脑电预处理做多细才够，完整清洗去伪迹而注意力结构不动
一项预印本研究以Adaptive Thinking Mapper（ATM）模型为框架，实证评估EEG预处理策略（仅MVNN的基线管线对比整合ICA与陷波滤波的完整清洗管线）对视觉EEG解码中通道注意力表征的影响。研究通过跨泛化、噪声稳健性与谱时消融分析评估模型，并利用节点强度相关与表征相似性分析，考察数据驱动注意力权重与神经生理参考网络（GPDC、PDC、DTF）之间的结构对应。研究者称，完整预处理在保持相当解码精度与基线稳健性的同时，有效抑制了额部噪声等非神经伪迹；学习到的注意力空间组织跨管线保持稳定，仅在全球表征几何上存在细微的度量依赖差异。该研究为预印本，尚未经过同行评审。