이 작품은 자연 과학 재단의 중국 국가 (31371129)에 의해 지원 되었다.

이 프로토콜은 기관 검토 위원회의 심리학과 일 야만 센 대학에 의해 승인 되었다.
 참고: 사용자 지정 프로그램 &#34; BouncingBall &#34; 9이 프로토콜을 수행 하기 위해 제공 됩니다. 파일 추출 &#34; BouncingBall.zip &#34; 디렉토리를 생성 &#34; BouncingBall &#34;, 청각과 시각적인 자극 파일 (섹션 1 아래 참조), 스크립트를 포함 된 &#34; BouncingBall_run.m &#34; 자극 프레 젠 테이 션의 프로그래밍에 대 한 고 응답 기록 (섹션 2 참조) 및 자극을 제시 하 고 응답 (3 조 참조), 및 스크립트 &#34; BouncingBall_analyze.m &#34; 데이터의 프로그래밍에 대 한 분석 (아래의 섹션 4 참조) (아래의 섹션 5를 참조 하는 것을 분석 데이터를 수행 하 고 ).
 1. 준비의 청각 및 시각적 자극 참고:는 &#34; BouncingBall &#34; 디렉터리에 생성 된 자극. 독자 사용 하거나 필요에 따라 자극을 수정할 수 있습니다.
<ol><li>있는 청각 음색 생성 될 수 있습니다, 600 Hz에서 50 ms의 순수한 음색을 만들려고 하는 소프트웨어를 사용 하 여.</li>
	<li>있는 시각적 이미지 생성 될 수 있습니다, 투명 배경으로는 오렌지 볼의 이미지를 만들려고 하는 소프트웨어를 사용 하 여.</li>
	<li>오렌지 농구의 사진을 스마트폰 카메라와 함께 사용 하 고 있는 시각적 이미지 생성 될 수 있습니다, 검정색 배경 농구의 이미지를 만들려고 하는 소프트웨어를 사용 하 여.</li>
</ol> 2. 자극 프레 젠 테이 션 및 응답 녹화 프로그래밍 참고: 자극 프레 젠 테이 션의 프로그래밍 및 응답 녹음 스크립트에서 이미 구현 &#34; BouncingBall_run.m &#34; 디렉터리에 &#34; BouncingBall &#34;는 열 수와 소프트웨어를 편집 하는 텍스트를 사용 하 여 편집. 독자 수를 설정 하거나 고 하시기에 의견 필요에 따라 설정을 수정
<ol><li>검정으로 배경색 설정.</li>
	<li>55 이벤트 (54 IOIs)를 각 순서를 설정 합니다. 연습 (아래 참조), 이벤트 번호를 20으로 설정.</li>
	<li>6 번 반복에 각 시퀀스를 설정 합니다. 연습, 반복 수를 2로 설정.</li>
	<li>600 ms 또는 900 양 IOI를 설치</li>
	<li>AT 시퀀스 구성.
	<ol><li>제시 순수 톤 모든 IOI.</li>
		<li>영구적으로 직경 1.74 cm의 오렌지 공 표시 (subtended 1.66 °의 시각적인 각)와 흰색 막대의 3.54 cm x 4.06 cm. 컴퓨터 스크린의 중심에 공을 제시 하 고 막대 표시 볼의 아래쪽 가장자리에 아래 0.92 c m. 
		참고: 주황색 공 바 표시 됩니다 시각적 설정을 AT 시퀀스와 시각적 시퀀스 사이 가능한 일관성 유지 하 고 편집증 청각 작업에 공을 유지 관심 주제.</li>
	</ol></li> <li>VF 시퀀스 구성.
	<ol><li>모든 IOI, 즉 플래시 오렌지 공, 그것 50 ms에 대 한 지속 하 고 나머지 IOI 동안 사라집니다.</li>
	</ol></li> <li>VB 시퀀스 구성.
	<ol><li>현실적인 오렌지 농구 오렌지 공 바꿉니다.</li>
		<li>공을 지속적으로 아래로 0.92 cm (이동 거리) 이동 흰색 막대를 터치 하 고 다음 초기 위치로 이동 하자. 
		참고: 볼의 속도 일정 가속 다양 균일 하 게 합니다. 가속은 0.20 m/s 2 600 ms IOI에 대 한 또는 0.09 m/s 2 900-ms IOI에 대 한. 공을 막대를 만질 때의 최대 속도 도달 합니다. 다른 가속도 사용 하 여 다른 IOIs 대.</li>
	</ol></li> <li>기록 주제가 컴퓨터 키보드 응답 키를 누르면 하는 때 시간을 절약할.</li></ol>
 3. 실험 절차 참고: 자극을 제시 하 고 응답을 녹음 입력 하 여 수행 됩니다 &#34; BouncingBall_run (SequenceType, IOI, ScreenX, ScreenY, isFormal) &#34; 명령에서 소프트웨어의 창입니다. &#34; ScreenX &#34; 및 &#34; ScreenY &#34; 각각 너비와 높이 cm, 컴퓨터 화면을 참조 하십시오. 감청 데이터 파일에 자동으로 기록 됩니다 &#34; SequenceType_IOI_ScreenX_ScreenY.mat &#34; 프로그램에 의해. IsFormal는 실험 공식적인 실험 인지 연습을 말합니다.
<ol><li>60 cm 보기 거리는 컴퓨터 화면 앞에 앉아 헤드셋을 착용 하는 주제를 물어.</li>
	<li>줄 대상이 서 면된 동의 양식에 서명.</li>
	<li>주제에 게 서 면된 실험 지침을 제공.
