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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。

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