第八十六章 裂隙生光
第八十六章 裂隙生光 (第1/3页)
清晨七点，研究院的数据处理服务器已开始低鸣。安可儿坐在自己的工位前，屏幕上并列着六个窗口：预实验三位受试者的多模态原始数据流，以及P-07、P-12、P-19经过重新分析后的特征时间序列。空气中弥漫着咖啡与电子设备散热混合的气息，寂静中只有她规律的键盘敲击声和偶尔拖动鼠标的轻响。
钟原共享过来的算法工具箱比她预想的更强大，但也更复杂。自适应滤波、多变量经验模态分解、格兰杰因果网络构建……每一个模块都需要她仔细理解参数含义，并用预实验数据反复测试。头两天，她几乎在代码报错和结果不收敛中度过。某个用来剔除眼动伪迹的独立成分分析（ICA）算法，在第二位受试者（抑郁缓解期个体）的数据上总是将一部分前额叶theta振荡误判为伪迹去除，导致后续特征提取严重失真。
她不得不停下来，重新阅读算法原理，对照原始脑电波形和同步记录的眼动视频逐帧检查。终于发现，该受试者在高负荷任务中，会伴随一种极其轻微、快速的皱眉习惯，而她的眼动仪并未完美捕捉到这种细微面部肌电活动，导致ICA算法混淆了神经信号与肌电伪迹。
“个体差异连伪迹模式都不同。”她在工作日志中记录下这个发现，并标注了解决方案：为这位受试者单独调整ICA的收敛阈值，并考虑在后续实验中增加面部肌电（EMG）记录，哪怕只是简易的。
这个看似微小的挫折，却让她对“个人化”三个字有了更血肉的认识。标准化的预处理流程，在追求普适性的同时，可能正在抹去那些定义“个人”的独特信号。
周四下午，她与钟原开了第一次远程协作会议。钟原的摄像头只对准他身后的白板，上面写满了矩阵推导。他没有寒暄，直接切入技术细节。
“你提交的P-07‘控制僵化’指数，我做了敏感性分析。”钟原的声音通过耳机传来，平稳而快速，“在滑动窗口宽度变化±20%的范围内，指数与行为波动的相关性保持稳定，这是好事。但指数本身对theta频带定义的边界很敏感。将标准theta（4-8 Hz）微调为个体化的‘峰值频率±2 Hz’后，部分受试者的指数信噪比提升了，但P-07的反而下降。这说明他的‘僵化’可能不完全体现在标准频段。”
安可儿迅速记下：“您的意思是，P-07的过度控制，可能体现在跨频段耦合的固定模式上，而非单一频段功率的抑制？”
“可能性之一。”钟原在白板上画了两个重叠的振荡波形，“比如theta相位对gamma幅度的调节强度失去动态范围。我正在写一个计算时变相位幅度耦合（PAC）复杂度的函数，晚点发你。用这个试试P-07和预实验01号受试者（图书管理员）的数据，他们自我报告都有‘强行集中导致僵化’的体验，但神经机制可能不同。”
协作以这种高效、密集的方式进行。钟原提供锋利的算法工具和严苛的验证视角，安可儿则反馈具体数据中的现象与困境，并将抽象的工具应用到鲜活的、充满噪声的数据上。她开始习惯这种交流节奏：没有废话，直指问题核心，在碰撞中快速迭代思路。
周五项目组会议前，安可儿终于完成了六位受试者（三位预实验+三位历史数据）的初步个人化特征提取与对比报告。她并没有强行将所有人塞进某个分类框架，而是采用了一种更开放的“特征剖面”描述方式。
她为每个人绘制了一张简易的“认知压力反应剖面图”：横轴是时间（任务进程），纵轴是多个归一化后的特征指标（如theta波动性、瞳孔反应延迟、皮肤电特定频段功率、错误后调整速度等）。六张图并排显示，差异一目了然。
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