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方法文章

一种用于多感官比较的双区间迫选任务

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DOI：

10.3791/58408

⸱

2018年11月9日

 ,  , 
1Neurociencia Cognitiva, Instituto de Fisiología Celular, Universidad Nacional Autónoma de México

本文内容

摘要

心理物理学对于通过感觉信息研究感知现象至关重要。本文介绍了一种双区间迫选任务的实验方案，该方案源自先前一项关于人类心理物理学的研究，参与者需估计视觉、听觉或视听非周期性脉冲序列时间间隔的持续时间。

摘要

我们提供了一种基于先前描述范式的心理物理学实验方法，用于表征人类对视觉、听觉及视听非周期性六脉冲序列中毫秒级时间间隔的感知持续时间。在该任务中，每次试验包含两个连续的同模态时间间隔，参与者通过按向上箭头键报告第二个刺激比参考刺激持续时间更长，或按向下箭头键表示相反判断。行为结果的分析可得到心理测量函数，即比较刺激被判断为长于参考刺激的概率随比较间隔变化的函数关系。总之，我们提出了一种利用标准编程软件生成视觉、听觉和视听刺激的方法，并通过隔音耳机和计算机显示器呈现刺激，实现双间隔迫选（2IFC）任务。

引言

本实验方案旨在介绍一种心理物理学标准实验的操作流程。心理物理学是通过测量感觉输入所引发的行为反应来研究感知现象的学科1,2,3。通常情况下，人类心理物理学是一种成本较低且在成像或神经生理学实验中不可或缺的工具4。然而，从众多现有的心理物理学方法中选择最合适的一种并非易事，其选择在一定程度上依赖于研究者的经验与偏好。尽管如此，我们仍建议初学者全面回顾现有方法，以了解方法选择的标准5,6,7。本文提供了一种执行双区间强迫选择（2IFC）任务的实验流程，该任务被许多研究人员广泛用于研究工作记忆8、决策9,10或时间知觉11,12,13等感知过程。

为了引导读者理解该方法，我们重新撰写了一份关于非周期性脉冲序列的视觉（V）、听觉（A）和视听（AV）时间间隔知觉持续时间的研究报告。我们将此任务称为非周期性时间间隔分辨任务（aperiodic interval discrimination, AID）13。若尝试用心理物理学的专业术语来描述该范式，它属于一类A类、1型、基于表现、依赖判据的分辨任务，采用恒定法中的非自适应方法，并利用双曲正切（tanh）模型计算差异阈值。尽管这种描述听起来略显复杂，但我们仍以此向读者介绍心理物理学的一些基本概念，旨在为新实验的设计提供决策依据，甚至可能为调整现有方案以满足其他需求提供可能性。

任何心理物理学实验（例如双间隔强迫选择任务）都需要实现刺激呈现、实验任务、方法、分析和测量6。其目标是获得最能解释所测得行为表现的心理测量函数14。双间隔强迫选择任务要求向不知晓实验目的的受试者依次呈现两个刺激片段。受试者在比较这两个刺激后，通过从两个可能的回答中选择唯一一个最符合其感知的结果来进行报告。

在本研究中，“刺激”指与所研究感觉模态相关的技术考量。A类实验是在一次试验中对同一感觉模态的刺激进行比较，而B类实验则包含跨模态的比较。关于刺激的其他重要考虑因素包括其实施方式，即在规定范围内调节刺激的技术方法。例如，若我们希望确定皮肤上两种振动频率之间刚可察觉的差异（JND）15，我们需要一个精密刺激器来在扑动范围内产生频率即，4 - 40 Hz）。换句话说，技术元件的动态工作范围取决于每种感觉模态的动态谱。

选择任务取决于所研究的感知现象。例如，判断两个刺激是否相同或等效，可能依赖于与判断刺激比参考刺激更长或更短（如AID范式中）不同的脑机制16。本质上，刺激的选择决定了所获得反应的类型。第一类实验有时与所谓的绩效实验密切相关，其反应包括正确或错误的结果。相比之下，第二类实验（或称外观实验）主要产生定性的回答，这些回答依赖于参与者的主观标准，而非任何明确设定的标准；换句话说，属于标准无关的实验。值得注意的是，双间隔强迫选择（2IFC）任务的反应是标准依赖的，因为在每次试验中，标准刺激（有时称为基线或参考刺激）构成了比较感知所依赖的标准。

