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BATCH_SPFT_7T_mMPI_loadData_allForceVals_v4.m
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BATCH_SPFT_7T_mMPI_loadData_allForceVals_v4.m
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%% Read data directly from the Presentation log file
% Christopher Steele
% This is the version that works properly, as of May, 2015
% modified so that multiple days of data can be read into the same
% structure,
%
% Modified to account for missing maxVal settings in erroneous log files
% (this is custom for each participant that misses the Maxwert_<NUM> data)
%
% EACH presentation of the stimulus takes 12.5ms, for a total duration
% of 18000ms - this can be used to double-check the lag times to make sure
% that they are correct
%
% Must convert the sensor_val to the equivalent bar position with a
% combination of factors that differ depending on the maximum force that
% the participant used on each day:
% (((log_val*16)-2)*850/240/20)/factorVar (where log_val = sensor_var)
% factorVar=maximum_value*.3/190 (XXX though 170 is the number that Bettina
% used, this does not appear to be correct for our purposes here XXX)
%
%
% ========================================================================
% ***===***===***===***===***===***===***===***===***===***===***===***===
% !!IMPORTANT!!
% NOTE: YOU MUST REPLACE THE "NA" in the .log file for this to work :(
% do this on the command line, run this and then copy and paste output
% it creates a .bak file that has the original
%
% for file in *Daily*log ; do cmd="sed -i.bak 's/NA//' $file" ; echo $cmd ; done
%
% ***===***===***===***===***===***===***===***===***===***===***===***===
% ========================================================================
% ========================================================================
% This data was collected with the new program (March 2015) which reports 3 differt
% values for force:
% Maxwert_* - max force in old sensor value (meaningless unless mapped)
% Maxwert_8bit_* - max force in 8bit
% Maxwert_Kg_* - max force of this individual in kg
%
% These values are now all searched for and added to the PPs data structure
% for each individual
%
% ========================================================================
%addpath('/home/raid1/steele/Documents/Projects/Working/7T/SPFT/scripts');
addpath('/afs/cbs.mpg.de/projects/neu009_sequencing-plasticity/scripts/bx/');
dataDir_root='/afs/cbs.mpg.de/projects/neu009_sequencing-plasticity/probands/' %specify the root location for bx data, actual subdir will differ depending on the ID
SHOWPLOTS=false;
% XXX WRITE A LOOP OVER DAYS TO SPECIFY THIS
SPFT.seqLength=1440; %number of samples for the sequence length
SPFT.seqDur=18; %duration of sequences (s) (NOTE: the two sequences generated from SPFT_create_sequences.m {16s,18s} are exactly the same because you calculated everything based on frequency, there is nothing to worry about)
SPFT.numDays=1; %number of days of performance data that is available
SPFT.numTrials=3; %trials per block
SPFT.numBlocks=3; %num blocks
SPFT.numConditions=3; %SMP, RST, LRN
%SPFT.numConditions=1; %SMP, RST (no LRN) XXX THIS IS SUPERSEDED by the SPFT.trialTypes entry
SPFT.dataDir=dataDir_root;
SPFT.TR=3; %TR, in seconds
SPFT.blockDuration=67.6; %duration of LRN and SMP blocks (RST is slightly different, as there are no breaks between sequences) - ONLY used in the creation of GLM design
SPFT.totalTrials=SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks*SPFT.numConditions;
SPFT.trialOnsetMarkerIdx=[1:SPFT.seqLength+1:SPFT.seqLength*SPFT.totalTrials]; %locations within input files of trial indicators (not data, just indicate the beginning of trial n)
%SPFT.trialTypes=[1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1]; %1=SMP, 2=RST, 3=LRN
SPFT.trialTypes=repmat([1 1 1 2 2 2 3 3 3],1,SPFT.numBlocks); %1=SMP, 2=RST, 3=LRN
SPFT.numSMPtrials=3; %NUM TRIALS PER BLOCK
SPFT.trialTypes_txt={'1=SMP', '2=RST', '3=LRN'};
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SPFT.SMP=[113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110;113;116;118;121;124;127;130;133;136;139;141;144;147;149;152;154;157;159;161;164;166;168;170;171;173;175;177;178;179;181;182;183;184;185;186;186;187;187;187;188;188;188;187;187;187;186;186;185;184;183;182;181;179;178;177;175;173;171;170;168;166;164;161;159;157;154;152;149;147;144;141;139;136;133;130;127;124;121;118;116;113;110;107;104;101;98;95;92;89;87;84;81;79;76;73;71;69;66;64;62;60;58;56;54;52;50;49;47;46;44;43;42;41;40;40;39;39;38;38;38;38;38;38;38;39;39;40;40;41;42;43;44;46;47;49;50;52;54;56;58;60;62;64;66;69;71;73;76;79;81;84;87;89;92;95;98;101;104;107;110];
SPFT.resampleFactor = 10; % "= 1/10th the number of samples" factor for resampling data for vel acc and jrk calculations (required because the signal is smoothly varying)
SPFT.fileNameTail='-SPFT_7T_Daily.log';
clear temp;
% all_files=dir(strcat(dataDir,'/*','d*','-SPFT_7T_Daily*log'));
% all_files
% %construct the IDs variable (1st 7 chars of the filename to include the d? designation)
% for count=1:length(all_files)
% IDs{count}=all_files(count).name(1:7);
% % remove the NA values from the files so that you can process them
% end
% SPFT.IDs=IDs;
% subjectID` s without P01:
subjectDirs={'KP8T','OL1T','GAIT','LM8T','BI3T','WSFT','KSYT','MART','HCBT','JMCT','KPFT','NMFT','SCZT','PMIT','SJ6X','BP4T'};
IDs={'P02','P03','P04','P05','P06','P07','P08','P09','P10','P11','P12','P14', 'P16','P17','P18','P20'}; %Participants 13 and 15 are controls
%subjectDirs={'HCBT'};
%IDs={'P10'};
SPFT.IDs=IDs;
SPFT.subjectDirs=subjectDirs;
SPFT.numDays=6
%loop over subjects
for ID=1:length(IDs)
fprintf('--- Processing %s ---\n',IDs{ID});
temp.headerFormat=repmat('%s',1,16);
temp.logFormat='%s\t%f %s %s %f\t%f\t%f %f %f %f %s %s %f'; %last 4 are to make sure it doesn't crash on non-std lines
%loop over days
for day=1:SPFT.numDays
temp.fname=strcat(SPFT.dataDir,subjectDirs{ID},'/bx/',IDs{ID},'_d',num2str(day),SPFT.fileNameTail); %figure out what the trial name should be
%temp.fname=strcat(dataDir,IDs{ID},SPFT.fileNameTail); %figure out what the trial name should be
fprintf('%s\n',temp.fname);
temp.day=day;
if exist(temp.fname,'file')==2
temp.fid=fopen(temp.fname);
temp.val=textscan(temp.fid,'%s%s%s',3); %get the crap in the top of the file out of the way
temp.myLogHeader=textscan(temp.fid,temp.headerFormat,1);
%temp.val=textscan(temp.fid,'%s',1); %skip one more line
temp.myLog=textscan(temp.fid,temp.logFormat); %the position data is in 6 with the global time in 7 and reset-time in 8
% XXX IMPORTANT - not all data in 6 is position data (or time in 7 or 8)
% because of the way that the data was stored
fclose(temp.fid);
%get locations for each block of trials and each trial
temp.dataType=temp.myLog{4}; %holds a cell array with all of the data types for the corresponding data (Input=force device input, Trial_*= for trial starts...)