	<ol><li>주제에 메트로놈 동기화 작업 지시, 설명: AT 시퀀스에 음색, VF 순서 및 순간에서 깜박이 볼 synchrony에 (그들의 선호의 그들의 집게 손가락을 사용 하 여 키보드 키)에 탭 때 튀는 공을 낮은 위치 이동 (즉, 접촉 바) VB 순서로.</li>
	</ol></li> <li>소프트웨어를 엽니다. 
	참고: 소프트웨어를 지속적으로 실행 하 고 명령 창 열린 상태를 유지. 자극의 프레 젠 테이 션을 실행 하 고 자극 프레 젠 테이 션 완료 되 면 명령 창으로 돌아가려면 명령 창에 Bouncingball_run 명령을 입력.</li>
	<li>물어 600 ms와 연습을 두 번을 자극 및 작업 IOI에, VF, 및 VB 시퀀스. 
	참고: 연습으로 동일 했다를 제외 하 고 형식적인 실험 아래: (1) 과목; 걸쳐 3 시퀀스 유형에의 순서는 변경 되지 않습니다 (2) 각 시퀀스 반복 2 번; (3) 각 시퀀스는 20 이벤트.
	<li>유형 <ol>&#34; Bouncingball_run (&#39; AT &#39;, 600, 53.1, 29.8, 0) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; AT 시퀀스의 연습을 수행 하려면 키. 
		참고: 화면 크기는 53.1 cm x 29.8 cm Gan 외. 4, 그러나 독자는 그들이 사용 하는 화면에 따라 크기를 할당 해야 합니다. 실험 프로그램을 실행 하는 경우 주제 실험 지침에 설명 된 작업을 수행 이다. 또한, 시퀀스 프레 젠 테이 션은 자습, 즉, 제목 시퀀스를 시작 하려면 스페이스 바를 누르면.</li>
		<li>유형 &#34; Bouncingball_run (&#39; VF &#39;, 600, 53.1, 29.8, 0) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; VF 시퀀스의 연습을 수행 하려면 키.</li>
		<li>유형 &#34; Bouncingball_run (&#39; VB &#39;, 600, 53.1, 29.8, 0) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; VB 시퀀스의 연습을 수행 하려면 키.</li>
	</ol></li> <li>실험을 수행 하는 주제를 물어. 과목 중 IOI 형식 및 시퀀스의 순서를 맞출. 
	참고: 아래 하나의 주제에 대 한 절차가입니다.
	<li>유형 <ol>&#34; Bouncingball_run (&#39;에 &#39;, 600, 53.1, 29.8, 1) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키 시퀀스 IOI에 600 ms를 수행 하.
		<ol><li>입장이 주제 AT 시퀀스에서 음색과 synchrony에 검지 손가락을 사용 하 여 키보드 키를 누릅니다.</li>
		</ol></li> <li>유형 &#34; Bouncingball_run (&#39; VF &#39;, 600, 53.1, 29.8, 1) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 600 ms IOI VF 시퀀스를 수행 하려면 키.
		<ol><li>주제 깜박이 공으로 synchrony에 검지 손가락을 사용 하 여 키보드 키에 두 드릴 것 이다 참고.</li>
		</ol></li> <li>유형 &#34; Bouncingball_run (&#39; VB &#39;, 600, 53.1, 29.8, 1) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 600 ms IOI VB 시퀀스를 수행 하려면 키.
		<ol><li>는 주제 때 튀는 공을 낮은 위치를 이동 하는 순간으로 synchrony에서 검지 손가락을 사용 하 여 키보드 키에 두 드릴 것 이다 (즉, 접촉 바).</li>
		</ol></li> <li>유형 &#34; Bouncingball_run (&#39;에 &#39;, 900, 53.1, 29.8, 1) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키 시퀀스 IOI에 900-ms를 수행 하.
		<ol><li>주제 AT 시퀀스에서 음색과 synchrony에 검지 손가락을 사용 하 여 키보드 키에 두 드릴 것 이다 참고.</li>
		</ol></li> <li>유형 &#34; Bouncingball_run (&#39; VF &#39;, 900, 53.1, 29.8, 1) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 900-ms IOI VF 시퀀스를 수행 하려면 키.
		<ol><li>주제 깜박이 공으로 synchrony에 검지 손가락을 사용 하 여 키보드 키에 두 드릴 것 이다 참고.</li>
		</ol></li> <li>유형 &#34; Bouncingball_run (&#39; VB &#39;, 900, 53.1, 29.8, 1) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 900-ms IOI VB 시퀀스를 수행 하려면 키.