该方法可能涉及三个方面：首先，它可能指用于选择待测试刺激范围的机制，或者换句话说，指一个已知的刺激变异范围，这与旨在确定合适范围的自适应方法相对17。自适应方法推荐用于快速确定检测阈值和辨别阈值，并减少试验重复次数18。此外，自适应方法适用于预实验。方法的第二个定义是指刺激调制的尺度（例如，恒定刺激法）或对数尺度。所选尺度可能是也可能不是自适应方法结果的直接产物，但主要与所研究的感觉模态的动力学特性相关。最后，方法还指试验的次数及其呈现顺序。

在分析方面，涉及实验测量结果的统计学处理。无论是否选择适当的分析方法来比较实验组与对照组，心理物理学主要关注测量两种条件下绝对阈值或差别阈值。例如，存在 与 无刺激呈现时的感知阈值，或两个刺激之间的最小可觉差（JND），特别是在双间隔强迫选择（2IFC）任务中19。此类测量源自心理测量函数（即，行为随检测或分辨所涉条件概率变化的连续模型）。模型函数的选择取决于量表，换句话说，取决于自变量取值的间距。对于线性间距的取值，累积正态函数、Logistic函数、Quick函数和Weibull函数较为适用；而对于对数间距，Gumbel函数和log-Quick函数则更为合适。此外，也存在其他可选模型，例如 tanh 在AID任务中使用。重要的是，选择合适的模型取决于实验设计中所考虑的关注参数20拟合数据至模型后，应能得出两个参数： α 和 β 参数。在2IFC范式中通常采用的逻辑函数情况下， α 表示投影到主观相等点（point of subjective equality）的横坐标值即，为半数最大效应浓度（logistic 曲线的一半）。 β 参数指的是该点的斜率 α 值（即，条件间过渡的陡峭程度）。最后，心理测量曲线常用于获取的参数是差别阈限21 （差别阈限，DL）。在双强制选择（2IFC）实验中，DL 表示 β，但严格来说，对应于两个区间之间可感知的最小差异。确定差别阈限（DL）的公式如下方程（1）所示。

扩散长度公式 \(DL=\frac{x_{0.75}-x_{0.25}}{2}\)，公式，分析概念。(1)

其中，x 表示在S形曲线上的性能直接测得为0.75和0.25时对应的自变量值。到目前为止，我们仅讨论了心理测量函数的一些基本概念。我们建议进一步深入研究心理测量函数的估计与解释方法，包括这些参数及其他相关参数22。

在实施心理物理学实验时，需考虑的其他技术方面涉及设备和软件。如今，商用计算机的内存和处理速度通常足以高效处理高保真度的视觉和听觉任务。此外，配套设备（如降噪耳机、扬声器和显示器）的动态分辨率必须满足各感觉模态所采用的采样率要求。例如频率、振幅、对比度和刷新率）等参数。此外，还可使用 PsychToolbox 等软件程序23 和 PsychoPy24 易于实施，且在同步任务事件和设备方面具有高效率。

先前描述的AID任务整合了上述多种主题，用于2IFC范式。有趣的是，该任务探索了视觉（V）、听觉（A）以及视听（AV）刺激在毫秒级时间间隔内的感知，而这一时间尺度正是大脑大多数神经过程发生的主要范围25,26,27。然而，这一时间尺度对于视觉研究而言却存在一定的局限性，因为与听觉相比，视觉系统的采样率相对受限28。因此，在多模态比较研究中，需要引入额外的理论框架12,29,30，有时还需进一步调整实验设计，以涵盖共同的调制频谱或实现一致的感知解释。

本方案侧重于一项辨别任务（即，一种双刺激强制选择法（2IFC），其中将一个基础刺激（也称为参照或标准刺激）与一系列比较刺激或测试刺激进行对比，以确定差别阈限（JND），即辨别阈限。此处的任务旨在研究人类对视觉（V）、听觉（A）或视听（AV）非周期性脉冲模式时间间隔的辨别能力13我们提供了关于刺激的创建与参数设置，以及准确性与反应时分析的相关信息。尤为重要的是，我们讨论了如何根据心理计量学统计结果参数来解读受试者的时间知觉，以及在双间隔强迫选择（2IFC）心理物理学方法主题范围内的一些实验与分析替代方案。