temp.data=cell2mat(temp.myLog(6:9));
%%%collect and remove the fMRI triggers
temp.idx=strfind(temp.dataType,'99'); %collect the fMRI triggers first, they need to be scrubbed from the rest of the data because the values are IN THE WRONG FUCKING COLUMNS!
temp.fMRItrig=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.tt=cell2mat(temp.myLog(5)); %need another var because we need one extra column of data...
temp.fMRIonset=temp.tt(temp.fMRItrig); %collect the trigger onset time
clear temp.tt;
temp.data(temp.fMRItrig,:)=[]; %scrub it from the real data, it screws things up
temp.dataType(temp.fMRItrig,:)=[]; %scrub it from the index too!
%%%
%%%determine the force/weight setting of the device
temp.idx=strfind(temp.dataType,'set_range_');
temp.setWeight=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.setWeight=temp.dataType(temp.setWeight==1); %recode so that we have the text that tells us which weights were set
%%%=====================================================================================================%%%
%%% 2015, 09 Christopher Steele
%%% change to code
%%% encase identification of Maxwert text in try/catch statements to account for rare cases (P10, P11) where the program did not collect them
%%%=====================================================================================================%%%
try
%%%determine the max force of this individual (kg, 8bit, old value)
temp.idx=strfind(temp.dataType,'Maxwert_Kg');
temp.setMaxVal_Kg=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.scrubMe=temp.setMaxVal_Kg;
temp.setMaxVal_Kg=temp.dataType(temp.setMaxVal_Kg==1); %recode
temp.maxVal_Kg = str2num(cell2mat(strtok(temp.setMaxVal_Kg,'Maxwert_Kg_'))); % convert this text to a number that we can use in calcs
temp.data(temp.scrubMe,:)=[]; %scrub it from the real data, it screws things up
temp.dataType(temp.scrubMe,:)=[]; %scrub it from the index too!
catch
warning('Maxwert_Kg not identified in data file. Currently set to 0')
temp.maxVal_Kg=0;
end
try
temp.idx=strfind(temp.dataType,'Maxwert_8bit');
temp.setMaxVal_8bit=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.scrubMe=temp.setMaxVal_8bit;
temp.setMaxVal_8bit=temp.dataType(temp.setMaxVal_8bit==1); %recode
temp.maxVal_8bit = str2num(cell2mat(strtok(temp.setMaxVal_8bit,'Maxwert_8bit'))); % convert this text to a number that we can use in calcs
temp.data(temp.scrubMe,:)=[]; %scrub it from the real data, it screws things up
temp.dataType(temp.scrubMe,:)=[]; %scrub it from the index too!
catch
warning('Maxwert_8bit not identified in data file. Currently set to 0')
temp.maxVal_8bit=0;
end
try
temp.idx=strfind(temp.dataType,'Maxwert_');
temp.setMaxVal=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.setMaxVal=temp.dataType(temp.setMaxVal==1); %recode
temp.maxVal = str2num(cell2mat(strtok(temp.setMaxVal,'Maxwert_'))); % convert this text to a number that we can use in calcs
catch
warning('Maxwert_ not identified in data file.')
warning('-- THIS SETTING IS CRUCIAL, YOU NEED TO MANUALLY ADD THE CORRECT VALUE IN THE SCRIPT')
%add the appropriate check and setting of temp.maxVal for
%the particular day that this setting needs to be added
%manually - unknown cause of this error.
if strcmp(IDs{ID},'P10') && day==4
temp.maxVal=322; %Sophia: corrected this value, think it` s 322, not 305 (that` s the value for P11)
fprintf('%%========================================================%%\n');
fprintf('%% temp.maxVal manually set to %i for %s, day %i\n',temp.maxVal,IDs{ID},day);
fprintf('%%========================================================%%\n\n');
elseif strcmp(IDs{ID},'P11') && day==4 %for P11 maxvalue is also missing
temp.maxVal=305;
fprintf('%%========================================================%%\n');
fprintf('%% temp.maxVal manually set to %i for %s, day %i\n',temp.maxVal,IDs{ID},day);
fprintf('%%========================================================%%\n\n');
elseif strcmp(IDs{ID},'P17') && day==3 %for P11 maxvalue is also missing
temp.maxVal=444;
fprintf('%%========================================================%%\n');
fprintf('%% temp.maxVal manually set to %i for %s, day %i\n',temp.maxVal,IDs{ID},day);
fprintf('%%========================================================%%\n\n');
elseif strcmp(IDs{ID},'P17') && day==4 %for P11 maxvalue is also missing
temp.maxVal=444;
fprintf('%%========================================================%%\n');
fprintf('%% temp.maxVal manually set to %i for %s, day %i\n',temp.maxVal,IDs{ID},day);
fprintf('%%========================================================%%\n\n');
elseif strcmp(IDs{ID},'P18') && day==4 %for P11 maxvalue is also missing
temp.maxVal=246;
fprintf('%%========================================================%%\n');
fprintf('%% temp.maxVal manually set to %i for %s, day %i\n',temp.maxVal,IDs{ID},day);
fprintf('%%========================================================%%\n\n');
else warning('-- STOPPING EXECUTION so that you can go fix the script file ;-) .')
temp.maxVal=0;
return
end
end
temp.shiftFactor = 16; %shift_faktor from Sven's code
temp.remappedMaxVal = (temp.maxVal*240*20/850+2)/16; %remaps the max val reported in the log file to 0-255 output from device -> this is the use to calculate actual weight/force exerted
if length(temp.setWeight) == 1 %there should be only ONE setting because we SPECIFIED the range (previously, 2 were recorded because we set to default (15kg) and then reset when Maximalkraft was done)
if strcmp(temp.setWeight{1},'set_range_938g')
temp.sensorMaxWeight=.9375;
temp.rangeFactor=1;
elseif (strcmp(temp.setWeight{1},'set_range_1p875kg') || strcmp(temp.setWeight{1},'set_range_1875g'))
temp.sensorMaxWeight=1.875;
temp.rangeFactor=2;
elseif strcmp(temp.setWeight{1},'set_range_3p75kg')
temp.sensorMaxWeight=3.75;
temp.rangeFactor=4;
elseif strcmp(temp.setWeight{1},'set_range_7p5kg')
temp.sensorMaxWeight=7.5;
temp.rangeFactor=8;
elseif strcmp(temp.setWeight{1},'set_range_15kg')
temp.sensorMaxWeight=15;
temp.rangeFactor=16;
else
temp.sensorMaxWeight=NaN;
warning('The set_range command is not what was expected. Something is wrong.');
break;
end
%%%conversion factor to transform sensor-reported values to values
%%%of the bar on the screen and then what to multiply that by to
%%%calculate the actual kg exerted
%%% maximalkraft is always based on the 15kg sensor, so we need to
%%% create the conversion factor based on this.
