for i = 1:size(data_test,1) %提取所有被试 所有条件 第i个时间点的数据? %data_anova sub * cond data_anova = squeeze(data_test(i,:,:)); %% select the data at time point i [325 6 42] data_anova_transposed = data_anova'; %注意 在使用anova_rm函数时 要保证函数在当前路径下 或者set path中 %此函数只能做单因素重复测量方差分析 %要求输入的数据组织形式是 被试为行 条件为列，off关闭弹窗 %输出变量p中的第一个值是条件的主效应 %table是方差分析的表 [p, table] = anova_rm(data_anova_transposed,'off'); %% perform repeated measures ANOVA %汇总每次统计下的p值? P_anova(i) = p(1); %% save the data from ANOVA end figure; subplot(211);plot(tx, ERP1,'linewidth', 1.5); %% waveform for different condition set(gca,'YDir','reverse'); axis([-100 550 -5 5]); subplot(212);plot(tx,P_anova); axis([-100 550 0 0.05]); %% plot the p values from ANOVA % %确定 ERN 平均振幅测量的时间段

对于确定 ERN 平均振幅测量的时间段，需要根据具体实验的设计和研究问题来定。一般来说，可以根据文献中相关研究的时间窗口来确定，也可以根据实验中的刺激和任务特点来选择。通常 ERN 在反应后的 0~100ms 内出现，因此可以在这个时间段内进行振幅测量。另外，也可以通过使用多个时间窗口来进行分析，以获得更全面的信息。

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for i = 1:size(data_test,1) %提取所有被试 所有条件 第i个时间点的数据? %data_anova sub * cond data_anova = squeeze(data_test(i,:,2,2,:)); %% select the data at time point i [325 3 2 2 21] %注意 在使用anova_rm函数时 要保证函数在当前路径下 或者set path中 %此函数只能做单因素重复测量方差分析 %要求输入的数据组织形式是 被试为行 条件为列，off关闭弹窗 %输出变量p中的第一个值是条件的主效应 %table是方差分析的表 [p, table] = anova_rm(data_anova,'off'); %% perform repeated measures ANOVA %汇总每次统计下的p值? P_anova(i) = p(1); %% save the data from ANOVA end

这段MATLAB代码实现了对多个被试、多个条件和多个时间点的数据进行重复测量方差分析，并汇总每次统计下的p值。

具体实现过程如下：

1. 通过循环遍历所有时间点，使用“squeeze”函数从原始数据中提取出第i个时间点的数据，得到一个尺寸为[被试数，条件数]的数据矩阵。

2. 使用“anova_rm”函数对该数据矩阵进行重复测量方差分析，得到条件的主效应和方差分析表。

3. 将每次统计下的条件主效应的p值存储在P_anova向量中。

需要注意的是，使用“anova_rm”函数进行方差分析时，要保证该函数在当前路径下或者已经添加到MATLAB的搜索路径中。另外，输入的数据组织形式应为被试为行、条件为列的数据矩阵，且该函数只能进行单因素重复测量方差分析。

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:/train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); %imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; imgPath = [pathname,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');书写程序与此程序原理相同，不过是直接从文件夹中提取图片

这是一个MATLAB程序，用于从指定路径下的文件夹中读取图片数据，然后将其存储为MATLAB的矩阵格式，以备后续机器学习模型的训练使用。程序首先通过uigetdir函数获取指定路径下的文件夹名，然后使用dir函数获取文件夹中的文件列表。接着，程序将这些文件按照一定规则（文件名中的前缀）进行分类，并赋予每个文件一个标签。程序使用imread函数读取每个文件的图像数据，并将其存储到train_x或test_x矩阵中。同时，程序还将每个文件的标签转换为数字形式，并存储到train_y或test_y矩阵中。最后，程序将训练数据和测试数据分别保存到MATLAB的.mat文件中，以备后续使用。