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方案

实验经墨西哥国立自治大学细胞生理学研究所生物伦理委员会批准（编号：CECB_08），并遵循《世界医学协会伦理准则》的指导原则进行。

1. 实验设置

  1. 执行非周期性时间间隔辨别（AID）任务的材料与刺激设置
    1. 在一台至少配备 8 GB 内存、2.5 GHz 处理器和 60 Hz 刷新率显示器的计算机上进行本实验，以创建和运行任务。
    2. 使用一套主动降噪耳机，以避免环境声音在参与者执行任务时造成干扰。
    3. 使用分贝计将耳机音量设置为约 65 dB SPL。
    4. 通过运行本方案中包含的图形用户界面（GUI）来创建任务所需的V、A和AV刺激图1，或使用 PsychToolbox 或 PsychoPy 等程序。
      1. 从 http://www.ifc.unam.mx/investigadores/Luis-lemus 下载 Stimuli_GUI.zip 文件，然后打开 MATLAB（需 2016a 或更高版本以支持该图形用户界面）。
        1. 点击 SetPath 在 MATLAB 菜单栏中选择相应选项，将 Stimuli_GUI 文件夹添加到工作区。首先，选择 添加文件夹 按钮，选择 刺激呈现界面 文件夹，然后按压 保存 按钮。最后，通过单击关闭窗口 关闭 按钮
        2. 使用 MATLAB 打开 Stimuli_GUI.m 文件 开放 选项位于下方 主要 菜单选项卡。然后，按压 F5 在键盘上按下以显示图形用户界面（GUI）图1).
      2. 点击 条件弹窗 菜单以选择首选的脉冲分布（即，选择“周期性”以生成等距脉冲刺激，或选择“非周期性”以生成随机分布的脉冲。然后，选择所需的脉冲数量（即，2 - 6）在 脉冲数量弹出窗口 最后，在“持续时间”对话框中输入刺激的期望持续时间。
        警告：为避免视觉闪烁融合（V flicker fusion）即，两个或多个脉冲会被感知为单一脉冲），必须设置至少30 ms的脉冲间间隔（IPI）。因此，鉴于每个脉冲预设持续时间为50 ms，刺激中的最大脉冲数量受到IPI的限制。超过最小IPI的脉冲将产生错误。
        注意：该程序以每秒60帧的速度生成音频视频交错（AVI）格式的图像。然而，也可以在每次试验中使用PsychToolbox或PsychoPy在线生成。建议通过连接至少三帧来创建50毫秒的脉冲。 4° 黑色背景上的灰色圆圈。该方法可生成用于LabVIEW的AVI和WAV文件，从而提示可使用更复杂的视频或音频片段。
      3. 点击 生成 IPI 单击按钮以在IPI值框中显示IPI值，并查看脉冲结果分布的图表。
        注意：每次点击时，IPI 值将自动更新 生成 IPI 按钮。这些数值可被复制并保存以供进一步分析。
      4. 通过输入描述性文件名来生成并存储一个 V 刺激（例如在“输入视频文件名”对话框中（例如，PeriodicVisual500ms.avi）。单击 生成视频 按钮，并等待弹出显示灰色的窗口～4° 圆圈以闭合。然后，单击 播放 单击按钮以查看生成的 V 刺激。
        警告：程序生成图像时，请勿点击其他图形，否则可能导致程序丢失图形句柄并生成有缺陷的视频。
        注意：V 型物体的角振幅由以下公式（2）获得。
        几何光学中视角的计算公式：V = 2 * arctan(S/2D)。(2)
        其中，a 是以度为单位表示的 V 的振幅，S 是屏幕上视觉刺激的大小（单位：厘米），D 是观察者到屏幕的距离（单位：厘米）。
      5. 使用相同的 V IPI 值生成并存储一个 A 刺激，方法是输入一个描述性文件名（例如在“输入音频文件名”对话框中（例如，AperiodicAcoustic500ms.wav）。单击 生成音频 按钮以查看生成音频的波形图，并点击 播放 单击按钮以收听新音频。