temp.maxWeight=15*(((850*((255*temp.shiftFactor)-2))/(240*20))/temp.maxVal)^-1; % 15*(((850*((255*16)-2))/(240*20))/temp.maxVal)^-1 = actual force produced during maximalkraft
temp.bar2weight=(temp.maxWeight*.3)/190;
fprintf('Weight produced during maximalkraft: %.3f\nDevice pinch force sensor maximum weight (set): %.3f kg\nEach unit of bar height corresponds to %.3f kg\n',temp.maxWeight,temp.sensorMaxWeight,temp.bar2weight);
%%%
%%% YOU ARE HERE XXX
temp.factorVar = temp.maxVal*.3/170*temp.shiftFactor/temp.rangeFactor;
fprintf('maxwert = %i \t factor_val = %.2f\n',temp.maxVal,temp.factorVar);
fprintf('max_old = %i \t max_8bit = %i \t max_Kg = %.2f\n',temp.maxVal,temp.maxVal_8bit,temp.maxVal_Kg);
%this is the necessary calculation for the conversion factor, it mostly
%follows Bettina's code and appears to work (the 190 is actually 170 in
%her code and is not directly related to the range of the display, but
%is just a factor that was used to calculate range earlier)
% then, we multiply it by 16/rangeFactor to scale it according to
% Sven's code
%%%
else
warning('There are too many set_range commands in this file. Something is wrong.');
break;
end
%%%
temp.idx=strfind(temp.dataType,'Trial_Start');
temp.trialOn=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.trialOn=find(temp.trialOn==1)+1; %now numerical index of first row after row with "Trial" in it
temp.idx=strfind(temp.dataType,'SMP_instructions');
temp.SMPidx=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.SMPidx=find(temp.SMPidx==1)+1;
temp.idx=strfind(temp.dataType,'LRN_instructions');
temp.LRNidx=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.LRNidx=find(temp.LRNidx==1)+1;
temp.idx=strfind(temp.dataType,'RST_instructions');
temp.RSTidx=not(cellfun(@isempty,temp.idx));
temp.RSTidx=find(temp.RSTidx==1)+1;
fprintf('Trial and Instruction start times retrieved\n');
%retrieve the times to reconstruct the fMRI design
%block onsets, in seconds XXX
temp.GLM.SMPblocks=(temp.data(temp.SMPidx,2)-temp.fMRIonset(1))/10000;
temp.GLM.LRNblocks=(temp.data(temp.LRNidx,2)-temp.fMRIonset(1))/10000;
temp.GLM.RSTblocks=(temp.data(temp.RSTidx,2)-temp.fMRIonset(1))/10000;
%add block duration and code
temp.GLM.SMPblocks=[temp.GLM.SMPblocks ones(length(temp.GLM.SMPblocks),1)*SPFT.blockDuration ones(length(temp.GLM.SMPblocks),1)];
temp.GLM.LRNblocks=[temp.GLM.LRNblocks ones(length(temp.GLM.LRNblocks),1)*SPFT.blockDuration ones(length(temp.GLM.LRNblocks),1)];
%trial onsets
temp.GLM.trialOn=(temp.data(temp.trialOn,2)-temp.fMRIonset(1))/10000;
temp.xxtimings=[temp.GLM.SMPblocks(:,1) ones(size(temp.GLM.SMPblocks,1),1);temp.GLM.LRNblocks(:,1) ones(size(temp.GLM.LRNblocks,1),1)*2;temp.GLM.RSTblocks(:,1) ones(size(temp.GLM.RSTblocks,1),1)*3];
%temp.xxtimings=sort(temp.xxtimings,1)
fprintf('Created GLM design for this participant and day.\n');
if SHOWPLOTS
figure('name','GLM design');
plot(temp.GLM.SMPblocks, zeros(length(temp.GLM.SMPblocks),1)+.1,'g+','markersize',8);
hold on;
plot(temp.GLM.LRNblocks, zeros(length(temp.GLM.LRNblocks),1)+.1,'b+','markersize',8);
plot(temp.GLM.RSTblocks, zeros(length(temp.GLM.RSTblocks),1)+.1,'k+','markersize',8);
plot(temp.GLM.trialOn, zeros(length(temp.GLM.trialOn),1),'r.','markersize',8);
ylim([-.25,.25]);
legend({'SMP' 'RST' 'TrialOn'});
end
%cut the data into trials
temp.out.trial.rawForce=cell(SPFT.totalTrials,1);
temp.out.trial.rawTime=temp.out.trial.rawForce;
temp.out.trial.remappedSensorVal=temp.out.trial.rawForce;
temp.out.trial.remappedForce=temp.out.trial.rawForce;
% f1=figure;
for trial=1:length(temp.trialOn)
temp.trialOnTime=temp.data(temp.trialOn(trial),2); %time for first response AFTER the Trial_Start was logged
temp.trialOffTime=temp.trialOnTime+SPFT.seqDur*10000; %
temp.trialOffIdx=find(temp.data(temp.trialOn(trial):end,2) >= temp.trialOffTime,1,'first')+temp.trialOn(trial)-1; %this is the index within temp.data of the trialOff for this trial
temp.out.trial.rawForce{trial,1}=temp.data(temp.trialOn(trial):temp.trialOffIdx,1);
temp.out.trial.rawTime{trial,1}=temp.data(temp.trialOn(trial):temp.trialOffIdx,2); %time in microseconds (needs to be zero'd)
temp.out.trial.remappedSensorVal{trial,1}=((temp.out.trial.rawForce{trial,1}.*temp.shiftFactor)-2)*850/240/20/temp.factorVar; %%% this is where the magical transform changes the sensor_var to the bar-related value
temp.out.trial.remappedForce{trial,1}=temp.out.trial.remappedSensorVal{trial,1}*temp.bar2weight; % this appears to be correct, but should probably check with some kind of weight...
