![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
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最新バージョンでも動きました.バージョンが違うので画像と違うところはありますが,問題なし.
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.
以下にプログラムの説明と個々にプログラムを添付する．
基本的にはdata.zipのみをダウンロードすればよい．
〈example2.xlsx〉
PsychoPyを動かすときに必要なエクセルファイル．
〈star.psyexp〉
星形の実験コンポーネント．
〈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(iie.lab.tpu.2122@gmail.com)の大森、卒論概要、なぞり運動のところにmp4形式であるのでそちらを参照。
パスワードはiie.lab.tpu.pu-toyama.ac.jp
PsychoPyインストール編、PsychoPy実験編、PsychoPy解析編の順に作業を進めてください。
data.zip