Librerías Matlab para la realización de prácticas sensoriales y perceptivas dentro y fuera del aula

Proyecto de Innovación Convocatoria 2022/2023 Nº de Proyecto: 79 Librerías Matlab para la realización de prácticas sensoriales y perceptivas dentro y fuera del aula Responsable del Proyecto: Dr. Ignacio Serrano-Pedraza Facultad de Psicología Departamento de Psicología Experimental Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 2 - 1. Introducción El Proyecto de Innovación Docente consta de 17 programas que corresponden a experimentos de psicofísica visual y auditiva y a programas de análisis de resultados experimentales. Los programas son originales, ejecutables en tiempo real y de uso intuitivo para que el estudiante pueda realizar, en el aula y en remoto, prácticas sensoriales y perceptivas que son obligatorias en asignaturas como Psicología de la Percepción y Arquitectura Funcional de la Mente entre otras. Todos los programas han sido creados con Matlab (http://www.mathworks.es), en particular con la función “appdesigner”. En el Anexo de este documento se presentan capturas de los interfaces gráficos de estos programas junto con una breve descripción de sus objetivos, características, y funcionalidades. Los programas desarrollados en este Proyecto corresponden a experimentos psicofísicos clásicos donde es necesario un control de la presentación de estímulos visuales o auditivos, del orden de presentación e intensidad de los estímulos, de las respuestas conductuales, y es necesario tener unas herramientas para el análisis de los resultados. Son destacables los experimentos de determinación (o medida) de la Función de Sensibilidad al Contraste (donde se utilizan miras o enrejados sinusoidales) y de la Función de Sensibilidad a la Disparidad (donde se utilizan estereogramas de puntos aleatorios). Todos los programas han sido probados en el aula y en ordenadores particulares, buscando que los experimentos y los programas de análisis sean lo más intuitivos posible. Para que los programas funcionen correctamente es necesario tener instalado Matlab (http://www.mathworks.es). Los requisitos de hardware para la instalación de Matlab se pueden ver aquí (https://es.mathworks.com/support/requirements/choosing-acomputer.html). Los programas también funcionan utilizando la versión de Matlab Online (https://es.mathworks.com/products/matlab-online.html), que no requiere instalación. La versión más antigua de Matlab que hemos probado correctamente ha sido la R2020a. Los programas funcionan tanto en el sistema operativo Windows como en macOS. Continuando con el espíritu de los anteriores proyectos (https://eprints.ucm.es/46971/, https://eprints.ucm.es/id/eprint/60279/), se ha preferido hacer público el código fuente de los programas para que el usuario pueda examinar el código y cambiarlo si lo desea. Dentro de los programas también se ha incluido una breve descripción de los experimentos desarrollados. Como en los Proyectos anteriores, todos los programas están sujetos a mejoras que se irán añadiendo en sucesivas versiones. Las actualizaciones de estos programas se harán accesibles en esta página web: https://www.ucm.es/serranopedrazalab/. Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 3 - Por último, nos gustaría indicar que, dado que la terminología científica utilizada habitualmente es el inglés, todos los programas se han realizado con el texto e instrucciones en inglés. Gracias a esto podemos ofrecer la posibilidad de extender su uso a entornos académicos internacionales. 2. Objetivos propuestos en la presentación del proyecto Como resultado de los Proyectos de Innovación Docente anteriores (http://eprints.ucm.es/46971 y https://eprints.ucm.es/id/eprint/60279/), contamos con diferentes programas para dinamizar las clases de Teoría con un interfaz gráfico amigable que permite procesar imágenes y sonidos utilizando el Análisis de Fourier y la Teoría de Sistemas Lineales. Nuestra experiencia en el aula es que estos programas son un complemento perfecto a las explicaciones del profesor, especialmente en asignaturas como Psicología de la Percepción o Arquitectura Funcional de la Mente, donde en la mayoría de las clases prácticas se realizan