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實驗室建設 > 核心產品 > 多模態手環與計算套件

系統介紹

一款用于群體情緒狀態監測與分析的科研產品
支持多種生理信號和行為數據的同步采集，支持自動、手動標記實驗過程中的特定事件
實驗結束后數據將自動同步到云端，科研人員可下載原始數據和特征數據，并進行情緒狀態、心理壓力、疲勞水平、認知負荷等心理狀態的分析與評估
與多個標準科研設備（Biopac, Polar, Shimmer）進行過對比，數據一致性達 0.95?以上

產品優勢

結合超掃描技術（Hyper-Scanning），可在多人同時參與社會互動過程中進行同步數據采集，通過不同個體會表現出相對一致性的變化，探究社會互動的生理和行為機制

結合經驗取樣法(ESM/EMA)，可在多個時間點反復收集個體的瞬時反應，通過捕捉這些即時性數據，精準測量個體的日常行為和情緒體驗，具有較高的生態效度

提供豐富的具有先驗知識的特征指標的自動計算，支持原始數據和特征數據的批量下載，支持原始數據和特征數據的實時對接

集成一體化設計、體積小巧、方便攜帶，適用于缺網、缺電、高噪等極端作業環境下使用。支持局域網本地化部署，保障數據傳輸和存儲安全

產品構成

“多模態人因感知終端” 支持脈搏、皮膚電阻、皮膚溫度、運動加速度、角速度等生理和行為數據，以及環境數據的采集，并將數據傳輸到“邊緣計算終端”

“邊緣計算終端” 實時接收“多模態人因感知終端”的原始數據，實時對數據進行預處理與特征計算，并將原始數據與計算后的特征數據傳輸至“科研云平臺”

“實驗操作端” 實時監控“邊緣計算終端”的設備電量與網絡連接狀態，支持實驗過程中關鍵事件的同步標記，并將標記數據傳輸至“科研云平臺”

科研人員登錄“科研云平臺”下載原始數據，特征數據與事件標記，或提交定制化數據分析需求，對原始數據進行定制化數據處理與特征提取分析

適用場景1: 實驗室

適用場景：實驗室，與其它科研設備同步使用
產品標配：人因感知終端 + 邊緣計算終端 + 實驗操作端 + 科研云平臺
可選配項：特征數據服務、API接口服務、數據實時監控平臺

貼片式心電記錄儀

生命體征+心理狀態的同步采集

睡眠體動監測儀

補充人體振動體征數據的同步采集

攝像頭

補充面部表情和運動姿態同步采集

指環式血氧儀

心率變異性+血氧的同步采集

運動心率帶

劇烈運動下抗運動偽跡效果更好

可定制功能：可同步接入貼片式心電記錄儀、睡眠體動監測儀、運動心率帶、指環式血氧儀、攝像頭等多種可穿戴設備，豐富實驗場景，提供更多維度的數據交叉驗證

適用場景2：經驗取樣

適用場景：在個體慣常所處的情境下，收集其在多個時間點的瞬時反應
產品標配：人因感知終端 + 經驗采樣App（用戶自有手機） + 科研云平臺
可選配項：邊緣計算終端、特征數據服務、API接口服務

主要軟件功能

支持問卷的自動推送，計算并上傳問卷的得分
支持語音的錄制
支持日常生活事件的設置及主動標記
可定制項：可定制問卷內容，采集各類手機交互行為

適用場景3：群體采集

適用場景：多人同時參與一個活動時（如上課、訓練），同步采集多人數據
產品標配：人因感知終端×N + 邊緣計算終端×N + 實驗操作端×1 + 科研云平臺
可選配項：特征數據服務、API接口服務、數據實時監控平臺、裝備保障箱（設備收納和批量充電）、移動數據工作站