        注意：预设的 A 脉冲频率为 1 kHz；但可在“声音频率 (Hz)”对话框中进行更改。
      6. 重复步骤 1.1.4.2 至 1.1.4.5，为 AID 任务的每个比较间隔生成 10 个非周期性（AP）刺激即，V 和 A 间隔从 500 ms 到 1,100 ms，以 100 ms 为步长）。每个对照组的每个间隔仅创建一个周期性（P）刺激。
    5. 生成一段扩展的白噪声片段（例如，30 分钟）作为实验过程中的背景音，或从网络音频库下载。
    6. 创建一个3°的白色十字，并将其保存为JPEG文件，用作提示参与者开始试验的线索。
      注意：视听刺激是通过在任务执行期间将听觉和视觉一致的片段叠加而产生的。为产生感知上的同时性，可将听觉刺激相对于视觉刺激起始时间延迟最多90 ms。32.
  2. 任务设计与实施
    1. 通过在 Excel 表格中列出所创建刺激的名称，生成 P 和 AP 的 V、A 及 AV 试验组。使用不同的列包含任务期间所需的所有信息，例如参考刺激和比较刺激的模态、每项试验的重复次数、刺激持续时间以及预期反应（参见 Stimuli_GUI.zip 文件中包含的示例 CSV 文件）。将每组数据保存为逗号分隔值（CSV）格式。
      注意：本实验旨在获得受试者感知测试刺激概率的心理测量函数即，比较刺激）比参照刺激长的概率，作为比较刺激变化的函数。因此，用于生成心理测量函数的试验必须采用一个固定的参照刺激，其时长为整个时间间隔范围的一半即，800 毫秒）。然而，为确保参与者的判断标准依赖于参考刺激，他们必须始终同时关注参考刺激和比较刺激。因此，应纳入不同参考刺激的试验，以平衡不同比较刺激试验的数量。最后，可考虑将视觉（V）、听觉（A）和视听（AV）试验分块呈现，以避免注意力效应的影响。但始终应将P和AP试验随机交替呈现。
    2. 使用 PsychToolbox 或 PsychoPy 创建一个自动运行该任务的程序，或从 http://www.ifc.unam.mx/investigadores/Luis-lemus 下载并运行自动化的 2IFC_Task（适用于 LabVIEW 2014 或更高版本）。
      1. 双击任务文件以打开 2IFC_Task。
      2. 从控制面板中选择刺激文件夹以加载创建的刺激。首先，使用对话框中的上下按钮将数值调整为0，然后按文件夹图标以选择刺激文件夹。
      3. 重复步骤 1.2.2.2，将文件路径依次设置为 1、2、3 或 4，以分别加载 CSV 格式的试验文件集、TXT 格式的输出文件、WAV 格式的背景音频，以及 JPEG 格式的白色十字提示图像。
        注意：在编程任务时，应以方便离线分析的格式存储数据（例如（以 TXT 或 CSV 格式）包含试验相关信息：呈现顺序以及行为结果，如命中次数、错误次数、反应时和应答时。
      4. 按压 白噪声 控制面板上的按钮以启动背景噪声。然后，将分贝计尽可能靠近耳机放置，并将操作系统音量控制设置为约65 dB SPL。最后，调节 背景体积 位于控制组中的 控制面板 约 55 dB SPL。
      5. 使用对话框 Pre_S1 和 Inter_Stim 分别设定首次刺激呈现的时间间隔和刺激间的时间间隔。
        注意：默认时间为 1,000 毫秒。其他图形指示用于供检查者实时观察结果（例如，各条件下的表现条形图，以及命中数、错误数、虚报数和当前试验次数的显示。
      6. 通过点击来测试任务 运行 右箭头图标在下方 工具 标签并进行若干次测试试验。
        注意：建议使用两个显示器，一个用于执行任务，另一个用于在线监控任务。
        1. 在每次试验开始时，当屏幕中央出现视觉提示后，按住空格键；在一对刺激呈现完毕后松开空格键，并按下向上或向下箭头键以结束该次试验。
        2. 重复步骤 1.2.2.6.1 直至完成设定。任务将自动停止。或者，通过单击 停止 按钮在 控制面板 菜单

