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大森?
基本的には技術資料のなぞり運動のページを見てください．
ターゲット・トラッキングタスクでなぞり運動における内部モデルのモデル化と習熟メカニズムを解明するため，なぞり時のズレ，時間のデータを取得して，腕の慣性行列，粘性行列，剛性行列を導出する．
以下のサイトでインストール
https://github.com/psychopy/psychopy/releases?page=2
インストールしたら,スタート画面を開き「PsychoPy」というフォルダをクリックし,「PsychoPy」をクリックすると,実行できる.
注意
PsychoPy最新バージョンで動くかどうかの保障はありません．心配だったら添付したものでインストールしてください．
古いほうです→Windowsの場合,「StandalonePsychoPy-2021.2.3-win64.exe」をインストール
インストールの際に,「WindowsによってPCが保護されました」と表示されるが,左下にある「詳細情報」をクリックし,表示される「実行」をクリックする.
〈star.py〉
PsychoPyで得たデータをx座標，y座標，時間に分けるプログラム．
〈analysis1.py〉
前後のx座標，y座標，時間の差を計算する．
〈analysis2.py〉
analysis1.pyの結果を用いてx方向およびy方向の速度を計算する．
〈analysis3.py〉
analysis2.pyの結果を用いてx方向およびy方向の加速度を計算する．
〈analysis4.py〉
速度に－1をかける．
〈analysis5.py〉
回帰分析を行いやすいようにcsvファイルを整える．
〈imp.py〉
インピーダンスを計算する．
〈average.py〉
インピーダンスの平均値を計算する．
〈solution.py〉
average.pyで計算した平均値を出力する．
〈Preparation.py〉
信頼度を算出するための準備．
〈Degree.py〉
信頼度を計算する．
〈speed_average.pyおよびaccel_average.py〉
速度と加速度の平均値を計算する．
〈star_error.py〉
星形のなぞりにおける誤差の回数を算出する．
動かし方はGoogleDrive2122の大森のところにmp4形式であるのでそちらを参照
star.py