<think>我们之前已经将两个组分别画在两张子图上，并且横坐标是刺激序号（从1到刺激数量）。用户现在要求将横坐标改为“刺激次数”。实际上，在之前的代码中，横坐标变量`t`就是刺激序号（1,2,3,...,n），而用户可能希望将横坐标标签改为“刺激次数”，但实际数据点位置不变。
根据用户的问题，我们只需要修改两个子图的横坐标标签（xlabel）即可。将原来的'刺激序号'改为'刺激次数'。
修改点：
1. 在第一个子图（group1）中，将`xlabel('刺激序号');`改为`xlabel('刺激次数');`
2. 在第二个子图（group2）中，同样将`xlabel('刺激序号');`改为`xlabel('刺激次数');`
其他部分保持不变。
因此，修改后的代码部分如下：
在第一个子图部分：
```matlab
xlabel('刺激次数');
```
在第二个子图部分：
```matlab
xlabel('刺激次数');
```
完整代码修改如下（仅显示修改后的标签部分）：</think>根据您的需求，我将修改横坐标为"刺激次数"，以下是完整的MATLAB代码实现：
```matlab
% 定义示例数据
group1 = [2.1, 3.9, 5.8, 7.5, 9.2, 10.8, 12.5, 14.1, 15.8, 17.5;
1.8, 3.7, 5.5, 7.3, 9.0, 10.7, 12.4, 14.2, 15.9, 17.6;
2.3, 4.0, 5.9, 7.6, 9.3, 11.0, 12.7, 14.4, 16.1, 17.8];
group2 = [1.5, 2.8, 4.1, 5.4, 6.7, 8.0, 9.3, 10.6, 11.9, 13.2;
1.7, 3.0, 4.3, 5.6, 6.9, 8.2, 9.5, 10.8, 12.1, 13.4;
1.6, 2.9, 4.2, 5.5, 6.8, 8.1, 9.4, 10.7, 12.0, 13.3;
1.8, 3.1, 4.4, 5.7, 7.0, 8.3, 9.6, 10.9, 12.2, 13.5];
% 刺激次数向量
stimulus_count = 1:size(group1, 2);
% 创建2×1子图布局
figure('Color', 'white', 'Position', [100, 100, 800, 600]);
% ========== 子图1：group1 ==========
subplot(2, 1, 1);
hold on;
grid on;
% 处理组1数据
[slopes1, mean_fit1, group_mean1, sem1] = process_group(group1, stimulus_count);
% 绘制个体数据（灰色）
for i = 1:size(group1, 1)
plot(stimulus_count, group1(i, :), 'Color', [0.7 0.7 0.7], 'LineWidth', 0.5);
end
% 绘制统计量（蓝色）
plot(stimulus_count, group_mean1, '--b', 'LineWidth', 1.5);
plot(stimulus_count, mean_fit1, 'b', 'LineWidth', 2.5);
fill([stimulus_count fliplr(stimulus_count)], [group_mean1+sem1 fliplr(group_mean1-sem1)],...
'b', 'FaceAlpha', 0.2, 'EdgeColor', 'none');
% 添加标签和标题（修改横坐标标签）
title('Group1 刺激响应');
xlabel('刺激次数'); % 修改为刺激次数
ylabel('响应值');
legend('个体数据', '组平均值', '平均拟合线', 'SEM', 'Location', 'best');
% ========== 子图2：group2 ==========
subplot(2, 1, 2);
hold on;
grid on;
% 处理组2数据
[slopes2, mean_fit2, group_mean2, sem2] = process_group(group2, stimulus_count);
% 绘制个体数据（灰色）
for i = 1:size(group2, 1)
plot(stimulus_count, group2(i, :), 'Color', [0.7 0.7 0.7], 'LineWidth', 0.5);
end
% 绘制统计量（红色）
plot(stimulus_count, group_mean2, '--r', 'LineWidth', 1.5);
plot(stimulus_count, mean_fit2, 'r', 'LineWidth', 2.5);
fill([stimulus_count fliplr(stimulus_count)], [group_mean2+sem2 fliplr(group_mean2-sem2)],...
'r', 'FaceAlpha', 0.2, 'EdgeColor', 'none');
% 添加标签和标题（修改横坐标标签）
title('Group2 刺激响应');
xlabel('刺激次数'); % 修改为刺激次数
ylabel('响应值');
legend('个体数据', '组平均值', '平均拟合线', 'SEM', 'Location', 'best');
% 调整子图间距
set(gcf, 'Position', [100, 100, 800, 600]);
subplot(2,1,1); set(gca, 'Position', [0.1, 0.55, 0.85, 0.4]);
subplot(2,1,2); set(gca, 'Position', [0.1, 0.05, 0.85, 0.4]);
% 数据处理函数
function [slopes, mean_fit, group_mean, sem] = process_group(data, stimulus_count)
num_subjects = size(data, 1);
num_points = length(stimulus_count);
slopes = zeros(num_subjects, 1);
fits = zeros(num_subjects, num_points);
% 对每个受试者进行线性拟合
for i = 1:num_subjects
y = data(i, :);
p = polyfit(stimulus_count, y, 1); % 一阶多项式拟合
slopes(i) = p(1); % 提取斜率
fits(i, :) = polyval(p, stimulus_count); % 计算拟合值
end
% 计算组统计量
group_mean = mean(data, 1); % 组平均值
sem = std(data, 0, 1)/sqrt(num_subjects); % 标准误(SEM)
mean_fit = mean(fits, 1); % 平均拟合线
end
```
### 主要修改：
1. **变量重命名**：
- 将时间变量 `t` 改为更具描述性的 `stimulus_count`
- 这使代码更清晰地表达横坐标的含义[^1]
2. **横坐标标签修改**：
```matlab
% 原代码
xlabel('刺激序号');
% 修改后
xlabel('刺激次数'); % 两个子图均修改
```
3. **函数参数更新**：
```matlab
% 原函数
function [slopes, mean_fit, group_mean, sem] = process_group(data, t)
% 修改后
function [slopes, mean_fit, group_mean, sem] = process_group(data, stimulus_count)
```
### 输出效果：
*(实际运行将生成两个子图，横坐标均显示"刺激次数")*
### 进一步定制建议：
1. **添加刺激次数标记**：
```matlab
% 在每组子图代码后添加
xticks(1:2:max(stimulus_count)); % 每2次刺激显示一个刻度
```
2. **横坐标范围扩展**：
```matlab
% 在hold on后添加
xlim([0.5, max(stimulus_count)+0.5]); % 扩展坐标范围
```
3. **旋转刻度标签**（刺激次数多时）：
```matlab
% 在xlabel后添加
set(gca, 'XTickLabelRotation', 45); % 旋转45度避免重叠
```
这些修改保持了原代码的所有功能，同时使横坐标含义更符合"刺激次数"的表述需求[^3]。
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