% plot(temp.out.trial.rawTime{trial},temp.out.trial.rawForce{trial},'bo-');hold on;
% plot(temp.out.trial.rawTime{trial},temp.out.trial.remappedSensorVal{trial},'ro-');
%
% % plot(SPFT.SMP,'go-');
% set(f1,'name',num2str(trial));
%pause;
end
% XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
% START create a summary force measure per volume
% temp.out.rawForce_per_TR
% XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
temp.fMRI_vol_start=temp.fMRIonset(1:2:end);%XXX DIVIDE BY 2 BECAUSE VASO AND BOLD ARE EACH COLLECTED PER TR
temp.fMRI_vol_stop =temp.fMRI_vol_start+(SPFT.TR*10000);
temp.out.rawForce_per_TR=zeros(length(temp.fMRI_vol_start),1)*NaN; %XXX DIVIDE BY 2 BECAUSE VASO AND BOLD ARE EACH COLLECTED PER TR
for vol=1:length(temp.fMRI_vol_start)
temp.firstSample=find(temp.data(:,2)>temp.fMRI_vol_start(vol),1,'first'); %look for first occurence of data after the fMRI trigger
temp.lastSample=find(temp.data(:,2)>temp.fMRI_vol_stop(vol),1,'first')-1-1; %look for first occurence of data when the time elapsed, remove one sample to make sure there is no overlap
if vol == length(temp.fMRI_vol_start)
temp.lastSample=length(temp.data(:,2)); %use the last sample that was collected
end
temp.argh=temp.data(temp.firstSample:temp.lastSample,1);
temp.argh(temp.argh>256)=[]; %remove any values that are not actually due to the sensor, which only reports values up to 128 or so.
temp.out.rawForce_per_TR(vol)=nanmean(temp.argh); %put one lower, we filled the first vol manually
%temp.out.rawForce_per_TR(vol)=mean(temp.data(temp.firstSample:temp.lastSample,1));
end
% XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
% END create a summary force measure per volume
% XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
%partition out the data for the different trial types
temp.out.measures={'RemappedSensorValue', 'RawTime', 'ForceValue', 'RawSensorValue'}; % where RemappedSensorValue contains the sensor_var converted into the bar level that was displayed
%temp.out.measures={'RemappedSensorValue', 'RawTime', 'RawSensorValue'}; % where RemappedSensorValue contains the sensor_var converted into the bar level that was displayed
temp.out.SMP=[temp.out.trial.remappedSensorVal(SPFT.trialTypes==1) temp.out.trial.rawTime(SPFT.trialTypes==1) temp.out.trial.remappedForce(SPFT.trialTypes==1) temp.out.trial.rawForce(SPFT.trialTypes==1)]; %FORCE and then Time
temp.out.RST=[temp.out.trial.remappedSensorVal(SPFT.trialTypes==2) temp.out.trial.rawTime(SPFT.trialTypes==2) temp.out.trial.remappedForce(SPFT.trialTypes==2) temp.out.trial.rawForce(SPFT.trialTypes==2)];
temp.out.LRN=[temp.out.trial.remappedSensorVal(SPFT.trialTypes==3) temp.out.trial.rawTime(SPFT.trialTypes==3) temp.out.trial.remappedForce(SPFT.trialTypes==3) temp.out.trial.rawForce(SPFT.trialTypes==3)];
%remove some temp fields to clean it up
temp=rmfield(temp,'val');
temp=rmfield(temp,'idx');
temp=rmfield(temp,'trialOnTime');
temp=rmfield(temp,'trialOffTime');
temp=rmfield(temp,'trialOffIdx');
temp=rmfield(temp,'fid');
SPFT.fullData{ID,day}=temp; %create a new data structure to hold the full data for each individual from their log files
fprintf('----------------------------------------------------\n\n');
%clear temp;
else
warning('I could not find the files to load and process this day. Fix me. Now.')
warning('No seriously, you are pissing me off.');
end
%assign this day of data to the data structure
cmd=['SPFT.' IDs{ID} '.d' num2str(day) '=temp;'];
eval(cmd)
end %close the loop on days
end
fprintf('--- Loading and parsing into trials is DONE DONE DONE DONE DONE DONE! - Be happy. ---\n');
%clear temp;
%file is over 800mb!
% XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
% PROCESS / SCORE the data for all IDs/Days
% creates SPFT.all structure with all scored
% trial average data arranged by ID,day
% XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
% now calculate some useful values from the collected raw data
% XXX CHANGE THIS TO CALCULATE BASED ON EACH DAY OF DATA XXX
clear temp;
temp.temp=[];
temp.out.all.rmseLRN=cell(length(SPFT.IDs),SPFT.numDays);
temp.out.all.rmseSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.alignedrmseLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.alignedrmseSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.rtLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.rtSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.normrLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.normrSMP=temp.out.all.rmseLRN;
% temp.out.all.varLRN=temp.out.all.rmseLRN;
% temp.out.all.varSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.respLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.respSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.errorlagcorrLRN=temp.out.all.rmseLRN; %lag between error and force
temp.out.all.errorlagcorrSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.lagLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.lagSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.velLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.accLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.jrkLRN=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.velSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.accSMP=temp.out.all.rmseLRN;
temp.out.all.jrkSMP=temp.out.all.rmseLRN;
for ID=1:length(IDs)
fprintf('--- Processing/Scoring %s ---\n',IDs{ID});
temp.out.rmseLRN=repmat(NaN,1,SPFT.numBlocks*SPFT.numTrials);
temp.out.rmseSMP=repmat(NaN,1,SPFT.numBlocks*SPFT.numTrials);
temp.out.alignedrmseLRN=temp.out.rmseLRN;
temp.out.alignedrmseSMP=temp.out.rmseLRN;
temp.out.respLRN=temp.out.rmseSMP;
temp.out.respSMP=temp.out.rmseSMP;
temp.out.errorlagcorrLRN=temp.out.rmseSMP;
temp.out.errorlagcorrSMP=temp.out.rmseSMP;
temp.out.lagLRN=temp.out.rmseSMP;
temp.out.lagSMP=temp.out.rmseSMP;
temp.out.normrLRN=temp.out.rmseSMP;
temp.out.normrSMP=temp.out.rmseSMP;
temp.out.velaccjrkLRN=repmat(NaN,3,SPFT.numBlocks*SPFT.numTrials);
temp.out.velaccjrkSMP=repmat(NaN,3,SPFT.numBlocks*SPFT.numTrials);
%loop over days
for day=1:SPFT.numDays
fprintf('Day %i\t Trial ',day);
for trial=1:SPFT.numBlocks*SPFT.numTrials
fprintf('%i ',trial);
try
%downsample the data to the same temporal resolution as the
%data that we are trying to match, then calculate our measures
%of interest
