21、认知任务中的眼动追踪数据分析

认知任务中的眼动追踪数据分析

1. 数据处理

数据处理阶段主要进行信号的质量分析、预处理和信号处理。
- 质量分析 ：验证样本捕获率，因为个体的一些因素（如眨眼）会导致信号丢失。本次实验采用的最小捕获率标准为60%，35名参与者中仅有2人未达到该标准，这2人的数据从数据库中剔除。
- 预处理 ：对剩余数据进行处理，去除信号丢失区间和孤立样本（异常值）。基于相邻样本的标准差设置截止因子的滤波器，因为信号丢失时，部分样本值会随真实测量值衰减至零。之后进行线性插值以重建丢失区间，并对信号进行平滑处理，以准确估计瞳孔大小。

2. 瞳孔方差分析

瞳孔直径方差的计算基于每个任务的样本总体方差，通过计算偏差平方的均值（σ²）得到变异系数，公式如下：
[σ² = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{N}(y_i - μ)²]
其中，N 是样本数量，i 是每个样本的索引，y_i 是每个样本的值，μ 是样本的全局均值。根据方差计算结果，生成一个矩阵，包含每个任务中瞳孔直径的变异系数，共18个系数，用于描述33名参与者的表现。

3. 时域信号分析

由于计数任务时间自由，志愿者完成任务所用时间差异较大。这一差异虽可作为间接的性能评估标准，但无法直接进行样本间的性能比较。为解决此问题，根据每个信号的长度计算局部加权算术平均值（LWAM），公式如下：
[S(N) = \frac{\sum_{i = 1}^{N}S(i)}{N}, \frac{\sum_{i = 1}^{N}S(i)}{N - 1}, \frac{\sum_