		<ol><li>는 주제 때 튀는 공을 낮은 위치를 이동 하는 순간으로 synchrony에서 검지 손가락을 사용 하 여 키보드 키에 두 드릴 것 이다 (즉, 접촉 바).</li>
		</ol></li></ol></li></ol> 4. 데이터 분석의 프로그래밍 참고: 데이터 분석 프로그래밍 스크립트에서 이미 구현 &#34; BouncingBall_analyze.m &#34; 디렉터리에 &#34; BouncingBall &#34;를 열 수 있습니다, 편집 텍스트를 사용 하 여 편집 소프트웨어입니다. 독자를 설정 하거나 스크립트에서 의견 필요에 따라 설정을 수정할 수 있습니다. 원시 동기화 데이터는 탭의 순서. 4 , , 5 10에 선발 된 변수 정기적인 동기화 데이터를 분석 하는 원형 메서드를 사용 합니다. 현재 프로토콜 간 외에 설명 된 대로 (예를 들어, CircStat 도구 상자 11), 원형 통계 도구를 사용 하 여 동기화의 안정성 (R)을 분석 하는 절차를 설명 하는 여기, 4 <ol><li>탭 시퀀스에서 처음 다섯 이벤트 탭 동기화는 일반적으로 안정 몇 꼭지를 필요로 하기 때문에 생략.</li>
	<li>비동기 계산.
	<ol><li>각 탭 시퀀스에 대 한 수돗물의 시간과 해당 이벤트 개시, asynchronies의 순서로 발생의 시간 간의 차이 비동기 계산. 
		참고: 각 시퀀스에 대 한 잘못 된 탭을 제외 하는. 잘못 된 탭 탭 누락 포함 (즉, 거기에-1 중 아무 탭은 / 2 + 1/2 이벤트 주위 IOI 간격)와 여러 탭 (즉,-1는 동안 하나 이상의 탭이 있을 때/2 + 1/2 IOI 간격).</li>
		<li>변환 시간 (ms) asynchrony*(360/IOI)에 의해 각도 (도)에 asynchronies의. 다음 사용 하 여 함수 circ_ang2rad 11, 라디안으로 각도 변환 하는 단위 원에 상대적 위상 (RP)에서 결과.</li>
	</ol></li> <li>동기화 안정성 (R)을 계산.
	<ol><li>각 비동기 시퀀스에 대 한 사용 기능 RPs의 분산 (S)를 계산 하기 위해 circ_var 11.</li>
		<li>계산 R R를 사용 하 여 = 1-S. 
		참고: R은 RPs, 0 (균일 하 게 분산된 RPs와 불안정 한 도청)에서 1 (RPs의 unimodal 분포와 완벽 하 게 안정적인 도청)에 이르기까지의 결과 (즉, 벡터의 평균)의 길이.</li>
		<li>각 시퀀스 유형에 대 한 그 주제에 그 시퀀스 유형의 r 6 재판의 RPs의 평균 값을 계산.</li>
	</ol></li></ol> 5. 데이터 분석 수행 참고: 아래 하나의 주제 수집 위에 소개에서 데이터의 분석 이다. 입력 하 여 수행 됩니다 데이터 분석 수행 &#34; Bouncingball_analyze(RecordedFile) &#34; 평균 및 표준 편차 (SD)의 안정성을 반환 하는 소프트웨어의 명령 창에서.
<ol><li>시퀀스 IOI에 600 ms에 대 한 입력 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; AT_600_53.1, 29.8.mat &#39;) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키.</li>
	<li>600 ms IOI VF 시퀀스 입력 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VF_600_53.1, 29.8.mat &#39;) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키.</li>
	<li>600 ms IOI VB 시퀀스 입력 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VB_600_53.1, 29.8.mat &#39;) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키.</li>
	<li>시퀀스 IOI에 900-ms에 대 한 입력 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; AT_900_53.1, 29.8.mat &#39;) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키.</li>
	<li>900-ms IOI VF 시퀀스 입력 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VF_900_53.1, 29.8.mat &#39;) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키.</li>
	<li>900-ms IOI VB 시퀀스 입력 &#34; Bouncingball_analyze (&#39; VB_900_53.1, 29.8.mat &#39;) &#34; 명령 창에서 다음 키를 누릅니다는 &#39; 입력 &#39; 키.</li>
</ol>