demostraciones de fenómenos perceptivos. La posibilidad de presentar sonidos o imágenes donde se manipula la variable independiente (e.g. luminancia, amplitud, frecuencia espacial, frecuencia temporal, etc.) de un modo controlado, poder registrar la respuesta del alumno y proporcionar herramientas para analizar los resultados, es fundamental para dinamizar las clases prácticas y mejorar la comprensión de los conceptos básicos impartidos previamente en las clases teóricas. Por ello, el objetivo general de este Proyecto docente es facilitar la realización de las prácticas tanto dentro como fuera del aula por parte de los alumnos. Para lograr este objetivo, hemos continuado la línea de los anteriores Proyectos desarrollando unas nuevas librerías exclusivas para las clases prácticas (ver capturas de estos programas en el Anexo de este documento). Las librerías son experimentos psicofísicos controlados y programas de análisis de resultados que pretenden demostrar hallazgos clásicos que son impartidos tanto en asignaturas de Psicología como en campos de estudio (Medicina, Audiología, Logopedia, Otorrinolaringología, y Oftalmología). Es importante notar que, aparte de nuestro anterior conjunto de programas, no existe a disposición de profesores y alumnos nada parecido, por lo que este software es totalmente innovador. Además de lo descrito, el proyecto consta de nueve objetivos específicos. Se han desarrollado un conjunto de programas en Matlab para: 1) Explicar el funcionamiento de un experimento psicofísico. 2) Explicar el concepto de umbral sensorial (auditivo y visual). 3) Explicar y determinar la propia Curva de Audibilidad Humana Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 4 - 4) Explicar y determinar la propia la Función de Sensibilidad al Contraste. 5) Explicar y determinar la propia la Función de Sensibilidad a la Disparidad. 6) Caracterizar luces mediante análisis colorimétrico. 7) Replicar experimentos clásicos de Psicofísica Sensorial (como la estimación de la sonoridad con el fin de corroborar la Ley potencial de Stevens, o la determinación de las bandas críticas auditivas utilizando el método de enmascaramiento que replican los resultados de Fletcher). 8) Analizar e interpretar de los resultados obtenidos en los experimentos. 9) Ofrecer la posibilidad de realizar las prácticas de modo virtual a aquellos estudiantes que no hayan podido asistir a las clases. 3. Objetivos alcanzados Se han logrado todos los objetivos propuestos. Se han desarrollado en total 17 programas con más de 10,000 líneas de código en Matlab que muestran diferentes experimentos psicofísicos clásicos y programas de análisis de resultados, que son fundamentales para el entendimiento del funcionamiento del sistema visual y auditivo humano. Creemos que todas estas demostraciones, junto con las de los Proyectos anteriores, son importantes para dinamizar las clases prácticas y mejorar la comprensión de los conceptos básicos impartidos previamente en las clases teóricas. Todos los programas tienen un claro carácter transversal siendo muy útiles también en otras ramas científicas como Ingeniería Electrónica de Comunicaciones, Medicina, Audiología, Logopedia, Otorrinolaringología, y Oftalmología. Estimamos que se verán beneficiados aproximadamente 500 alumnos al año sólo en la Facultad de Psicología de la UCM. 4. Metodología empleada en el proyecto El 80% del tiempo del Proyecto se ha dedicado a la programación de las librerías utilizando Matlab, un 15% se ha dedicado a las pruebas de calidad del software y la corrección de errores y el 5% restante a la mejora de la usabilidad de los programas. Cada programa contiene diferentes librerías, dotándolo de un interfaz gráfico que permite usarlo a cualquier persona aún sin conocimientos de programación (ver capturas de los programas en el Anexo de este documento). Las nuevas librerías se desarrollarán en los ordenadores del Laboratorio de Psicofísica Visual de la Facultad de Psicología (UCM, https://www.ucm.es/serranopedrazalab/) utilizando el software matemático Matlab (http://www.mathworks.es). Tal como se realizó en los Proyectos anteriores, las nuevas librerías se han desarrollado en los ordenadores del