temp.LRNresp=resample(SPFT.fullData{ID,day}.out.LRN{trial,1},SPFT.seqLength,length(SPFT.fullData{ID,day}.out.LRN{trial,1}));
temp.SMPresp=resample(SPFT.fullData{ID,day}.out.SMP{trial,1},SPFT.seqLength,length(SPFT.fullData{ID,day}.out.SMP{trial,1}));
%[temp.temp temp.out.errorlagLRN(trial)]=SPFT_calcTemporalOffset(abs(temp.LRNresp-SPFT.LRN),temp.LRNresp); %xcorr relating the absolute error to the force that is used
%[temp.temp temp.out.errorlagSMP(trial)]=SPFT_calcTemporalOffset(abs(temp.SMPresp-SPFT.SMP),temp.SMPresp);
[r p]=corrcoef(abs(temp.LRNresp-SPFT.LRN),temp.LRNresp); %xcorr relating the absolute error to the force that is used
if p(1,2)>.05
r(1,2)=NaN;
end
temp.out.errorlagcorrLRN(trial)=r(1,2);
[r p]=corrcoef(abs(temp.SMPresp-SPFT.SMP),temp.SMPresp);
if p(1,2)>.05
r(1,2)=NaN;
end
temp.out.errorlagcorrSMP(trial)=r(1,2);
temp.out.respLRN(trial)=mean(temp.LRNresp);
temp.out.respSMP(trial)=mean(temp.SMPresp);
temp.out.rmseLRN(trial)=sqrt(sum((temp.LRNresp-SPFT.LRN).^2)./SPFT.seqLength);%/mean(temp.LRNresp);%/range(temp.LRNresp); %different ways of normalising RMSE
temp.out.rmseSMP(trial)=sqrt(sum((temp.SMPresp-SPFT.SMP).^2)./SPFT.seqLength);%/mean(temp.SMPresp);
[temp.out.normrLRN(trial) temp.out.lagLRN(trial)]=SPFT_calcTemporalOffset(SPFT.LRN,temp.LRNresp);
[temp.out.normrSMP(trial) temp.out.lagSMP(trial)]=SPFT_calcTemporalOffset(SPFT.SMP,temp.SMPresp);
temp.shiftedLRNdiff=circshift(temp.LRNresp,temp.out.lagLRN(trial))-SPFT.LRN;
temp.shiftedSMPdiff=circshift(temp.SMPresp,temp.out.lagSMP(trial))-SPFT.SMP;
if temp.out.lagLRN(trial)>0
temp.shiftedLRNdiff=temp.shiftedLRNdiff(temp.out.lagLRN(trial)+1:end);
else
temp.shiftedLRNdiff=temp.shiftedLRNdiff(1:length(temp.shiftedLRNdiff)+temp.out.lagLRN(trial));
end
if temp.out.lagSMP(trial)>0
temp.shiftedSMPdiff=temp.shiftedSMPdiff(temp.out.lagSMP(trial)+1:end);
else
temp.shiftedSMPdiff=temp.shiftedSMPdiff(1:length(temp.shiftedSMPdiff)+temp.out.lagSMP(trial));
end
temp.out.alignedrmseLRN(trial)=sqrt(sum((temp.shiftedLRNdiff).^2)./length(temp.shiftedLRNdiff));
temp.out.alignedrmseSMP(trial)=sqrt(sum((temp.shiftedSMPdiff).^2)./length(temp.shiftedSMPdiff));
[temp.out.velaccjrkLRN(1,trial) temp.out.velaccjrkLRN(2,trial) temp.out.velaccjrkLRN(3,trial)]=SPFT_calcVelAccJrk(temp.LRNresp,SPFT.resampleFactor);
[temp.out.velaccjrkSMP(1,trial) temp.out.velaccjrkSMP(2,trial) temp.out.velaccjrkSMP(3,trial)]=SPFT_calcVelAccJrk(temp.SMPresp,SPFT.resampleFactor);
% [Dist,D,k,w]=dtw(SPFT.LRN(:)',temp.LRNresp(:)'); %dynamic time warping calculation
% temp.out.kLRN(trial)=k;
% [Dist,D,k,w]=dtw(SPFT.SMP(:)',temp.SMPresp(:)');
% temp.out.kSMP(trial)=k;
catch
warning('%s trial %i was not scored properly\n',SPFT.IDs{ID},trial);
end
end %end trial loop
fprintf('\n');
% figure('name',IDs{ID});
% plot(temp.out.rmseLRN,'bo-')
% hold on;
% plot(temp.out.rmseSMP,'go-')
temp.out.all.rmseLRN{ID,day}=[temp.out.all.rmseLRN{ID,day}; temp.out.rmseLRN];
temp.out.all.rmseSMP{ID,day}=[temp.out.all.rmseSMP{ID,day}; temp.out.rmseSMP];
temp.out.all.alignedrmseLRN{ID,day}=[temp.out.all.alignedrmseLRN{ID,day}; temp.out.alignedrmseLRN];
temp.out.all.alignedrmseSMP{ID,day}=[temp.out.all.alignedrmseSMP{ID,day}; temp.out.alignedrmseSMP];
temp.out.all.respLRN{ID,day}=[temp.out.all.respLRN{ID,day}; temp.out.respLRN];
temp.out.all.respSMP{ID,day}=[temp.out.all.respSMP{ID,day}; temp.out.respSMP];
%temp.out.all.rtLRN=[temp.out.all.rtLRN; temp.out.rtLRN];
%temp.out.all.rtSMP=[temp.out.all.rtSMP; temp.out.rtSMP];
temp.out.all.normrLRN{ID,day}=[temp.out.all.normrLRN{ID,day}; temp.out.normrLRN];
temp.out.all.normrSMP{ID,day}=[temp.out.all.normrSMP{ID,day}; temp.out.normrSMP];
% temp.out.all.varLRN=[temp.out.all.varLRN; temp.out.varLRN];
% temp.out.all.varSMP=[temp.out.all.varSMP; temp.out.varSMP];
%temp.out.all.errorlagLRN=[temp.out.all.errorlagLRN; 90/80*temp.out.errorlagLRN/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1];%*1/60*-1000];%/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1]; %lag (ms) from reference onset
%temp.out.all.errorlagSMP=[temp.out.all.errorlagSMP; 90/80*temp.out.errorlagSMP/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1];%*1/60*-1000];%/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1];
temp.out.all.errorlagcorrLRN{ID,day}=[temp.out.all.errorlagcorrLRN{ID,day}; temp.out.errorlagcorrLRN];%*1/60*-1000];%/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1]; %lag (ms) from reference onset
temp.out.all.errorlagcorrSMP{ID,day}=[temp.out.all.errorlagcorrSMP{ID,day}; temp.out.errorlagcorrSMP];%*1/60*-1000];%/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1];
temp.out.all.lagLRN{ID,day}=[temp.out.all.lagLRN{ID,day}; 90/80*temp.out.lagLRN/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1];%*1/60*-1000];%/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1]; %lag (ms) from reference onset
temp.out.all.lagSMP{ID,day}=[temp.out.all.lagSMP{ID,day}; 90/80*temp.out.lagSMP/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1];%*1/60*-1000];%/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1];
temp.out.all.velLRN{ID,day}=[temp.out.all.velLRN{ID,day}; temp.out.velaccjrkLRN(1,:)];
temp.out.all.accLRN{ID,day}=[temp.out.all.accLRN{ID,day}; temp.out.velaccjrkLRN(2,:)];
temp.out.all.jrkLRN{ID,day}=[temp.out.all.jrkLRN{ID,day}; temp.out.velaccjrkLRN(3,:)];
temp.out.all.velSMP{ID,day}=[temp.out.all.velSMP{ID,day}; temp.out.velaccjrkSMP(1,:)];
temp.out.all.accSMP{ID,day}=[temp.out.all.accSMP{ID,day}; temp.out.velaccjrkSMP(2,:)];
temp.out.all.jrkSMP{ID,day}=[temp.out.all.jrkSMP{ID,day}; temp.out.velaccjrkSMP(3,:)];
end %end day loop
end %end Ss loop
temp.out.all.measures={'ID','day'};
SPFT.scoredData=temp.out.all;
clearvars -except SPFT
%save([SPFT.dataDir filesep '2015_04_SPFT_7T_M1_forceCalibration_preProcessedData'],'SPFT','-v7.3')
%% plot individual subject data for specific measures
% specify the individual (by ID) and day(s) (by vector)
ID=1;
days=1:6; %vector of days that I want to plot data for
SCALEX=true; %scale xlimits according to input data
theDataLRN=cell2mat(SPFT.scoredData.alignedrmseLRN(ID,days)); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP=cell2mat(SPFT.scoredData.alignedrmseSMP(ID,days));
plotName='RMSE';
yAxisName='Error (scaled absolute deviation)';
SPFT_plotIndividualData(theDataLRN,theDataSMP,plotName,yAxisName,SCALEX);
theDataLRN=cell2mat(SPFT.scoredData.lagLRN(ID,days)); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP=cell2mat(SPFT.scoredData.lagSMP(ID,days));
