数据集概述
本数据集包含二元纹理驱动的图形背景分离心理物理数据的文档与Matlab数据文件，记录了图形背景辨别心理物理阈值的测量结果。数据集对应Victor, J.D.与Conte. M.M. 2022年发表的论文研究，共含8个文件，以.mat格式为主，辅助.docx文档说明。
文件详解
- 科学数据文件（.mat格式，共7个）
- 文件名称：rayfg_concstar_dbase_2stats_def.mat、rayfg_dbase_timing_concat_def.mat、rayfg_circle_dbase_bc_bd_cd_de.mat、rayfg_circle_dbase.mat、rayfg_circle_dbase_avg.mat、rayfg_concstar_dbase_2stats_def_avg.mat、rayfg_circle_dbase_bc_bd_cd_de_avg.mat
- 字段映射介绍：包含二元纹理驱动图形背景辨别的心理物理实验数据，具体字段未提供预览，推测涵盖实验条件、阈值测量值、统计分析结果等核心实验数据
- 文档文件（.docx格式，共1个）
- 文件名称：rayfg_circle_dbase.docx
- 内容说明：推测为实验方法、数据说明或分析文档，补充.mat数据的背景信息与解读逻辑
数据来源
论文“Functional recursion of orientation cues in figure-ground separation”
适用场景
- 视觉感知机制研究: 分析二元纹理对图形背景分离的影响，探究视觉系统的图形辨别阈值特性
- 心理物理学实验验证: 验证图形背景辨别心理物理测量方法的可靠性与重复性
- 视觉认知模型训练: 为视觉图形处理的计算模型提供实验数据支持，优化模型预测精度
- 纹理视觉研究: 探究不同纹理特征（如本数据中的二元纹理）在图形背景分离中的作用机制
- 视觉神经科学交叉分析: 结合神经影像学数据，研究图形背景辨别过程的神经基础