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</ol>

저자는 공개 없다.

이 프로토콜에는 메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 수신 거부 볼을 검사 하는 방법을 보여 줍니다. 청각 음색의 유사한 동기화 성능을 감안할 때, 튀는 공 SMS 특정 적임 인지의 현재 연구 주제 해결에 대 한 특정 중요성 이다.
현재 프로토콜에서 중요 한 단계는 튀는 공의 균일 하 게 다양 한 속도 소개 하 고 단계별 지침 동기화 작업을 수행 하 고 동기화 데이터를 분석 하 제공 됩니다. 현재 프로토콜은 또한 다른 가속도 채택 하 여 다른 IOIs에 대 한 수신 거부 볼을 사용 하는 방법을 보여 줍니다. 여기 그것은 언급 한다는 튀는 공 사용 해야 IOIs 제한 미만 300 양 Gan 외. 4 는 300 ms IOI 튀는 공을 너무 빨리와 주제, 부자연 스러운 모습과 공을 가볍게 따라서 어려웠다 나타났습니다.
튀는 공 SMS 및 타이밍 처리 공부를 위한 유용한 도구입니다. 이 프로토콜에서 튀는 공에에서 설명 된 간단한 메트로놈 동기화 작업 하는 동안 정상적인 주제와 행동 연구에서 대표적인 결과 미래 일의 조사에서 튀는 공 채택 수: (1) 동기화 메트로놈 (또는 음악에서 비트)가 있는 복잡 한에서 추출 하는 데 필요한 더 복잡 한 리듬 시퀀스에 시퀀스12,13; (메트로놈13,14; 타이밍 편차의 인식 2) (3) 신경 메커니즘 기본 SMS6; 그리고 타이밍 적자, 예를 들어, 파 킨 슨 병 환자15,16(4) 환자.

Sensorimotor 동기화 (SMS) 움직임 (예, 손가락 탭) 외부 리듬의 조화를 의미 하 고 주제와 함께 손가락을 필요한 간단한 메트로놈 동기화 작업을 사용 하 여 형식으로 공부 등시 시퀀스1,2. 메트로놈 동기화에 시각적 양식 적임을 통해 청각의 우위 한 세기 이상 동안 설립 되었습니다: 동기화는 청각 보다 시각적 시퀀스를 청각 음색 (그림 1A)의 구성 된 시퀀스에는 훨씬 더 안정 비주얼 플래시 (그림 1B)1의 구성. 그러나이 청각 활용 메트로놈 동기화,, 최근 연구 주기적으로 시각적 자극3,4,,56 이동 채용에 의해 도전을 받고 있다 (유의 주기적으로 움직이는 시각적 자극을 참조 하십시오 지속적인 움직임). 호 브 외. 시각적 시퀀스 구성 일정 속도 이동 막대를 아래로 사용 하 고 동기화 상하 바의 시각적 섬광의 동기화 보다 더 안정 했지만 동기화 보다 아직 덜 안정 되었다 발견 청각 음색3,6. Iversen 외. 고용 했다 정류 정현파에 따라 다양 하 고 튀는 공의 동기화 동기화 청각 음색5가까이 했다 속도 튀는 공. 더 최근에, Gan 외. 균일 하 게 다양 한 속도 가진 공을 수신 거부 사용 (즉, 중력의 효과 시뮬레이션) (그림 1C), 튀어 다니는 볼의 동기화 보다 덜 안정 되지 않았음을 발견 청각 톤4의 동기화입니다.
현재 프로토콜의 목적은 메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 튀는 공 간 외 에 설명 된 대로 적용 하는 절차를 소개 하 4 메트로놈 동기화 작업 포함 (시퀀스, 그림 1A)에서 청각 톤으로 구성 된 시퀀스를 청각 및 시각적 시퀀스 SMS에서 널리 채택 되는 시각적 섬광 (VF 시퀀스, 그림 1B)의 구성 연구1. 작업에서 시퀀스의 세 번째 유형은 튀는 공 (VB 시퀀스, 그림 1C)의 구성 된 시각적 시퀀스입니다. 반면 양식 적임 특정 메커니즘 SMS 특정 적임 최근 많이 끌고있다 인지 시각 및 모터 외피가2, 사이 보다 청각과 모터 외피가 사이 어깨 연결 같은 SMS, 언더레이를 생각 오래 되었습니다 연구 관심1,7. 튀는 공 현재 프로토콜에서 도입 튀는 공과 청각 음색의 유사한 동기화 공연 때문에 적임 문제 해결을 위해 특히 유용 하다. 또한, 메트로놈 동기화 IOI의 제한 된 범위 (100-1800 ms)8통해 유연 하 게 수행할 수 있습니다. 다른 IOIs 튀어 다니는 볼의 적용을 설명 하기 위해 현재 프로토콜 (이 약 가장 선호 IOI) 600 ms IOI, 및 900-ms IOI를 포함 합니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56205/56205fig1.jpg"> 
그림 1: 자극의 그림입니다. 주제 청각 음색의 구성 되는 시퀀스를 등시 함께 도청 (A: AT 시퀀스), 영상 공 깜박이 (B: VF 시퀀스), 또는 시각적 튀는 공 (C: VB 시퀀스). C, 속도 튀는 공의 궤적 시간의 기능으로 음모를 꾸민 고 각각 파란색과 녹색 선으로 표시 됩니다. 튀어 다니는 볼의 이동 거리는 9.2 m m와 튀는 포인트 (즉, 낮은 공 위치)에서 최대 속도 0.061 m m/600 ms IOI 순서로 양 8 이벤트 표시 됩니다. <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56205/56205fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

