编码过程的频谱相关特征区分良好学习者与较差学习者

个体在编码和回忆新经验的能力上存在差异，然而，记忆的神经标记却很少与这些特质层面的差异联系起来。后续记忆效应（subsequent memory effects, SMEs）用于识别编码过程中神经活动的模式，这些模式能够预测某一项目随后会被记住还是被遗忘。在头皮脑电图（EEG）中，SME通常表现为θ频段和γ频段功率增加，同时α频段功率下降；这一特征谱已被解释为有效编码的标志。在本研究中，我们通过分析一个大型自由回忆数据集中超过130万个编码事件，检验SME是否反映了个体在记忆能力上的差异。在群体水平上，α抑制和θ增强能够预测成功编码，而在控制序列位置后，γ并不能预测后续记忆。在个体之间进行比较时，学习能力更强的个体在这三个频段上均表现出较弱的SME。因此，用以界定成功编码的神经对比在学习能力最差的个体中最为显著。这些发现表明，高表现个体在成功编码过程中对阶段性频谱活动的依赖较低，而SME能够反映编码效率方面稳定的个体差异。

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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.29.741612v1?rss=1

🏷️ 脑电图 记忆编码 后续记忆效应 频谱分析 个体差异