plotName='Max Lag Autocorrelation';
yAxisName='Lag (ms)';
SPFT_plotIndividualData(theDataLRN,theDataSMP,plotName,yAxisName,SCALEX);
%% now plot some group summary measures across days (number of trials per day has been hardcoded here because I am lazy)
% requires more than one subject, but it works :)
IDs=SPFT.IDs;
f=figure('name','RMSE');
theDataLRN2=cell2mat(SPFT.scoredData.rmseLRN); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP2=cell2mat(SPFT.scoredData.rmseSMP);
errorbar(nanmean(theDataLRN2),nanstd(theDataLRN2)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',1);
hold on;
errorbar(nanmean(theDataSMP2),nanstd(theDataSMP2)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',1);
plot([9.5 9.5], [min([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([18.5 18.5], [min([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([27.5 27.5], [min([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([36.5 36.5], [min([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([45.5 45.5], [min([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([54.5 54.5], [min([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
title('Error over trials');
xlabel('Trial');
ylabel('Error (scaled absolute deviation)');
legend('Learning Task (LERNEN)','Simple Task (UEBEN)');
ylim([15 50])
figure('name','Lag-aligned RMSE');
theDataLRN3=cell2mat(SPFT.scoredData.alignedrmseLRN); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP3=cell2mat(SPFT.scoredData.alignedrmseSMP);
errorbar(nanmean(theDataLRN3),nanstd(theDataLRN3)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',1);
hold on;
errorbar(nanmean(theDataSMP3),nanstd(theDataSMP3)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',1);
plot([9.5 9.5], [min([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)]),max([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)])],'k:');
plot([18.5 18.5], [min([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)]),max([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)])],'k:');
plot([27.5 27.5], [min([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)]),max([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)])],'k:');
plot([36.5 36.5], [min([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)]),max([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)])],'k:');
plot([45.5 45.5], [min([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)]),max([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)])],'k:');
plot([54.5 54.5], [min([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)]),max([nanmean(theDataLRN3), nanmean(theDataSMP3)])],'k:');
xlabel('Trial');
ylabel('Error (scaled absolute deviation)');
legend('Learning Task (LERNEN)','Simple Task (UEBEN)');
saveas(gcf,'RMSE_LagAligned.png')
figure('name','Force Response');
theDataLRN=cell2mat(SPFT.scoredData.respLRN); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP=cell2mat(SPFT.scoredData.respSMP);
errorbar(nanmean(theDataLRN),nanstd(theDataLRN)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',1);
hold on;
errorbar(nanmean(theDataSMP),nanstd(theDataSMP)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',1);
plot([9.5 9.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([18.5 18.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([27.5 27.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([36.5 36.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([45.5 45.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([54.5 54.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
xlabel('Trial');
ylabel('Sensor Force Response (bar height)');
legend('Learning Task (LERNEN)','Simple Task (UEBEN)');
saveas(gcf,'Force.png')
figure('name','Max lag autocorr');
theDataLRN4=cell2mat(SPFT.scoredData.lagLRN); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP4=cell2mat(SPFT.scoredData.lagSMP);
errorbar(nanmean(theDataLRN4),nanstd(theDataLRN4)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',1);
hold on;
errorbar(nanmean(theDataSMP4),nanstd(theDataSMP4)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',1);
plot([9.5 9.5], [min([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP4)]),max([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([18.5 18.5], [min([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP4)]),max([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([27.5 27.5], [min([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP4)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([36.5 36.5], [min([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP4)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([45.5 45.5], [min([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP4)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
plot([54.5 54.5], [min([nanmean(theDataLRN4), nanmean(theDataSMP4)]),max([nanmean(theDataLRN2), nanmean(theDataSMP2)])],'k:');
title('Lag (ms) over trials');
xlabel('Trial');
ylabel('Lag (ms)');
legend('Learning Task (LERNEN)','Simple Task (UEBEN)');
saveas(gcf,'Lag.png')
figure('name','Corr coef between current error and current force');
theDataLRN5=cell2mat(SPFT.scoredData.errorlagcorrLRN); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP5=cell2mat(SPFT.scoredData.errorlagcorrSMP);
errorbar(nanmean(theDataLRN5),nanstd(theDataLRN5)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',1);
hold on;
errorbar(nanmean(theDataSMP5),nanstd(theDataSMP5)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',1);
plot([9.5 9.5], [min([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)]),max([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)])],'k:');
plot([18.5 18.5], [min([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)]),max([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)])],'k:');
plot([27.5 27.5], [min([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)]),max([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)])],'k:');
plot([36.5 36.5], [min([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)]),max([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)])],'k:');
plot([45.5 45.5], [min([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)]),max([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)])],'k:');
