[Submitted on 30 Jul 2026]

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Abstract:连续情绪唤醒量化长期受限于耗时耗力的人工标注。本研究探索群体级EEG动态神经同步（DNS）作为一种无需逐个受试者手动标注的原理性信号，用于连续唤醒量化。通过在四个EEG数据集（覆盖142名受试者，超过207小时）上应用滑动窗口的Correlated Component Analysis (CorrCA)，我们系统性地评估了DNS作为群体级情绪唤醒动态标志物的有效性。研究得出三项关键发现。首先，DNS在效价依赖的差异中展现出显著的情绪信息（所有p<0.003），其中正性情绪会引发更高的同步性。其次，DNS与唤醒值的一阶导数相关性强于与原始唤醒值的相关性，表明神经同步捕捉的是情绪变化率而非静态强度。第三，我们首次系统性地刻画了DNS-唤醒耦合如何依赖于关键方法学选择，发现中等窗口（10-30秒）、正时滞（0-10步）以及主导CorrCA成分的EEG一阶差分特征可产生持续的强耦合。受试者分割复制和块置换检验证实这些关联并非统计伪影。我们的发现确立了DNS作为一种经实证验证的群体级标志物，助力实现标注高效的连续情绪唤醒量化。

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From: Guandong Pan [view email]
[v1] Thu, 30 Jul 2026 13:43:40 UTC (1,405 KB)