数据集概述
本数据集包含用于复现论文“High-level aftereffects reveal the role of statistical features in visual shape encoding”结果的MATLAB代码和数据。内容涵盖实验刺激、人类行为数据及多个模型（如GabPyrAE、TAE、PSAE等）的拟合与评估脚本，可用于验证统计特征在视觉形状编码中的作用机制。
文件详解
- 文件名称：datashare CB2024 paper.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含MATLAB脚本，主要分为以下类别：
- 图形绘制脚本：如Fig1C_shapespace.m（绘制形状空间）、Fig1EFG_plotpsychometricdata.m（拟合心理测量模型并绘图）
- 数据处理脚本：如getExptShapesHbias.m（生成实验1的适配器、测试及人类偏差数据结构）
- 模型评估脚本：如fig3A_modeval_expt1.m（评估模型对实验1后效的预测能力）、各模型（GabPyrAE、TAE、PSAE等）的拟合与评估脚本（如fitGabPyr2Hbias.m、evalTAEGAN_fitmod_aic.m）
- 实验2分析脚本：如fig3BC_Experiment2.m（加载、分析并绘制实验2数据）
数据来源
论文“High-level aftereffects reveal the role of statistical features in visual shape coding”（Current Biology，in press）
适用场景
- 视觉认知研究: 分析统计特征在视觉形状编码中的作用机制。
- 心理物理学实验复现: 复现论文中实验1和实验2的结果，验证高阶层后效现象。
- 计算模型评估: 评估不同模型（如GabPyrAE、TAE、PSAE）对人类视觉形状编码行为的预测能力。
- 视觉神经科学研究: 为探索视觉形状加工的神经机制提供行为数据支持。