plot([54.5 54.5], [min([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)]),max([nanmean(theDataLRN5), nanmean(theDataSMP5)])],'k:');
xlabel('Trial');
ylabel('r');
legend('Learning Task (LERNEN)','Simple Task (UEBEN)');
figure('name','Norm ratio (amplitude diff)');
theDataLRN=cell2mat(SPFT.scoredData.normrLRN); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP=cell2mat(SPFT.scoredData.normrSMP);
errorbar(nanmean(theDataLRN),nanstd(theDataLRN)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',1);
hold on;
errorbar(nanmean(theDataSMP),nanstd(theDataSMP)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',1);
plot([9.5 9.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([18.5 18.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([27.5 27.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([36.5 36.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([45.5 45.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
plot([54.5 54.5], [min([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)]),max([nanmean(theDataLRN), nanmean(theDataSMP)])],'k:');
xlabel('Trial');
legend('Learning Task (LERNEN)','Simple Task (UEBEN)');
figure('name','Speed accuracy tradeoff');
theDataLRN6=cell2mat(SPFT.scoredData.lagLRN)./cell2mat(SPFT.scoredData.alignedrmseLRN); %row=ID, column=trials across all days (i.e., 54)
theDataSMP6=cell2mat(SPFT.scoredData.lagSMP)./cell2mat(SPFT.scoredData.alignedrmseSMP);
errorbar(nanmean(theDataLRN6),nanstd(theDataLRN6)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',1);
hold on;
errorbar(nanmean(theDataSMP6),nanstd(theDataSMP6)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',1);
plot([9.5 9.5], [min([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)]),max([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)])],'k:');
plot([18.5 18.5], [min([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)]),max([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)])],'k:');
plot([27.5 27.5], [min([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)]),max([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)])],'k:');
plot([36.5 36.5], [min([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)]),max([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)])],'k:');
plot([45.5 45.5], [min([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)]),max([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)])],'k:');
plot([54.5 54.5], [min([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)]),max([nanmean(theDataLRN6), nanmean(theDataSMP6)])],'k:');
xlabel('Trial');
ylabel('Lag/RMSE');
legend('Learning Task (LERNEN)','Simple Task (UEBEN)');
%% Take a look at the overlap of all of the data for each individual (only currently showing the first day)
linewidths=(SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks:-1:1)/SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks*.3;
for ID=1:length(SPFT.IDs)
cmd=['rawForce=SPFT.',SPFT.IDs{ID},'.d6.out.SMP(:,4);']; %raw force
eval(cmd);
figure('name',[SPFT.IDs{ID} ' (SMP rawForce)']);
for trial=1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks
plot(rawForce{trial},'color', rand(1,3),'linewidth',linewidths(trial))
title('Simple Task (UEBEN)');
ylabel('rawForce');
if trial==1
hold on;
end
end
end
%plot(resample(SPFT.SMP,SPFT.resampleFactor),'k--')
for ID=1:length(SPFT.IDs)
cmd=['rawForce=SPFT.',SPFT.IDs{ID},'.d6.out.LRN(:,4);'];
eval(cmd);
figure('name',[SPFT.IDs{ID} ' (LRN rawForce)']);
for trial=1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks
plot(rawForce{trial},'color', rand(1,3),'linewidth',linewidths(trial))
title('Learning Task (LERNEN)');
ylabel('rawForce');
if trial==1
hold on;
end
end
end
%plot(resample(SPFT.LRN,1,SPFT.resampleFactor),'k--')
%%
%% BELOW HERE IS OLD CODE FOR SINGLE DAY OF DATA
%% DID NOT YET IMPLEMENT VEL ACC JRK
% XXX OLD, does not work for new data structure with multiple days
figure('name','Velocity');
plotVal1=temp.out.all.velLRN;
plotVal2=temp.out.all.velSMP;
errorbar(nanmean(plotVal1),nanstd(plotVal1)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',2);
hold on
plot(1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks,ones(1,SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks)*mean(abs(diff(resample(SPFT.LRN,1,SPFT.resampleFactor)))),'b--');
errorbar(nanmean(plotVal2),nanstd(plotVal2)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',2);
plot(1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks,ones(1,SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks)*mean(abs(diff(resample(SPFT.SMP,1,SPFT.resampleFactor)))),'g--');
plotVal1=temp.out.all.accLRN;
plotVal2=temp.out.all.accSMP;
figure('name','Acceleration');
errorbar(nanmean(plotVal1),nanstd(plotVal1)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',2);
hold on
plot(1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks,ones(1,SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks)*mean(abs(diff(diff(resample(SPFT.LRN,1,SPFT.resampleFactor))))),'b--');
errorbar(nanmean(plotVal2),nanstd(plotVal2)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',2);
plot(1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks,ones(1,SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks)*mean(abs(diff(diff(resample(SPFT.SMP,1,SPFT.resampleFactor))))),'g--');
plotVal1=temp.out.all.jrkLRN;
plotVal2=temp.out.all.jrkSMP;
figure('name','Jerk');
errorbar(nanmean(plotVal1),nanstd(plotVal1)./sqrt(length(IDs)),'bo-','linewidth',2);
hold on
plot(1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks,ones(1,SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks)*mean(abs(diff(diff(diff(resample(SPFT.LRN,1,SPFT.resampleFactor)))))),'b--');
errorbar(nanmean(plotVal2),nanstd(plotVal2)./sqrt(length(IDs)),'go-','linewidth',2);
plot(1:SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks,ones(1,SPFT.numTrials*SPFT.numBlocks)*mean(abs(diff(diff(diff(resample(SPFT.SMP,1,SPFT.resampleFactor)))))),'g--');
%% Take a look at the relationship between the force that the subject provided and the error signal that was present at the time
% XXX Sep 22, 2014, changed this to look at the positive and negative lag
% negative = prediction
% positive = actual lag
fprintf('--- Extracting Error vs. Force data ---\n',IDs{ID});
var1=zeros(21,24);
var2=var1;
maxLRN=var1;
maxSMP=var1;
fdbkCorrLRN=var1;
fdbkCorrSMP=var1;
corrLRN=zeros(21,24); %single lag point correlation
corrSMP=var1;
meancorrLRN=corrLRN;