2. 参与者

  1. 招募10至30名右手利的男性和女性参与者，年龄差异不超过十岁，视力正常或矫正至正常，且无听觉障碍。
  2. 请参与者填写一份问卷，内容包括其年龄、性别、利手情况以及身体或心理状况（例如，具有视觉或听觉障碍、音乐训练史以及药物使用情况）。
  3. 向参与者说明实验的目的、流程和持续时间。注意避免引入任何偏倚。例如，告知他们P或AP条件的发生情况）。然后，请参与者签署书面同意书，同意参加实验。

3. 实验步骤

  1. 在安静且光照恒定的房间内进行实验。
  2. 运行任务。
  3. 校准分贝计，并按照步骤 1.2.2.4 中所述重复该程序。
    警告：在整个实验过程中，声学刺激应以约 65 dB SPL 的强度双耳呈现。实验前必须使用分贝计检测声学刺激的强度，以避免造成听力损伤。
  4. 要求受试者舒适地坐在显示器前方，距离为 60 cm。然后将键盘放置在受试者可触及的位置，并将耳机调整至适合受试者头部的位置（图 2C）。
  5. 指导受试者在视觉提示出现后，通过按住空格键开始一次试验，并在整个试验过程中持续按住空格键。指示受试者在呈现两个连续刺激后松开空格键，若第二个刺激持续时间长于第一个，则按向上箭头键；若持续时间较短，则按向下箭头键（图 2B）。
  6. 最后，指示受试者仅使用右手食指完成任务，并告知其在实验过程中若感到疲劳或注意力分散，可随时进行 5 分钟的休息。
  7. 开启耳机的噪声屏蔽功能，让受试者练习 10 - 15 次试验。
    注：在此阶段，建议为正确答案提供视觉反馈。此外，也可在实验过程中提供反馈信息，但需注意可能引入的偏差。
  8. 运行任务。

4. 数据分析

  1. 计算 P 和 AP 条件下，V、A 及 AV 试次各区块表现的均值及均值标准误。
  2. 绘制比较刺激被感知为长于参考刺激的概率随比较刺激时间间隔变化的散点图，然后对数据拟合逻辑函数。
    注意：如引言部分所述，选择合适的模型取决于具体实验和数据。例如，在 AID 任务中曾报道使用 tanh 模型。该模型提供四个参数（见图 3A插图），其定义如下：
    概率方程，\(P(S1 > S2) = a \times \tanh[\beta(s2 - \theta)] + c\)，公式示意图。
    参数 a 表示从拐点到平台期的性能幅度。参数 β 表示拐点处的一阶导数，其值越大，表明相对于参考类别，区分“更长”与“更短”的感知转变越容易。参数 θ 或 X0 是拐点投影的横坐标值（即，主观相等点）。该参数的偏移反映整体时间偏差。最后，c 或 Y0 表示拐点在纵坐标上的位置，揭示对某一特定反应的偏向性。用于拟合和分析心理测量函数的其他可选方法包括 Palamedes 工具箱6 和 quickpsy33。
  3. 重复步骤 4.1 的流程，用于分析反应时和响应时。
  4. 进行统计分析，比较各感觉模态内 P 与 AP 条件下的准确率分布。
  5. 进行额外分析，例如皮尔逊相关分析，以探究周期性指数与准确率之间、以及周期性指数与反应时之间的关系。

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结果

本方案介绍了一种在人类受试者中开展心理物理学实验的方法。该技术复现了以往关于对V、A及AV脉冲的AP序列时间间隔进行分辨的研究，该研究采用的是双区间二强制选择（2IFC）方法。刺激材料由一系列包含六个50毫秒脉冲的序列组成，其脉冲间间隔在毫秒量级范围内，来源于P和AP的分布即，从500毫秒到1100毫秒，以100毫秒为步长。 图2A 显示一些区间及其计算出的周期性指数。

