MATLAB中刺激类别间最小间隔的伪随机化

对于一个实验，我需要对100个刺激类别的试验向量进行伪随机，其中80%为a类、10%B类和10%C类。B类试验之间至少有两个非B类试验，C类试验必须在两个a类试验之后进行，并在其后进行两个a类试验

起初，我尝试构建一个脚本，随机分配一个向量，然后“弹出”出不应该出现的试验，并将它们放在向量中有一长串试验的空间中。但我担心这过于复杂，会产生一系列需要调试的不可预见的错误，而且随机性不够

之后，我尝试构建一个脚本，该脚本简单地洗牌向量，直到它达到标准，这似乎需要更少的代码。然而，现在我已经花了几个小时在它上面，我想知道这些标准是否太严格了，这就没有意义了，这意味着向量在真正满足标准之前需要永远洗牌

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你认为处理这个问题最简单的方法是什么？此外，由于psychtoolbox中的shuffle似乎无法正常工作，因此使用哪种洗牌函数最好？

这个问题的范围远远超出了特定于语言的结构，涉及到对概率和排列/组合的良好理解

解决这个问题的方法是：

创建向量块，使每个块独立放置在任何位置

随机分配这些块以获得满足所有约束的最终随机向量

第0部分：A类 由于category

A

没有对其施加任何约束，因此我们将转到下一个类别

第1部分：使C类独立 类别

C

的唯一限制是它必须在前后有两个

A

。因此，我们首先创建5个向量的随机组，模式为

aa

此时，我们有一个

A

向量的数组（不包括块），

A A C A

向量的块和

B

向量

第2部分：解决B的放置问题

B

的约束条件是两个连续的

B

s之间必须至少有两个非

B

向量

可视化如下：让我们将

A

和

A A A C A

集中在一个数组中，

X

。让我们将所有

B

s排成一行（假设有3个

B

s）：

s0bs1bs2bs3

其中

s

是每个

B

之间的向量数。因此，我们要求

s1

，

s2

至少为2，并且总体

s0+s1+s2+s3

等于

X

中的向量数

然后，任务是从X中选择随机向量，并将它们分配给每个

s

。最后，我们得到了一个所有类别都被洗牌的随机向量，满足约束条件

另一方面，这可以映射到一个经典问题，即寻找一组随机数，这些随机数加起来等于一个特定的总和，并带有约束条件。 将约束和问题简化为无约束问题更容易。这可以通过以下方式完成：

s0 B s1 t1 B s2 t2 B s3

其中，

t1

和

t2

从

X

中选择，刚好满足

B

上的约束，并且

s0+s1+s2+s3

等于X中不在

t

中的向量数

实施 在MATLAB中实现同样的功能可以从使用单元阵列和常数和的随机数中获益

您还需要为每个类别维护单独的池，并保留构建块并将它们组合在一起

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真的，这不是小事，也不是不可能。如果你想像以前一样放弃暴力搜索，这就是你可以尝试的方法。

真实数字？整数？什么是“3空间”？我的意思是向量上的索引，所以如果向量（8）是C类刺激，下一个可以是C类的索引就是向量（11）。中间必须有两次A测试。我正在更新原始帖子以反映这一点。你能解释一下你对“伪随机”的要求吗？由于每一类的试验数量不同，随机试验也将包含更多的“A”而不是“B”和“C”。可以吗？是的，它应该包含每个类别的相同比例，只是随机的。我不完全清楚为什么给我“伪随机化”这个词，但根据我的理解，你可以用“随机化”这个词来代替。我想这只是说，任何不产生真正随机数（或随机数）的函数都足够了。@Damon如果您有任何疑问，请告诉我。我希望您能够自己尝试一个实现——也许将来我有空的时候，我可以自己编写代码。谢谢，这非常有帮助。我相信我理解这个想法，但我对一些术语有点理解。为了简单起见，假设条件B和C是相同的，它们的向量应该分别像[A A A]和[A A C A]。这是否意味着我应该从一个更大的向量[a a[a B a a][a B a][a a a B a][a a a C a]开始，然后随机组合元素？是的，没错。因此在这种情况下，[A A[A B A A][A B A][A A A B A][A A A C A][A A A A C A][A A A A A]应该被随机洗牌（可以在MATLAB中使用），然后这些块应该被“合并”最后，这样你就有了[A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A，把它们都放在一个池子里，就像你上面提到的。