编号：D549
大小：8.3M
环境：Matlab2020b
简介：基于Matlab噪声鲁棒固定分类(I2MC),I2MC算法被设计用于在宽范围的噪声水平上以及当可能发生数据丢失时段时实现数据中的固定分类。
如何使用：
为您自己的数据采用此脚本的快速入门指南：
构建一个特定于数据的导入函数（有关示例，请参见importTobiiTX300.m）。
更改I2MC.m的第141行以使用新的导入功能。时间戳的格式应为：data.time
data.left.X&data.left.Y表示左凝视坐标
data.right.X&data.right.Y表示右凝视坐标
data.eaverage.X&data.aaverage.Y表示左右凝视坐标的平均值
您可以提供两只眼睛的坐标，只提供左侧、右侧或平均值。视线坐标应以像素为单位，时间戳应以毫秒为单位
调整“必要变量”部分中的变量以匹配您的数据
调整“可选变量”部分中的变量。对于采样频率>120Hz的数据，默认值应该是一个很好的起点。对于120Hz的数据，我们建议从opt.downsamples设置为[2 3 5]开始，并将opt.chebyOrder设置为7。对于频率较低的数据，我们建议从opt.downsampFilter设置为0开始，opt.downsamples设置为[23]，opt.steptime设置为0。
运行算法
注意：默认的下采样过程需要信号处理工具箱。如果不可用，请将opt.downsampFilter设置为0。这将使用不同的下采样程序。
在MATLAB R2012a、R2014b、R2016a、R2017a、R2019b、R2020b上测试

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频