该任务使用 LabVIEW 编程，包含两个连续刺激的同模态试验（图 2B）。在31名参与者（15名女性和16名男性，年龄为23.6 ± 4.3岁[均值 ± 标准差]）完成任务后，我们利用双曲正切函数（tanh）获得了P和AP条件下触觉（V）、听觉（A）以及视听整合（AV）的总体准确率的心理测量函数（

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讨论

在心理物理学中，任务的选择取决于对特定感知现象的兴趣5,6。例如，本实验方案旨在重现先前报道的一种关于非周期性脉冲序列的视觉、听觉及视听刺激时间间隔感知的实验范式，并采用了双间隔强迫选择（2IFC）方法13。与大多数心理物理学任务一样，准确地生成、呈现和记录任务要素需要合适的硬件和软件支持，尤其是在研究发生在毫秒量级的现象时尤为关键25,26,27。当前方法的一个优势是可通过图形用户界面（GUI）生成多种多样的刺激，从而便于探索其参数特征与行为表现。在此方面，无论刺激的复杂程度如何，都应重视参数化变量的作用；例如本方案中采用了一种简单而新颖的方法来量化非周期性13（图2A）。我们还建...

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披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

本工作由墨西哥国家科学技术理事会（CONACyT）资助，项目编号CB-256767。作者感谢Isaac Morán提供的技术协助，以及来自细胞生理学研究所（IFC）计算机部的Ana Escalante提供的宝贵帮助。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
戴尔 Precision 笔记本电脑DellM6800 CTOIntel Core i7-4710MQ 处理器，2.5GHz，16 GB 内存，64 位操作系统；17.3" 屏幕，分辨率 1920 x 1080；刷新率 60 Hz
降噪耳机BoseQC25QuietComfort 25 降噪耳机
分贝计Extech InstrumentsSL 130G声级计（dB），量程 30 至 130 dB，符合 ANSI 和 IEC 2 型声级计标准
名称公司目录编号备注
软件
LabviewNational InstrumentsLabview 2014Labview SP1 130，64 位，版本 14
MatlabMathworks IncMatlab 2016aMathworks Inc.，美国马萨诸塞州纳蒂克
用于创建视觉和听觉刺激的图形用户界面（GUI），由 Fabiola Duarte 开发Mathworks IncMatlab 2016aMathworks Inc.，美国马萨诸塞州纳蒂克