Laboratorio de Psicofísica Visual de Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 5 - la Facultad de Psicología (UCM, https://www.ucm.es/serranopedrazalab/) utilizando el software matemático Matlab. La elección de Matlab es debido a que (i) en todas las aulas de la UCM existen ordenadores con este programa instalado, (ii) nos permite crear interfaces gráficos intuitivos y fáciles de usar por profesores y alumnos, (iii) proporciona una buena potencia y rapidez de cálculo, lo que hace que se puedan generar experimentos en tiempo real y (iv) los alumnos pueden descargarse el software e interactuar con él en sincronía con la exposición del profesor. Una vez terminada la programación de los programas, éstos fueron distribuidos a los miembros del Proyecto para probarlos, encontrar posibles errores y sugerir mejoras respecto a su usabilidad. Tras la inclusión de estas mejoras, los programas fueron testados en el aula, en particular, con los alumnos de la asignatura Psicología de la Percepción (Facultad de Psicología) con el objetivo de incorporar posibles mejoras en los programas. Una vez terminado el Proyecto, el siguiente paso será difundir los programas para que sean utilizados por profesores y alumnos de otras universidades (nacionales e internacionales). 5. Recursos humanos El equipo humano que ha trabajado en este proyecto está compuesto por tres profesores del Departamento de Psicología Experimental (Facultad de Psicología, UCM), dos investigadores FPI y ha contado con un colaborador externo (Catedrático jubilado de la UCM). 1) El Dr. Ignacio Serrano Pedraza (Catedrático de Universidad) ha sido la persona responsable de la programación de todos los programas. Cuenta con más de 20 años de experiencia en la programación de del software matemático Matlab dentro del campo de la investigación psicofísica del sistema visual humano y cuenta con experiencia en la enseñanza de este software en asignaturas como Psicología de la Percepción, Arquitectura funcional de la Mente, y Análisis de señales con aplicaciones en visión y audición. 2) El Dr. Luis Enrique López Bascuas (Profesor Titular de Universidad) cuenta con una alta experiencia en proyectos de innovación docente, es un experto en Psicoacústica con más de 20 años impartiendo asignaturas como Psicología de la Percepción, Arquitectura funcional de la Mente, y Análisis de señales con aplicaciones en visión y audición. Su conocimiento del Sistema Auditivo humano ha sido muy útil para testar los programas dedicados a los experimentos auditivos. Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 6 - 3) La Dra. Sandra Arranz Paraíso, (Ayudante de Universidad) cuenta con una alta experiencia en el estudio del Sistema Visual humano y posee conocimientos avanzados de programación dentro del entorno Matlab. Ha participado testando los programas con el objetivo de probar su usabilidad y detectar errores. 4) El Dr. Vicente Sierra Vázquez, colaborador externo, (Catedrático de Universidad, actualmente jubilado) es un experto en Teoría de la Señal aplicada a Visión y Audición. Cuenta con una larga experiencia docente en asignaturas como Psicología Matemática, Psicología de la Percepción y Análisis de señales con aplicaciones en visión y audición. Su participación en el proyecto ha sido fundamental para los aspectos formales y la verificación de los programas relacionados con las bandas críticas auditivas. 5) Omar Bachtoula González, investigador FPI (PRE2019-089560) con cargo al proyecto PGC2018-093406-B-I00 (IP: Ignacio Serrano Pedraza). Participa desde 2018 en diferentes investigaciones dentro del Laboratorio de Psicofísica Visual de la Facultad de Psicología, por lo que cuenta con conocimientos avanzados acerca del procesamiento visual y domina la programación en Matlab. Ha participado testando los programas con el objetivo de probar su usabilidad y detectar errores. 6) Ichasus Llamas Cornejo, investigador FPI (PRE2022-102669), con cargo al proyecto PID2021-122245NB-I00 (IP: Ignacio Serrano Pedraza). Participa desde 2018 en diferentes investigaciones dentro del Laboratorio de Psicofísica Visual de la Facultad de Psicología, por lo que cuenta con conocimientos avanzados acerca del procesamiento visual y domina la programación en Matlab. Ha participado testando los programas con el objetivo de probar su usabilidad y detectar errores. 