频控件使用简单测试”的项目中，我们将探讨如何在E-Prime 2.0版本中有效地操作和配置音频控件。 首先我们需要了解E-Prime中的音频控件基本概念。这些控件允许研究人员播放、暂停、停止以及控制音量，并且可以设置音频文件的播放时间。在E-Prime中，音频通常以声音对象（Sound Object）的形式存在，支持.wav或.mp3等格式的文件。 创建一个新的E-Prime实验时，在流程图视图内添加一个声音对象是必要的步骤之一。这个操作可以通过实验设计工具栏或者右键点击工作区并选择“Insert” > “Media” > “Sound”来完成。一旦插入了该对象，双击它可以进入属性设置界面，并在此进行详细的音频配置。 在“Sound”对象的属性设置中，关键选项包括： 1. **FileName**: 输入你要播放的音频文件路径，请确保此文件已存在于你的实验项目目录内。 2. **PlayOn**: 设置何时开始播放音频。可以选择从实验开始时、特定事件触发或上一个对象结束后等时刻。 3. **Duration**: 指定音频的播放时间长度，如果为空，则默认为完整音频长度。 4. **Volume**: 调整音量大小，在0（静音）到100（最大值）之间进行调节。 5. **Loop**: 是否循环播放。勾选此选项后，直到满足其他条件才会停止重复播放。 6. **Sync**: 同步设置，允许音频与屏幕上的图像或文本等元素同步显示。 7. **StartStop Events**: 定义开始和结束的事件，在实验流程中触发这些操作。 完成音频控件配置之后，还需要在实验逻辑部分（Scripting）编写代码以确保所有设定符合你的研究设计需求。比如，你可能需要根据特定条件停止播放或同时显示视觉刺激与声音文件。 总的来说，E-Prime 2.0中的音频功能虽然不复杂，但理解每个参数的作用非常重要。通过实践和调试可以让你熟练掌握这些工具，并能够实现各种复杂的实验设计要求。对于初学者而言，“E-Prime音频控件使用简单测试”是一个很好的起点，它将帮助你逐步熟悉软件的音频功能并将其应用到自己的研究项目中去。
     
  • Matlab在任务分配问题中的应用(软件应用与开发)
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    本文章探讨了如何利用MATLAB解决复杂的任务分配问题。通过运用优化算法和线性规划模型，展示了MATLAB强大的数值计算能力及其在实际场景中的高效解决方案。 某车间有甲、乙两台机床可以用于加工三种工件。这两台车床的可用时间分别为800小时和900小时，而需要加工的三种工件数量分别是400个、600个和500个。已知用这两种车床分别加工不同类型的单位工件所需的时间及费用如下表所示。 问题是如何合理分配这两台机床的任务，在满足所有工件生产需求的同时使总的加工成本最低？
     
  • E-Prime实验设计技术详解（曾祥炎）
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    《E-Prime实验设计技术详解》由曾祥炎编著，深入浅出地介绍了如何使用E-Prime软件进行心理学和认知科学实验的设计与编程，是相关研究者的实用指南。 E-prime实验设计技术是一种用于创建心理学和其他社会科学领域实验的软件工具。它提供了一系列功能来帮助研究人员设计、执行以及分析他们的研究项目。通过使用E-prime，用户可以简化复杂的任务序列，并且能够精确控制时间以确保实验的一致性和可靠性。此外，该平台还支持数据收集和处理自动化，从而提高了效率并减少了人为错误的可能性。 对于从事相关领域工作的学者而言，掌握这种技术是非常重要的，因为它不仅有助于提高研究项目的质量，还能加快整个科研流程的速度。