<table><tbody><tr><td>Psychtoolbox</td><td>http://psychtoolbox.org</td><td>3.0.12</td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td>7.11.0 (R2010b)</td><td></td></tr><tr><td>Adobe Photoshop</td><td>Adobe&amp;nbsp;Systems</td><td>Adobe Photoshop CS6</td><td></td></tr><tr><td>computer monitor</td><td>AOC</td><td>G2460PQU/BR LCD</td><td></td></tr><tr><td>headphone</td><td>PHILIPS</td><td>SHM6500</td><td></td></tr><tr><td>computer keyboard</td><td>Dell</td><td>kb113t</td><td></td></tr><tr><td>smart phone</td><td>Apple</td><td>iphone6s</td><td></td></tr><tr><td>IBM SPSS Statistics</td><td>IBM</td><td>IBM SPSS Statistics 21</td><td></td></tr></tbody></table>

bouncing ball with a uniformly varying velocity in a metronome synchronization task

Sensorimotor 동기화 (SMS), 외부 리듬과 움직임을 조정 하는 기본적인 인간의 능력은 오래 되었습니다 생각 특정 적임. 등시 시퀀스를 함께 손가락을 태핑 해야 정식 메트로놈 동기화 작업에서 잘 설립 발견은 동기화의 청각 보다는 시각에 구성 된 청각 시퀀스에 훨씬 안정적입니다. 비주얼 플래시 구성 된 시퀀스입니다. 그러나, 최근 연구 주기적으로 시각적 자극을 움직이는 실질적으로 향상 시킬 수 있는 동기화 비주얼 플래시에 비해 나타났습니다. 특히, 균일 하 게 다양 한 속도 시각적 튀어 다니는 볼의 동기화 청각 음색의 동기화 보다 덜 안정적인 것으로 밝혀졌다. 여기, 현재 프로토콜 메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 튀는 볼의 응용 프로그램을 설명합니다. 다른 간 발병 간격 (IOI) 시퀀스에 공 수신 거부의 사용을 포함 됩니다. 대표 결과 청각 음색 및 시각적 섬광의 공연에 비해 튀는 공의 동기화 성능을 보여줍니다. 청각 음색의 유사한 동기화 성능을 감안할 때, 공을 수신 거부 여부 적임 특정 메커니즘 SMS 언더레이의 현재 연구 주제 해결에 대 한 특정 중요성 이다.

SMS 연구에서 최고의 결과 중 하나는 메트로놈 동기화 청각 시퀀스 비주얼 플래시1, 적임 특정 메커니즘의 제안으로 이루어진 시각적 시퀀스 보다 청각 음색의 구성에 훨씬 더 안정적입니다. SMS2. 그러나, 최근 학문 보여주었다 주기적으로 시각적 자극을 움직이는 실질적으로 향상 시킬 수 있는 시각적 섬광3,,45,6에 비해 동기화 및 동기화의 균일 하 게 다양 한 속도 가진 공을 수신 거부 청각 톤4의 동기화 보다 덜 안정적인 것으로 발견 되었다. 대표 결과 우리 그룹4의 간행된 한 일에서 예입니다. 실험 15 과목 했다. 양방향 반복 측정 분산 분석 (ANOVA, 온실 Geisser 수정과 함께) 요소 시퀀스 유형 (3 시퀀스 유형)와 IOI 유형 (두 IOI 유형) 공개 시퀀스 유형의 통계 주요 효과 (F2,28 = 16.77, p = 0.001, partialη2 = 0.55). IOI 형식의 주요 효과 (F1,14 0.88, p = 0.364, 부분적인 η2 = = 0.06) 및 2 개의 요인 사이 상호 작용 (F2,28 = 0.88, p 0.401, 부분적인 η2 = = 0.06) 통계적으로 중요 한 되지 않았습니다. 시퀀스 유형 (t 검정, Bonferroni 개정) 간의 안정성의 비교 나타났다는 600-ms와 900-ms IOIs 위한 튀어 다니는 볼의 동기화 비주얼 플래시 동기화 보다 훨씬 더 안정 (600 ms IOI: t 14 = 3.96, pcorreccted = 0.006, 코헨의 d = 1.02; 900-ms IOI: t14 4.28, pcorreccted = 0.006, 코헨의 d = = 1.11), 그리고 청각 음색의 동기화 보다 덜 안정 아니었다 (600 ms IOI: t14 2.95, p= correccted 0.066, 코헨의 d = 0.76; = 900-ms IOI: t14 2.06, pcorreccted = 0.348, 코헨의 d = = 0.53) (그림 2).
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56205/56205fig2.jpg"> 
그림 2 : 600-ms와 900-ms IOIs의 AT, VF, 및 VB 시퀀스에 대 한 동기화 안정성 (R). 오차 막대는 ± 95% 신뢰 간격을 나타냅니다. 그림 1과 같이 다른 규칙은. 그림은 그림 2 에서 Gan 외 에 적응 4 (는 크리에이 티브 코몬즈 저작자 표시 4.0 국제 라이센스 아래에 게시 됩니다). <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56205/56205fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

