PsychoPy中Cedrus Riponda按钮盒的输入处理问题与解决方案
2025-07-08 06:10:25作者:齐冠琰
问题背景
在使用PsychoPy进行心理学实验时,研究人员经常需要精确记录被试的反应时间。Cedrus Riponda按钮盒是一种常用的反应输入设备,但在PsychoPy 2024.2.4版本中,用户报告了该设备在两种工作模式下都存在问题。
键盘模拟模式下的问题
当Riponda按钮盒设置为键盘模拟模式时,设备会模拟键盘按键事件。然而,PsychoPy无法可靠地检测到这些按键事件。经过分析,这主要是由于以下技术原因:
- 按钮盒可能只发送了按键释放(KeyUp)事件而没有发送按键按下(KeyDown)事件
- 或者按键按下和释放事件之间的时间间隔极短,导致PsychoPy的事件检测系统只能捕获到最后一个事件
键盘模拟模式的解决方案
针对键盘模拟模式下的问题,可以通过以下配置解决:
- 在PsychoPy的键盘组件设置中
- 将"Register on..."选项从默认的"press"改为"release"
- 这样系统将专门检测按键释放事件,确保能捕获到按钮盒发送的信号
这一解决方案在实际测试中表现完美,能够100%检测到所有按钮按压事件。
原生Riponda模式下的问题
当设备工作在原生Riponda模式时,系统会出现更严重的问题:
- 组件警告提示"没有持续时间(duration)"
- 控制台显示组件不是BaseComponent子类的警告
- 最严重的是,当检测到按钮按压时,整个程序会崩溃,有时甚至导致操作系统不稳定
可能的原因分析
对于原生模式下的问题,可能有以下技术原因:
- 组件继承关系可能没有正确实现
- 事件处理循环可能存在缺陷
- 持续时间参数未正确设置
- 底层驱动与PsychoPy的兼容性问题
临时解决方案
虽然原生模式的问题需要更深入的修复,但目前可以尝试以下临时解决方案:
- 为组件明确设置持续时间参数(如设置为9999)
- 取消勾选"Force end Routine"选项
- 或者暂时使用键盘模拟模式作为替代方案
结论与建议
对于大多数使用场景,将Riponda按钮盒设置为键盘模拟模式并调整键盘组件的注册事件类型为"release",是目前最稳定可靠的解决方案。对于需要原生模式功能的研究,建议:
- 等待PsychoPy官方发布修复补丁
- 或联系Cedrus技术支持获取设备固件更新
- 在实验前进行充分的设备测试
研究人员在使用这类专用输入设备时,应当充分了解其工作模式和技术特性,并在正式实验前进行全面的功能测试,确保数据采集的可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
321
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868