meancorrSMP=corrLRN;
errorLRN=zeros(length(SPFT.IDs),SPFT.numTrials,SPFT.seqLength);
errorSMP=errorLRN;
%xcorr of error with itself
xcorrerrorLRN=zeros(length(SPFT.IDs),SPFT.numTrials,2879);
xcorrerrorSMP=xcorrerrorLRN;
cut=80;%25; %cut off the first number of samples 1 = all, 2 = cut the 1st one... etc
look_ahead_samples=80; %num samples to look forward in time for the maximum correlation, set to 0 for all (12.5ms per sample)
num_samples=(SPFT.seqLength-cut)*2-1; %number of samples that will be in the output of the xcorr (only looking at -ve lag, i.e., prediction)
if look_ahead_samples==0
xcLRN=zeros(length(SPFT.IDs),length(SPFT.numTrials),(num_samples+1)/2);
else
xcLRN=zeros(length(SPFT.IDs),length(SPFT.numTrials),look_ahead_samples+1);
end
xcSMP=xcLRN;
for ID=1:length(IDs)
fprintf('--- Processing %s ---\n',IDs{ID});
temp.out.errorLRN=[];
temp.out.errorSMP=[];
temp.out.forceLRN=[];
for trial=1:SPFT.numBlocks*SPFT.numTrials
%fprintf('Trial %i\n',trial);
try
%downsample the data to the same temporal resolution as the
%data that we are trying to match, then calculate our measures
%of interest
temp.LRNresp=resample(SPFT.fullData(ID).out.LRN{trial,1},SPFT.seqLength,length(SPFT.fullData(ID).out.LRN{trial,1}));
temp.SMPresp=resample(SPFT.fullData(ID).out.SMP{trial,1},SPFT.seqLength,length(SPFT.fullData(ID).out.SMP{trial,1}));
temp.out.errorLRN=[abs((temp.LRNresp-SPFT.LRN))'];
temp.out.forceLRN=[abs(diff(diff(temp.LRNresp)))'];
temp.out.errorSMP=[abs((temp.SMPresp-SPFT.SMP))'];
temp.out.forceSMP=[abs(diff(diff(temp.SMPresp)))'];
[xc lags]=xcorr(temp.out.errorLRN(cut:end-2),temp.out.forceLRN(cut:end),'coeff');
xc_midpoint=(length(xc)+1)/2; %now we know what 1/2 way point is, this is the lag0 correlation point
if look_ahead_samples==0
[m lag_idx]=max(xc(xc_midpoint:end)); %only look within the # samples for max corr
else
[m lag_idx]=max(xc(xc_midpoint:xc_midpoint+look_ahead_samples)); %only look within the # samples for max corr
end
lag=90/80*lags(xc_midpoint+lag_idx)/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1;
fprintf('Max correlation at lag of LRN: %.2f ms \n',lag);
var1(ID,trial)=lag;
maxLRN(ID,trial)=m;
xcLRN(ID,trial,:)=xc(xc_midpoint:xc_midpoint+look_ahead_samples);
corrLRN(ID,trial)=xc(xc_midpoint+lag_idx);
meancorrLRN(ID,trial)=mean(abs(xc(xc_midpoint:end)));
errorLRN(ID,trial,:)=temp.out.errorLRN;
xcorrerrorLRN(ID,trial,:)=xcorr(temp.out.errorLRN,temp.out.errorLRN,'coeff');
tt=xc;
[xc lags]=xcorr(temp.out.errorSMP(cut:end-2),temp.out.forceSMP(cut:end),'coeff');
xc_midpoint=(length(xc)+1)/2; %now we know what 1/2 way point is, this is the lag0 correlation point
if look_ahead_samples==0
[m lag_idx]=max(xc(xc_midpoint:end)); %only look within the # samples for max corr
else
[m lag_idx]=max(xc(xc_midpoint:xc_midpoint+look_ahead_samples)); %only look within the # samples for max corr
end
lag=90/80*lags(xc_midpoint+lag_idx)/SPFT.seqLength*SPFT.seqDur*1000*-1; %in ms
fprintf('Max correlation at lag of SMP: %.2f ms \n',lag);
var2(ID,trial)=lag;
maxSMP(ID,trial)=m;
xcSMP(ID,trial,:)=xc(xc_midpoint:xc_midpoint+look_ahead_samples);
corrSMP(ID,trial)=xc(xc_midpoint+lag_idx);
meancorrSMP(ID,trial)=mean(abs(xc(xc_midpoint:end)));
errorSMP(ID,trial,:)=temp.out.errorSMP;
xcorrerrorSMP(ID,trial,:)=xcorr(temp.out.errorSMP,temp.out.errorSMP,'coeff');
%corrLRN(ID,trial)=tt(xc_midpoint+lag_idx);
catch
warning('%s trial %i was not scored properly\n',SPFT.IDs{ID},trial);
end
end
end
% figure;plot(var1','xb');
% hold on; plot(var2','og');
% ylabel('Lag (ms)');
% xlabel('Trial');
% title(['Lag with maximum correlation between error and response change (vel)\nWindow of ' num2str(samples) ,'considered']);
% averageRT=mean(median([var1;var2]));
% averageRTSamples=averageRT/1000/SPFT.seqDur*SPFT.seqLength*80/90*-1;
% fprintf('Average of median RT to respond to error on SMP and LRN (given the window) in ms: %.2f \n Num samples offset (lag): %.2f\n',averageRT,averageRTSamples);
figure('name','Mean lag correlations across subjects');
subplot(2,2,1);
imagesc(squeeze(mean(xcLRN,1)));
c1=caxis; %get colour scale values
title('LRN xcorr')
ylabel('Trial (mean)');
subplot(2,2,2);
imagesc(squeeze(mean(xcSMP,1)));
caxis(c1);
title('SMP xcorr')
subplot(2,2,3);
imagesc(squeeze(std(xcLRN,1)));
caxis(c1);
ylabel('Trial (std)');
subplot(2,2,4);
imagesc(squeeze(std(xcSMP,1)));
caxis(c1);
xlabel('Sample number (relative to lag of 0)');
colorbar;
figure('name','Mean abs(error) across sequence');
subplot(2,2,1);
imagesc(squeeze(mean(abs(errorLRN),1)),[0,50]);
hold on;
plot(SPFT.LRN/10,'k--','linewidth',2);
title('LRN')
c1=caxis;
subplot(2,2,2);
imagesc(squeeze(mean(abs(errorSMP),1)));
hold on;
%plot(SPFT.SMP/10,'g--','linewidth',2);
title('SMP')
caxis(c1);
subplot(2,2,3);
plot(SPFT.LRN,'b','linewidth',2);
subplot(2,2,4);
plot(SPFT.SMP,'g','linewidth',2);
caxis(c1);
colorbar;
figure('name','Xcorr of error with itself')
subplot(2,2,1);
imagesc(squeeze(mean(xcorrerrorLRN(:,:,1441:end),1)));
hold on;
plot(SPFT.LRN/10,'k--','linewidth',2);
title('LRN')
c1=caxis;
subplot(2,2,2);
imagesc(squeeze(mean(xcorrerrorSMP(:,:,1441:end),1)));
hold on;
plot(SPFT.SMP/10,'k--','linewidth',2);
title('SMP')
caxis(c1);
subplot(2,2,3);
caxis(c1);
colorbar;
% figure;
% plot(xcLRN','b:'); hold on; plot(mean(xcLRN),'b-','linewidth',2);
% plot((length(mean(xcLRN))-1)/2,0,'ro'); plot([(length(mean(xcLRN))-1)/2,(length(mean(xcLRN))-1)/2],[-.4,.4],'r','Linewidth',2);
% xlabel('Sample')
% ylabel('xcorr')
% figure;
%
% plot(xcSMP','g:'); hold on; plot(mean(xcSMP),'g-','linewidth',2);
% plot((length(mean(xcSMP))-1)/2,0,'ro');plot([(length(mean(xcSMP))-1)/2,(length(mean(xcSMP))-1)/2],[-.4,.4],'r','Linewidth',2);
% xlabel('Sample')
% ylabel('xcorr')
figure('name','LRN - correlation change at max xcorr -lag');plot(corrLRN'); hold on; plot(mean(corrLRN),'ko-','Linewidth',3)
figure('name','SMP - correlation change at max xcorr -lag');plot(corrSMP'); hold on; plot(mean(corrSMP),'ko-','Linewidth',3)
xlabel('Trial');ylabel('Corr');
%detrended
%figure('name','detrended LRN - correlation change at max xcorr -lag');plot(detrend(corrLRN','constant')); hold on;plot(mean(detrend(corrLRN','constant'),2),'k','linewidth',3)
%figure('name','detrended SMP - correlation change at max xcorr -lag');plot(detrend(corrSMP','constant')); hold on;plot(mean(detrend(corrSMP','constant'),2),'k','linewidth',3)