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高幀率眼動儀的數據處理方法如下：
一、數據預處理：確保數據質量
數據清洗
去除無效數據：剔除因眨眼、頭部移動或設備故障導致的缺失值或異常值。例如，若某段時間內無有效注視點坐標，需標記并刪除該段數據。
時間同步：確保眼動數據與其他設備（如腦電儀、行為記錄儀）的時間戳對齊，避免分析誤差。
平滑處理：采用濾波算法（如移動平均、卡爾曼濾波）減少數據噪聲，提升注視點識別的準確性。例如，對原始坐標數據進行5點移動平均，可平滑短時波動。
數據格式轉換
將原始數據（如EDF、CSV格式）轉換為統一格式（如HDF5），便于后續分析。例如，使用Python的PyEDFlib庫讀取EDF文件，并轉換為PandasDataFrame。
二、注視點識別：提取關鍵行為
算法選擇
基于速度的算法：通過設定速度閾值（如30°/s）區分注視（低速）與眼跳（高速）。例如，若眼球移動速度低于閾值且持續時間超過100ms，則標記為注視點。
基于聚類的算法：使用DBSCAN或K-means對相鄰注視點聚類，確定注視位置與持續時間。例如，將空間距離小于0.5°且時間間隔小于50ms的點聚為一類。
參數優化
根據實驗需求調整閾值。例如，研究微掃視時需降低速度閾值（如10°/s），以捕捉細微眼動變化。
三、感興趣區域（AOI）分析：量化注意力分配
AOI定義
靜態AOI：適用于圖片、網頁等靜態場景，手動圈定關鍵區域（如按鈕、標題）。
動態AOI：針對視頻、動畫等動態內容，通過算法自動跟蹤移動目標（如運動員、汽車）。例如，使用OpenCV的目標檢測模型（如YOLO）實時追蹤物體位置，并動態調整AOI邊界。
指標計算
首次注視時間：記錄用戶首次關注AOI的時間，反映信息吸引效率。
總注視時間：統計用戶在AOI內的累計注視時長，衡量關注程度。
注視次數：計算用戶注視AOI的次數，揭示信息重要性。例如，若某廣告元素的注視次數顯著高于其他區域，則表明其更吸引用戶注意。
四、熱圖生成：可視化注意力分布
數據聚合
將所有被試的注視點映射到統一坐標系，統計每個像素點的注視頻率。例如，對100名被試的注視數據進行疊加，生成高分辨率熱圖。
顏色編碼
使用顏色梯度（如紅-黃-藍）表示注視密度，紅色代表高關注區域，藍色代表低關注區域。例如，通過Matplotlib的imshow函數繪制熱圖，并調整顏色映射（cmap='jet'）。
疊加分析
將熱圖疊加到原始刺激材料上，直觀展示注意力分布。例如，在網頁設計中，通過熱圖發現用戶更關注頂部導航欄而非底部信息，從而優化布局。
五、統計分析：驗證實驗假設
描述性統計
計算均值、標準差等指標，總結數據基本特征。例如，統計用戶在不同AOI內的平均注視時間，并比較差異。
推斷性統計
t檢驗：比較兩組被試在相同AOI內的注視時間差異。例如，檢驗新手與專家運動員在比賽中的視覺搜索策略是否不同。
方差分析（ANOVA）：分析多組數據間的顯著性差異。例如，評估不同廣告版本對用戶注意力的影響。
回歸分析：探討眼動指標與其他變量（如任務難度、情緒狀態）的關系。例如，分析瞳孔直徑變化與認知負荷的相關性。
六、高級分析：挖掘深層模式
序列分析
研究注視順序與行為模式。例如，通過馬爾可夫鏈模型分析用戶在網頁瀏覽中的路徑偏好，優化導航設計。
機器學習應用
分類算法：區分不同任務條件下的注視模式。例如，使用SVM分類器識別用戶是在閱讀文本還是觀看圖片。
聚類算法：發現用戶群體的注視特征。例如，通過K-means聚類將用戶分為“快速掃描型”與“深度閱讀型”，為個性化設計提供依據。
多模態融合
結合眼動數據與其他生理信號（如腦電、心率）進行綜合分析。例如，通過眼動追蹤與EEG同步記錄，探究注意力分配與大腦活動的關系。
七、工具與軟件推薦
專業軟件
TobiiProLab：支持高幀率數據采集、AOI分析與熱圖生成，適用于用戶體驗研究。
EyeLinkDataViewer：提供精細的注視點識別與統計分析功能，常用于心理學實驗。
iMotions：集成多模態數據融合與機器學習分析，適用于復雜行為研究。
編程工具
Python：使用Pandas、NumPy進行數據處理，Matplotlib、Seaborn繪制熱圖，Scikit-learn構建機器學習模型。
R：通過ggplot2包實現高級數據可視化，lme4包進行混合效應模型分析。
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