6. Desarrollo de las actividades El cronograma y plan de trabajo se ha dividido en tres fases: Primera fase: Los primeros 12 meses se han dedicado a la programación de las librerías y de los interfaces gráficos elementales. En esta primera fase sólo se tuvo en cuenta el buen funcionamiento de las librerías. Segunda fase: Los siguientes tres meses se han dedicado a la mejora de los programas y en particular de los interfaces gráficos. Los objetivos de esta fase fueron: a) que la información presentada en los programas fuese la necesaria para entender y poder llevar a cabo los experimentos; b) que los análisis de los resultados fuesen correctos, y que los Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 7 - ajustes de las funciones a los datos no diesen errores; c) que la organización de la información presentada en los paneles fuese lo más amigable posible; d) que el tamaño del texto y las imágenes fuesen claramente visibles en diferentes pantallas; d) que los experimentos no contuviesen errores y que los resultados fuesen analizables. Tercera fase: Los últimos tres meses se han dedicado a testar los programas, corregir errores, mejoras en el diseño para que el software fuese visible en diferentes plataformas (Windows, Mac) con diferentes pantallas, versiones de Matlab, etc. También se realizaron pruebas de los programas en el aula con el objetivo de mejorarlos en lo posible y hacerlos didácticos y usables. En las aulas se probaron aspectos del diseño, como la calidad de las imágenes y sonidos presentados, y la visibilidad de los números y el texto. Los programas de análisis se probaron con los resultados experimentales de los estudiantes. 7. Anexos En este apartado se describen los programas que forman parte del presente Proyecto de Innovación Docente. Mostraremos capturas de pantalla de cada programa junto con una descripción breve de sus funcionalidades. En la página web del Laboratorio de Psicofísica Visual https://www.ucm.es/serranopedrazalab/ (en la sección de software) se pueden ver animaciones gif del funcionamiento de algunos de estos programas y se podrán descargar las versiones actualizadas de los programas en caso de que surjan errores no detectados en la versión actual. 7.1 Menú principal Como en los anteriores proyectos de innovación docente, tenemos un menú principal (ver Figura 7.1) que controla la ejecución de los diferentes programas. Presionando cada botón nos abrirá el programa correspondiente. Como se puede ver, el menú principal da acceso a doce programas. En la parte izquierda están los experimentos y en la derecha los programas de análisis. Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 8 - Figura 7.1. Captura de pantalla del Menú Principal (Main_panel_2023.m). 7.2 Experimento de estimación de los parámetros de la Ley de Stevens para la percepción de la sonoridad Este programa realiza un experimento auditivo utilizando el método de estimación de magnitudes. El objetivo es determinar los parámetros (a y b) de la Ley potencial de Stevens, S=bPa (Stevens, 1957, 1962) que relaciona sonoridad (S, en sones) y presión sonora (P, en dinas/cm2). El estímulo utilizado es ruido blanco gaussiano con 9 niveles diferentes de presión sonora N0=0, ±5, ±10, ±15, ±20 dB respecto al nivel de presión sonora del estímulo de referencia. Cada nivel es presentado 3 veces por lo que el experimento contiene 27 ensayos. Antes de empezar el experimento, el programa nos permite presentar los estímulos test más y menos intensos, y el estímulo de referencia, lo que es fundamental para realizar la calibración del volumen, permitiéndose ajustar el volumen de estos sonidos sin tocar el volumen del ordenador. En cada ensayo se presentan pares de estímulos, donde el primero es el estímulo de referencia, que siempre tiene el mismo nivel de presión sonora, y el segundo es el estímulo test, cuya sonoridad hay que estimar teniendo en cuenta que la sensación sonora producida por el de referencia es 100 unidades subjetivas. Cada presentación tiene una duración de 1 segundo. Tras la presentación del par de estímulos, la persona ingresa la estimación de la sonoridad y pasa al siguiente ensayo. Al finalizar los 27 ensayos, el programa nos permite abrir otro programa para el análisis de los resultados (ver apartado 7.3). Los Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 9 - resultados del experimento son guardados en una tabla Excel. Una descripción mucho más detallada de este experimento se puede ver en el manual de prácticas de SerranoPedraza, Sierra-Vázquez, & López-Bascuas (2014, capítulo 2). Figura 7.2. Captura de pantalla del programa “Experiment_Loudness.m”. 