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Bouncing Ball with a Uniformly Varying Velocity in a Metronome Synchronization Task

메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 튀는 공

이 프로토콜의 목적은 메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 튀는 볼의 응용 프로그램을 소개 하는 것입니다.

Sensorimotor synchronization (SMS), a fundamental human ability to coordinate movements with external rhythms, has long been thought to be modality ...

bouncing-ball-with-uniformly-varying-velocity-metronome

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

5.9K 조회수.  Sun Yat-Sen University. 이 프로토콜의 목적은 메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 튀는 볼의 응용 프로그램을 소개 하는 것입니다.

비디오: Bouncing Ball with a Uniformly Varying Velocity in a Metronome Synchronization Task

Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here with the goal of uncovering rhythm disorders, such as beat deafness. Beat deafness is characterized by poor performance in perceiving durations in auditory rhythmic patterns or poor synchronization of movement with auditory rhythms (e.g., with musical beats). These tasks include the synchronization of finger tapping to the beat of simple and complex auditory stimuli and the detection of rhythmic irregularities (anisochrony detection task) embedded in the same stimuli. These tests, which are easy to administer, include an assessment of both perceptual and sensorimotor timing abilities under different conditions (e.g., beat rates and types of auditory material) and are based on the same auditory stimuli, ranging from a simple metronome to a complex musical excerpt. The analysis of synchronized tapping data is performed with circular statistics, which provide reliable measures of synchronization accuracy (e.g., the difference between the timing of the taps and the timing of the pacing stimuli) and consistency. Circular statistics on tapping data are particularly well-suited for detecting individual differences in the general population. Synchronized tapping and anisochrony detection are sensitive measures for identifying profiles of rhythm disorders and have been used with success to uncover cases of poor synchronization with spared perceptual timing. This systematic assessment of perceptual and sensorimotor timing can be extended to populations of patients with brain damage, neurodegenerative diseases (e.g., Parkinson&#8217;s disease), and developmental disorders (e.g., Attention Deficit Hyperactivity Disorder).

Behavioral tasks that allow for the assessment of perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) are presented. Synchronization of finger tapping to the beat of an auditory stimuli and detecting rhythmic irregularities provides a means of uncovering rhythm disorders.

비트의 청각 장애를 폭로 : 감지 리듬 장애를 누르면 동기화 손가락 및 지각 타이밍 작업에

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

연구

행동분석학

Simulation of Human-induced Vibrations Based on the Characterized In-field Pedestrian Behavior

For slender and lightweight structures, vibration serviceability is a matter of growing concern, often constituting the critical design requirement. With designs governed by the dynamic performance under human-induced loads, a strong demand exists for the verification and refinement of currently available load models. The present contribution uses a 3D inertial motion tracking technique for the characterization of the in-field pedestrian behavior. The technique is first tested in laboratory experiments with simultaneous registration of the corresponding ground reaction forces. The experiments include walking persons as well as rhythmical human activities such as jumping and bobbing. It is shown that the registered motion allows for the identification of the time variant pacing rate of the activity. Together with the weight of the person and the application of generalized force models available in literature, the identified time-variant pacing rate allows to characterize the human-induced loads. In addition, time synchronization among the wireless motion trackers allows identifying the synchronization rate among the participants. Subsequently, the technique is used on a real footbridge where both the motion of the persons and the induced structural vibrations are registered. It is shown how the characterized in-field pedestrian behavior can be applied to simulate the induced structural response. It is demonstrated that the in situ identified pacing rate and synchronization rate constitute an essential input for the simulation and verification of the human-induced loads. The main potential applications of the proposed methodology are the estimation of human-structure interaction phenomena and the development of suitable models for the correlation among pedestrians in real traffic conditions.

A protocol is presented for the characterization of the in-field pedestrian behavior and the simulation of the resulting structural response. Field-tests demonstrate that the in situ identified pacing rate and synchronization rate among the participants constitute an essential input for the simulation and verification of the human-induced loads.

특성화에서 필드 보행자의 행동을 바탕으로 인간에 의한 진동의 시뮬레이션

For slender and lightweight structures, vibration serviceability is a matter of growing concern, often constituting the critical design requirement. With ...

