pycrosaccade
Detect microsaccades
Installation
Clone repo into your preprocessing directory
> git clone https://github.com/robbertmijn/pycrosaccade
Usage
Use in combination with https://github.com/smathot/python-eyelinkparser/tree/master/eyelinkparser
Preprocessing
from pycrosaccade import microsaccades
from eyelinkparser import parse, defaulttraceprocessor
# Parse data as usual
dm = parse(
traceprocessor=defaulttraceprocessor(
blinkreconstruct=True,
downsample=None,
mode = "advanced"
)
)
Out:
....................................................................................................................................
Microsaccades
# for each phase in the experiment, add 4 columns (saccetlist_phase, saccstlist_phase, saccfistlist_phase, saccfreq_phase)
microsaccades(dm)
print(dm.saccstlist_fixation)
Out:
col[[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[2198. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 434. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[1280. nan nan nan nan nan]
[ 363. 618. 843. nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[1004. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 88. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 263. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 678. 1382. nan nan nan nan]
[ 87. nan nan nan nan nan]
[ 667. nan nan nan nan nan]
[1024. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 608. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[1228. 1995. nan nan nan nan]
[ 301. nan nan nan nan nan]
[1030. 1193. nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 728. nan nan nan nan nan]
[ 93. 256. nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 37. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[2132. nan nan nan nan nan]
[1719. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 190. 813. 2124. nan nan nan]
[ 33. nan nan nan nan nan]
[ 415. 780. 898. 1933. 2357. nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 252. 434. 875. 1052. nan nan]
[ 660. 1207. 2476. nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 21. 1487. nan nan nan nan]
[ 207. 394. 625. nan nan nan]
[ 116. 549. 1231. 1378. nan nan]
[1265. 1443. nan nan nan nan]
[1395. nan nan nan nan nan]
[ 97. 270. 686. 1182. nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 138. 337. 775. 2131. nan nan]
[ 299. 722. 914. 2216. nan nan]
[ 486. 1366. nan nan nan nan]
[ 404. 549. nan nan nan nan]
[ 615. nan nan nan nan nan]
[ 312. 617. 1387. 1861. nan nan]
[ 163. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 863. 1019. nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 104. nan nan nan nan nan]
[ 459. nan nan nan nan nan]
[ 268. 957. 1114. nan nan nan]
[ 348. 472. nan nan nan nan]
[ 201. 351. 1048. 1842. 2485. nan]
[1038. 1907. 2132. nan nan nan]
[ 157. nan nan nan nan nan]
[ 625. 915. 1050. nan nan nan]
[ 262. 722. 1285. 1585. nan nan]
[ 50. 603. 1515. 1936. 2113. nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 68. 263. 1016. 1171. 1685. 2413.]
[ nan nan nan nan nan nan]
[ 619. nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan nan]]
Visualisation
from datamatrix import plot
plot.trace(dm.saccfreq_fixation)
Out:
Parameters
TODO (but see functions)