7.3 Programa de análisis de los resultados experimentales de estimación de la sonoridad Este programa analiza los resultados del experimento descrito en el apartado 7.2. cargando los resultados en formato .xls (Excel). Como se puede ver en la Figura 7.3.A, el programa incluye una tabla editable con los resultados, muestra los cálculos y las estimaciones de los parámetros de la Ley de Stevens (a y b), y, además, muestra la representación gráfica de los resultados y del ajuste de la ley potencial de Stevens. En particular, el panel superior muestra la sonoridad, en sones, en función del nivel de presión sonora en dB SPL (nótese que el eje de la sonoridad está en escala logarítmica). El panel inferior representa la sonoridad, en sones, en función de la presión sonora en dinas/cm2 (ambos ejes en escala lineal). El programa permite guardar una copia de los resultados y los análisis en una nueva tabla Excel (ver Figura 7.3B). Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 16 - Figura 7.8. Captura de pantalla del programa de análisis “Experiment_Audibility_curve.m”. 7.9 Experimento para determinar la Función de Sensibilidad al Contraste (FSC) Similar a la CAH, la Función de Sensibilidad al Contraste (FSC) es la mejor medida que tenemos para evaluar el rendimiento del sistema visual. Representa los umbrales de contraste para miras o enrejados sinusoidales en función de la frecuencia espacial de cada enrejado. El objetivo del experimento es determinar experimentalmente la Función de Sensibilidad al Contraste (FSC). El programa presenta 7 enrejados sinusoidales horizontales con frecuencias espaciales 2, 4, 8, 16, 32, 64, y 128 ciclos/imagen ventaneados espacialmente por una función Gaussiana 2D isotrópica (i.e. físicamente estos los estímulos son las llamadas funciones de Gabor) (ver ejemplo en la Figura 7.9). Para la determinación de los umbrales de contraste se utiliza el método de los límites con escalas o series descendentes donde el contraste de los enrejados se va reduciendo en cada ensayo. En total se presentan 7 series, una por frecuencia espacial. Cada ensayo está compuesto de tres intervalos temporales: en el primer intervalo se presenta ruido visual dinámico durante 500 ms, en el segundo intervalo se presenta el estímulo durante 1 segundo, y finalmente, en el tercer intervalo se presenta ruido visual dinámico durante 500 ms. En cada ensayo de la serie, el contraste se va reduciendo (desde 0 hasta -2.8 en pasos de -0.2 unidades logarítmicas) de modo continuo hasta que la persona es incapaz de detectar el estímulo y presiona el botón de STOP. En ese momento, el programa da la oportunidad de repetir el estímulo con la misma frecuencia espacial o pasar al siguiente estímulo con una frecuencia diferente. Una vez terminadas las 7 series, el programa permite abrir otro programa para el análisis de los resultados. El programa guarda los resultados en una tabla Excel. Nótese que las pantallas, proyectores y monitores no Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 17 - presentan la luminancia de modo lineal con los valores RGB, por ello, la luminancia de los estímulos se ha corregido asumiendo un valor gamma de 2.3 y siguiendo el procedimiento descrito en Pelli & Zhang (1991, ecuaciones 9 y 10). Los detalles particulares del experimento se pueden ver en el manual de Serrano-Pedraza, SierraVázquez, & López-Bascuas (2014, capítulo 13). Figura 7.9. Captura de pantalla del programa “Experiment_CSF.m”. 