공학

MPI CyberMotion Simulator: Implementation of a Novel Motion Simulator to Investigate Multisensory Path Integration in Three Dimensions

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. Humans can do path integration based exclusively on visual 2-3, auditory 4, or inertial cues 5. However, with multiple cues present, inertial cues - particularly kinaesthetic - seem to dominate 6-7. In the absence of vision, humans tend to overestimate short distances (&lt;5 m) and turning angles (&lt;30&deg;), but underestimate longer ones 5. Movement through physical space therefore does not seem to be accurately represented by the brain.
Extensive work has been done on evaluating path integration in the horizontal plane, but little is known about vertical movement (see 3 for virtual movement from vision alone). One reason for this is that traditional motion simulators have a small range of motion restricted mainly to the horizontal plane. Here we take advantage of a motion simulator 8-9 with a large range of motion to assess whether path integration is similar between horizontal and vertical planes. The relative contributions of inertial and visual cues for path navigation were also assessed.
16 observers sat upright in a seat mounted to the flange of a modified KUKA anthropomorphic robot arm. Sensory information was manipulated by providing visual (optic flow, limited lifetime star field), vestibular-kinaesthetic (passive self motion with eyes closed), or visual and vestibular-kinaesthetic motion cues. Movement trajectories in the horizontal, sagittal and frontal planes consisted of two segment lengths (1st: 0.4 m, 2nd: 1 m; &plusmn;0.24 m/s2 peak acceleration). The angle of the two segments was either 45&deg; or 90&deg;. Observers pointed back to their origin by moving an arrow that was superimposed on an avatar presented on the screen.
Observers were more likely to underestimate angle size for movement in the horizontal plane compared to the vertical planes. In the frontal plane observers were more likely to overestimate angle size while there was no such bias in the sagittal plane. Finally, observers responded slower when answering based on vestibular-kinaesthetic information alone. Human path integration based on vestibular-kinaesthetic information alone thus takes longer than when visual information is present. That pointing is consistent with underestimating and overestimating the angle one has moved through in the horizontal and vertical planes respectively, suggests that the neural representation of self-motion through space is non-symmetrical which may relate to the fact that humans experience movement mostly within the horizontal plane.

An efficient way to gain insight into how humans navigate themselves in three dimensions is described. The method takes advantage of a motion simulator capable of moving observers in ways unattainable by traditional simulators. Results confirm that movement in the horizontal plane is underestimated, while vertical movement is overestimated.

MPI Cyber​​Motion 시뮬레이터 : 가로, 세로, 높이로 Multisensory 경로 통합을 조사할 소설 모션 시뮬레이터의 구현

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. ...

신경과학

Real-Time Proxy-Control of Re-Parameterized Peripheral Signals using a Close-Loop Interface

The fields that develop methods for sensory substitution and sensory augmentation have aimed to control external goals using signals from the central nervous systems (CNS). Less frequent however, are protocols that update external signals self-generated by interactive bodies in motion. There is a paucity of methods that combine the body-heart-brain biorhythms of one moving agent to steer those of another moving agent during dyadic exchange. Part of the challenge to accomplish such a feat has been the complexity of the setup using multimodal bio-signals with different physical units, disparate time scales and variable sampling frequencies.
In recent years, the advent of wearable bio-sensors that can non-invasively harness multiple signals in tandem, has opened the possibility to re-parameterize and update the peripheral signals of interacting dyads, in addition to improving brain- and/or body-machine interfaces. Here we present a co-adaptive interface that updates efferent somatic-motor output (including kinematics and heart rate) using biosensors; parameterizes the stochastic bio-signals, sonifies this output, and feeds it back in re-parameterized form as visuo/audio-kinesthetic reafferent input. We illustrate the methods using two types of interactions, one involving two humans and another involving a human and its avatar interacting in near real time. We discuss the new methods in the context of possible new ways to measure the influences of external input on internal somatic-sensory-motor control.

We present protocols and methods of analyses to build co-adaptive interfaces that stream, parameterize, analyze, and modify human body and heart signals in close-loop. This setup interfaces signals derived from the peripheral and central nervous systems of the person with external sensory inputs to help track biophysical change.

The fields that develop methods for sensory substitution and sensory augmentation have aimed to control external goals using signals from the central ...

