自我名字和情绪信息整合加工的神经机制
【图文】:
对分段数据中的伪迹(波幅超过±80μV)进行剔除,最后对每种条件下保留的有效试次进行叠加平均。图3.1 刺激呈现流程图Fig. 3.1 Schematic illustration of a trial in the Experiment.依据对相关文献(Herbert et al., 2011a, b; Field et al., 2012)的梳理以及对本实验总平均波形图的观察,我们主要观察的 ERP 成分是 N1,P2,EPN 和 LPP。并依据相关文献(Watson et al., 2007; Shestyuk & Deldin, 2010; Herbert et al., 2011a, b; Field et al., 2012;Pinheiro et al., 2016)和本实验 ERP 数据的总平均波幅选取各个成分相对应的电极点和时间窗口,利用 SPSS19.0 对不同成分的平均波幅进行重复测量方差分析。具体而言,对左右两半球和中线的 N1 (80-130 ms),,P2(150-250 ms),N400 (300-450 ms)和 LPP(500-650 ms) 成分进行重复测量方差分析。对中线上不同 ERP 成分的平均波幅进行名字类型(自我名字、朋友名字、陌生名字)*情绪效价(积极、消极、中性)*脑区(额叶中央区、中央顶区)的重复测量方差分析。对两半球的不同 ERP 成分平均波幅进行名字类型(自我名字、朋友名字、陌生名字)*情绪效价(积极、消极、中性)*脑区(额叶中央区、中央顶区)*半球(左半球、右半球)的重复测量方差分析。电极点的分组方式为:额叶中央区(Fz, FCz)
EPN成分上的情绪效价主效应Fig.3.2MaineffectsofemotioninEPN
【学位授予单位】:辽宁师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:B842
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本文编号:2704743
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