7.10 Programa de análisis de los resultados experimentales para la obtención de la Función de Sensibilidad al Contraste Este programa analiza los resultados experimentales obtenidos en el experimento de determinación de la FSC descrito en el apartado 7.9 (ver Figura 7.10). En la parte superior se puede ver una tabla con los umbrales de contraste en escala logarítmica (log10(m0)), los umbrales de contraste en escala lineal (m0), y la sensibilidad al contraste Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 18 - que es el recíproco del umbral de contraste (CS=1/m0). El programa también calcula la frecuencia espacial de c/deg en función del tamaño de los estímulos y de la distancia a estos durante el experimento. En la parte inferior aparece un gráfico con la Sensibilidad al Contraste en función de la frecuencia espacial. La línea negra es el ajuste de la FSC propuesta originalmente por Kelly (1975) y extendida posteriormente por Peterson & Eckstein (2012, eq. S9) a tres parámetros, que es la conocida matemáticamente como función de Cauchy definida en el dominio de la frecuencia espacial (Boukerroui, Noble, & Brady, 2004, eq. 46), i.e., CS(u)=(Aub)exp(-au), A>0, u>=0, a>0, donde A, a, & b son los parámetros ajustables y u es la frecuencia espacial en c/deg. El programa nos proporciona la frecuencia espacial para la cual la persona tiene máxima sensibilidad y la frecuencia espacial máxima (i.e. agudeza visual en c/deg) que esta persona puede ver en las condiciones experimentales realizadas. Figura 7.10. Captura de pantalla del programa “Analysis_Contrast_Sensitivity_Function.m”. Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 19 - 7.11 Determinación de la Función de Sensibilidad la Disparidad El objetivo de este programa es determinar la función de sensibilidad a la disparidad (FSD). El programa presenta 6 corrugaciones sinusoidales horizontales con frecuencias espaciales 1, 2, 3, 5, 8, y 12 ciclos/imagen ventaneados espacialmente por una función Gaussiana 2D isotrópica (i.e. funciones de Gabor) (ver ejemplo en la Figura 7.11). Las corrugaciones 3D han sido creadas utilizando estereogramas de puntos aleatorios y la técnica de los anaglifos. Para generar los puntos de los estereogramas se han utilizado gaussianas de tal manera que se pueden conseguir disparidades subpixel (disparidad < 1 pixel). Por otro lado, los estereogramas se han diseñado para que los puntos (gaussianas) no se solapen. Para que el experimento se pueda realizar correctamente es necesario que los alumnos lleven puestas unas gafas 3D (gafas con un filtro rojo y un filtro verde o azul). Para la correcta observación de los estereogramas hay que poner el filtro rojo de las gafas enfrente del ojo derecho. Como con la FSC (ver apartado 7.9), el método utilizado es el de los límites con escalas o series descendentes donde la disparidad de las corrugaciones se va reduciendo en cada ensayo. Figura 7.11. Captura de pantalla del programa “Experiment_DSF_3D.m”. Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 20 - En total se presentan 6 series, una por frecuencia espacial. Cada ensayo está compuesto de tres intervalos temporales: en el primer intervalo se presenta ruido visual dinámico durante 500 ms, en el segundo intervalo se presenta el estímulo 3D durante 1 segundo, y finalmente, en el tercer intervalo se presenta ruido visual dinámico durante 500 ms. En cada ensayo de la serie, la disparidad se va reduciendo (desde 2.4 hasta 0.0125 unidades logarítmicas en 20 pasos; es decir, desde 251 arcsec hasta 1.03 arcsec) de modo continuo hasta que la persona es incapaz de detectar el estímulo y presiona el botón de STOP. En ese momento, el programa da la oportunidad de repetir el estímulo con la misma frecuencia espacial o pasar al siguiente estímulo con una frecuencia espacial diferente. Una vez terminadas las 6 series, el programa ofrece la oportunidad de abrir otro programa para el análisis de los resultados. El programa guarda los resultados en una tabla Excel. 7.12 Programa de análisis de la Función de Sensibilidad la Disparidad Este programa analiza los resultados experimentales obtenidos en el experimento de determinación de la FSD descrito en el apartado 7.11 (ver Figura 12). En la parte superior se puede ver una tabla con los umbrales de disparidad en escala logarítmica (log10(arcsec)), los umbrales de disparidad en arcsec, y la sensibilidad a la disparidad, que es el recíproco del umbral de disparidad en arcsec. Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 21 - Figura 7.12 Captura de pantalla del programa “Analysis_Disparity_Sensitivity_Function.m”. El programa también calcula la frecuencia espacial de c/deg en función del tamaño de los estímulos y de la distancia a estos durante el experimento. En la parte inferior aparece un gráfico con la Sensibilidad a la Disparidad en función de la frecuencia espacial. La línea negra es el ajuste de la FSD, que es la misma ecuación utilizada en la FSC, propuesta por Peterson & Eckstein (2012) con tres parámetros, i.e., DS(u)=(Aub)exp(-au), A>0, u>=0, a>0, donde A, a, & b son los parámetros ajustables y u es la frecuencia espacial en c/deg. El programa nos proporciona la frecuencia espacial para la cual la persona tiene máxima sensibilidad y la frecuencia espacial máxima (i.e. agudeza visual estereoscópica en c/deg) que esta persona puede ver en las condiciones experimentales. 7.13 Programa para el análisis colorimétrico de luces El objetivo de este programa es que los alumnos puedan practicar la caracterización colorimétrica de luces. En el programa se pueden introducir datos desde la tabla o seleccionando con el ratón en el gráfico que se encuentra debajo de la tabla (ver Figura Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 22 - 7.13). El programa calcula los índices más relevantes (e.g. valores triestímulo, coordenadas de cromaticidad) de los sistemas CIE 1931, CIE 1976 (L* u* v*) y CIE 1976 (L* a* b*). También muestra los diagramas de cromaticidad CIE 1931 y CIE 1976 (L* u* v*) donde se representa la luz (Wyszecki & Stiles, 1982). Figura 7.13 Captura de pantalla del programa “Colorimetry_lights.m”. El programa calcula la claridad, el croma, la saturación y el ángulo de matiz. Finalmente, el programa también calcula la respuesta cromática y la saturación, de acuerdo con la teoría de los procesos oponentes (Hurvich, 1981). De esta manera, el programa permite enseñar a los alumnos aspectos básicos de la colorimetría y permite mostrar fenómenos como el de las luces metaméricas, o el de las luces complementarias. Finalmente, el programa realiza una simulación de la luz generada transformando el sistema CIEXYZ en el sistema sRGB (ver Figura 7.13). Detalles particulares de Colorimetría y de la Teoría de Procesos Oponentes pueden consultase en el manual de Serrano-Pedraza, SierraVázquez, & López-Bascuas (2014), capítulos 11 y 12 respectivamente. 7.14 Referencias Boukerroui, D., Noble, J.A. & Brady, M. (2004). On the Choice of Band-Pass Quadrature Filters. Journal of Mathematical Imaging and Vision 21, 53–80 https://doi.org/10.1023/B:JMIV.0000026557.50965.09 Proyecto de Innovación Docente (2022/2023) Dr. Ignacio Serrano-Pedraza - 23 - Fletcher, H. (1940). Auditory patterns. Review of Modern Physics, 12, 47-65. Hurvich, L. M. (1981) Color Vision. Sunderland, MA.: Sinauer Associates Inc. Kelly, D.H. (1975). Spatial frequency selectivity in the retina.Vision Research,15, 6, 665672, https://doi.org/10.1016/0042-6989(75)90282-5. Peterson, M.F. & Eckstein, M.P. (2012). Looking just below the eyes is optimal across face recognition tasks. Proc Natl Acad Sci U S A. Nov 27;109(48):E3314-23. doi: 10.1073/pnas.1214269109. Pelli, D.G., Zang, L. (1991) Accurate control of contrast on microcomputer displays. Vision Research, 31(7/8), 1337-1350. Robinson, D. W., Dadson, R. S. (1956). A re-determination of equal-loudness relations for pure tones. British Journal ofApplied Physics, 7, 166-181. Serrano-Pedraza, I., Sierra-Vázquez, V., & López-Bascuas, L.E. (2014). Psicología de la Percepción. Prácticas. Ed. Síntesis. ISBN: 978-84-907704-6-7 Stevens, S. S. (1957). On the psychophysical law. Psychological Review, 64,153-181. Stevens, S. S. (1962). To honor Fechner and repeal his law. Science, 133, 80-86. Wyszecki, G., Stiles, W. S. (1982). Color Science: Concepts and Methods, Quantitative Data and Formulae. N. Y.: Wiley. Agradecimientos Parte de los equipos informáticos utilizados para la programación del software han sido adquiridos gracias al Proyecto de Investigación del Ministerio de Ciencia e Innovación (España) PID2021-122245NB-I00.