参考文献

  1. Fechner, G. T. Elements of Psychophysical Theory. Elements of Psychophysics. , (1860).
  2. Dehaene, S. The neural basis of the Weber-Fechner law: A logarithmic mental number line. Trends in Cognitive Sciences. 7 (4), 145-147 (2003).
  3. Romo, R., et al. From sensation to action. Behavioural Brain Research. 135 (1-2), 105-118 (2002).
  4. Johnson, K. O., Hsiao, S. S., Yoshioka, T. Neural coding and the basic law of psychophysics. Neuroscientist. 8 (2), 111-121 (2002).
  5. Gescheider, G. A. Psychophysics: The Fundamentals. , Available from: https://books.google.com/books?id=fLYWFcuamPwC&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false (1997).
  6. Kingdom, F. A. A., Prins, N. Psychophysics: A Pratical Introduction. , Academic Press. London, San Diego, Waltham, Oxford. (2016).
  7. García-Pérez, M. A. Does time ever fly or slow down? The difficult interpretation of psychophysical data on time perception. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 415(2014).
  8. Romo, R., Brody, C. D., Hernández, A., Lemus, L. Neuronal correlates of parametric working memory in the prefrontal cortex. Nature. 399 (6735), 470-473 (1999).
  9. Britten, K. H., Shadlen, M. N., Newsome, W. T., Movshon, J. A. The analysis of visual motion: a comparison of neuronal and psychophysical performance. The Journal of Neuroscience. 12 (12), 4745-4765 (1992).
  10. Lemus, L., et al. Neural correlates of a postponed decision report. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (43), 17174-17179 (2007).
  11. Getty, D. J. Counting processes in human timing. Perception & Psychophysics. 20 (3), 191-197 (1976).
  12. Grondin, S., McAuley, J. D. Duration discrimination in crossmodal sequences. Perception. 38 (10), 1542-1559 (2009).
  13. Duarte, F., Lemus, L. The Time Is Up: Compression of Visual Time Interval Estimations of Bimodal Aperiodic Patterns. Frontiers in Integrative Neuroscience. 11, 17(2017).
  14. Bausenhart, K. M., Dyjas, O., Vorberg, D., Ulrich, R. Estimating discrimination performance in two-alternative forced choice tasks: Routines for MATLAB and R. Behavior Research Methods. 44 (4), 1157-1174 (2012).
  15. LaMotte, R. H., Mountcastle, V. B. Capacities of humans and monkeys to discriminate vibratory stimuli of different frequency and amplitude: a correlation between neural events and psychological measurements. Journal of Neurophysiology. 38 (3), 539-559 (1975).
  16. Grondin, S. Violation of the scalar property for time perception between 1 and 2 seconds: Evidence from interval discrimination, reproduction, and categorization. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 38 (4), 880-890 (2012).
  17. García-Pérez, M. A. Adaptive psychophysical methods for nonmonotonic psychometric functions. Attention, Perception, and Psychophysics. 76 (2), 621-641 (2014).
  18. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Sampling plans for fitting the psychometric function. Spanish Journal of Psychology. 8 (2), 256-289 (2005).
  19. Ulrich, R., Miller, J. Threshold estimation in two-alternative forced-choice (2AFC) tasks: The Spearman-Kärber method. Perception and Psychophysics. 66 (3), 517-533 (2004).
  20. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Improving the estimation of psychometric functions in 2AFC discrimination tasks. Frontiers in Psychology. 2, 96(2011).
  21. Ulrich, R., Vorberg, D. Estimating the difference limen in 2AFC tasks: Pitfalls and improved estimators. Attention, Perception, and Psychophysics. 71 (6), 1219-1227 (2009).
  22. Green, D. M., Swets, J. A. Signal detection theory and psychophysics. , Wiley. (1966).
  23. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spatial Vision. 10 (4), 443-446 (1997).
  24. Peirce, J. W. PsychoPy-Psychophysics software in Python. Journal of Neuroscience Methods. 162 (1-2), 8-13 (2007).
  25. Ivry, R. B., Hazeltine, R. E. Perception and production of temporal intervals across a range of durations: Evidence for a common timing mechanism. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 21 (1), 3-18 (1995).
  26. Karmarkar, U. R., Buonomano, D. V. Timing in the Absence of Clocks: Encoding Time in Neural Network States. Neuron. 53 (3), 427-438 (2007).
  27. Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
  28. Levinson, J. Z. Flicker fusion phenomena. 160 (3823), Science. New York, NY. 21-28 (1968).
  29. Grahn, J. A., Henry, M. J., McAuley, J. D. FMRI investigation of cross-modal interactions in beat perception: Audition primes vision, but not vice versa. NeuroImage. 54 (2), 1231-1243 (2011).
  30. Lemus, L., Hernández, A., Luna, R., Zainos, A., Romo, R. Do sensory cortices process more than one sensory modality during perceptual judgments? Neuron. 67 (2), 335-348 (2010).
  31. Fabiola Duarte GUI Fabiola Duarte. , Available from: https://www.ifc.unam.mx (2018).
  32. Chandrasekaran, C., Trubanova, A., Stillittano, S., Caplier, A., Ghazanfar, A. A. The Natural Statistics of Audiovisual Speech. PLoS Computational Biology. 5 (7), e1000436(2009).
  33. Linares, D., López-Moliner, J. quickpsy: An R Package to Fit Psychometric Functions for Multiple Groups. The R Journal. 8 (1), 122-131 (2016).
  34. García-Pérez, M. A., Núñez-Antón, V. Nonparametric tests for equality of psychometric functions. Behavior Research Methods. , (2017).
  35. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. The indecision model of psychophysical performance in dual-presentation tasks: Parameter estimation and comparative analysis of response formats. Frontiers in Psychology. 8, 1142(2017).
  36. Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
  37. Chandrasekaran, C., Lemus, L., Ghazanfar, A. A. Dynamic faces speed up the onset of auditory cortical spiking responses during vocal detection. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (48), E4668-E4677 (2013).

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一种用于多感官比较的双区间迫选任务
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