Investigating Oculomotor Responses in Visual Duration Perception Tasks(시각적 지속 시간 인식 작업에서 눈 운동 반응 조사)

Eye Movements in Visual Duration Perception: Disentangling Stimulus from Time in Predecisional Processes

Eye-tracking methods may allow the online monitoring of cognitive processing during visual duration perception tasks, where participants are asked to estimate, discriminate, or compare time intervals defined by visual events like flashing circles. However, and to our knowledge, attempts to validate this possibility have remained inconclusive so far, and results remain focused on offline behavioral decisions made after stimulus appearance. This paper presents an eye-tracking protocol for exploring the cognitive processes preceding behavioral responses in an interval comparison task, where participants viewed two consecutive intervals and had to decide whether it speeded up (first interval longer than second) or slowed down (second interval longer). 
Our main concern was disentangling oculomotor responses to the visual stimulus itself from correlates of duration related to judgments. To achieve this, we defined three consecutive time windows based on critical events: baseline onset, the onset of the first interval, the onset of the second interval, and the end of the stimulus. We then extracted traditional oculomotor measures for each (number of fixations, pupil size) and focused on time-window-related changes to separate the responses to the visual stimulus from those related to interval comparison per se. As we show in the illustrative results, eye-tracking data showed significant differences that were consistent with behavioral results, raising hypotheses on the mechanisms engaged. This protocol is embryonic and will require many improvements, but it represents an important step forward in the current state of art.

저자 스포트라이트: 시각적 자극에 대한 시간 인식과 읽기 능력 간의 연관성 탐구

We present a protocol that employs eye tracking to monitor eye movements during an interval comparison (duration perception) task based on visual events. The aim is to provide a preliminary guide to separate oculomotor responses to duration perception tasks (comparison or discrimination of time intervals) from responses to the stimulus itself.

시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

Eye-tracking methods may allow the online monitoring of cognitive processing during visual duration perception tasks, where participants are asked to ...

정량적 움직임-근육 활동 평가를 위한 VR과 바이오센서 통합

Setup for the Quantitative Assessment of Motion and Muscle Activity During a Virtual Modified Box and Block Test

The ability to move allows us to interact with the world. When this ability is impaired, it can significantly reduce one's quality of life and independence and may lead to complications. The importance of remote patient evaluation and rehabilitation has recently grown due to limited access to in-person services. For example, the COVID-19 pandemic unexpectedly resulted in strict regulations, reducing access to non-emergent healthcare services. Additionally, remote care offers an opportunity to address healthcare disparities in rural, underserved, and low-income areas where access to services remains limited. 
Improving accessibility through remote care options would limit the number of hospital or specialist visits and render routine care more affordable. Finally, the use of readily available commercial consumer electronics for at-home care can enhance patient outcomes due to improved quantitative observation of symptoms, treatment efficacy, and therapy dosage. While remote care is a promising means to address these issues, there is a crucial need to quantitatively characterize motor impairment for such applications. The following protocol seeks to address this knowledge gap to enable clinicians and researchers to obtain high-resolution data on complex movement and underlying muscle activity. The ultimate goal is to develop a protocol for remote administration of functional clinical tests. 
Here, participants were instructed to perform a medically-inspired Box and Block task (BBT), which is frequently used to assess hand function. This task requires subjects to transport standardized cubes between two compartments separated by a barrier. We implemented a modified BBT in virtual reality to demonstrate the potential of developing remote assessment protocols. Muscle activation was captured for each subject using surface electromyography. This protocol allowed for the acquisition of high-quality data to better characterize movement impairment in a detailed and quantitative manner. Ultimately, these data have the potential to be used to develop protocols for virtual rehabilitation and remote patient monitoring.

저자 스포트라이트: Enhancing Remote Rehabilitation with Virtual Reality and Electromyography

The protocol described here aims to enhance the quantitative evaluation of upper limb deficits, with the goal of developing additional technology for remote assessment both in the clinic and at home. Virtual reality and biosensor technologies are combined with standard clinical techniques to provide insights into the functioning of the neuromuscular system.

메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 튀는 공

요약

더 많은 비디오 탐색

비트의 청각 장애를 폭로 : 감지 리듬 장애를 누르면 동기화 손가락 및 지각 타이밍 작업에

특성화에서 필드 보행자의 행동을 바탕으로 인간에 의한 진동의 시뮬레이션

MPI CyberMotion 시뮬레이터 : 가로, 세로, 높이로 Multisensory 경로 통합을 조사할 소설 모션 시뮬레이터의 구현

Real-Time Proxy-Control of Re-Parameterized Peripheral Signals using a Close-Loop Interface

시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

Virtual Modified Box and Block Test 중 동작 및 근육 활동의 정량적 평가를 위한 설정

Virtual Modified Box and Block Test 중 동작 및 근육 활동의 정량적 평가를 위한 설정

Virtual Modified Box and Block Test 중 동작 및 근육 활동의 정량적 평가를 위한 설정

메트로놈 동기화 작업에 균일 하 게 다양 한 속도와 튀는 공

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시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

Virtual Modified Box and Block Test 중 동작 및 근육 활동의 정량적 평가를 위한 설정

Virtual Modified Box and Block Test 중 동작 및 근육 활동의 정량적 평가를 위한 설정

Virtual Modified Box and Block Test 중 동작 및 근육 활동의 정량적 평가를 위한 설정

MPI CyberMotion 시뮬레이터 : 가로, 세로, 높이로 Multisensory 경로 통합을 조사할 소설 모션 시뮬레이터의 구현