硬件構成

多模態人因數據感知終端PTES100

邊緣計算終端 PTEC100

實驗操作端 PTEM150

人因感知與計算裝備保障箱

多模態人因數據感知終端PTES100

基本參數

手環尺寸

終端：48.5 × 36.5 ×14 mm
腕帶：25 ×260 mm
重量：約20 g

電池性能

實時傳輸模式 48 小時
一次充電時長 2 小時
電池容量 420mAh

傳感器參數

脈搏波 PPG

采樣頻率 100Hz
1個綠色LED，1個紅色/紅外LED
3個光電二極管

皮膚電阻 EDA

采樣頻率 4Hz
交流激勵源頻率 24Hz
測量范圍 0.01~100μS

皮膚溫度

采樣頻率 1Hz
測量范圍 0~50°C
測量精度 ±1°C

加速度 / 陀螺儀

采樣頻率 20Hz
XYZ 三軸加速度測量范圍 ±2~±16g
XYZ 三軸角速度測量范圍 ±250~±2000dps

多環境傳感器

溫度采樣頻率 1Hz，測量范圍 -20~65℃
濕度采樣頻率 1Hz，測量范圍 0~100％
氣壓采樣頻率 1Hz，測量范圍 300~1100hPa

其他參數

芯片平臺：Apollo3 cortex M4 32位
CPU主頻：48MHz
內存：32MB
BLE：4.2 LE

邊緣計算終端PTEC100

基本參數

產品尺寸

118 × 59.5 × 22.5 mm

內存

4GB+64GB

電池容量

3700 mAh

硬件平臺

MT6762 2.0Ghz 八核

攝像頭

前 800 萬 | 后 1600 萬

充電時長

3 小時

防水等級

IP68三防認證

工作溫度

-35℃ - 70℃

網絡制式/WiFI

全網通4G/2.4G+5.8G

實驗操作端PTEM150

基本參數

攝像頭

前 800 萬 | 后 800 萬

屏幕尺寸

11英寸

藍牙

BT 5.1

電池容量

7000 mAh

連接

雙頻 Wi-Fi

接口

USB 2.0

系統內存

存儲容量

128GB

人因感知與計算裝備保障箱

基本參數

材質

pp材質

外觀顏色

黑色

箱體結構配件

鋁板/ 3D 面板等

電源規格

12V 10A 桌面電源

輸入規格

USB3.0Type-A

輸出規格

5V 2.1A

軟件構成

多模態數據采集助手

設備綁定：對邊緣計算終端與多模態人因感知終端進行綁定
設備狀態：記錄人因感知終端的連接狀態、采集時長、藍牙信號強度
數據監控：針對脈搏、皮膚電阻、運動加速度、皮溫等數據的實時監控
數據分析：可實時對多種生理和行為數據進行預處理與特征計算

經驗采樣

支持問卷自動推送和采集

支持錄音、視頻的采集

支持手機使用情況的采集

支持定時采集鬧鐘設定

支持日常生活事件的設置及主動標記

實驗操作端

實驗控制：支持采集設備的結束控制
設備監控：實時查看設備電量、采集狀態、采集時長的監控
場景維護：支持實驗場景的維護，可修改實驗名稱及事件標記名稱
主動事件標記：實驗過程中支持對設備進行主動標記，以及標記點的查看與編輯
自動事件標記：提供 Python 、Matlab、Eprime 程序的API 接口

科研云平臺

默認公網環境使用

移動數據工作站-支持局域網本地部署

用戶驗證：不同實驗員擁有獨立賬戶，保證數據隔離
設備查看：支持管理員名下設備的查看
數據下載：支持多種生理和行為原始數據的批量下載
特征分析：支持不少于80種對情緒狀態敏感的先驗特征的計算和批量下載
自動事件標記：提供 Python 、Matlab、Eprime 程序的API 接口

可定制項：支持外接設備采集的腦電、眼動軌跡、外周生理數據的批量下載，支持經驗采樣APP采集的問卷、錄音、手機使用數據的批量下載

科研智能云監控平臺

設備監控：設備電量、連接狀態、采集時長、藍牙信號強度
原始數據：脈搏波、皮膚電阻、加速度、角速度等
先驗特征：心率、心率變異性、皮膚電導水平、電導反應、生命體征等
事件標記：事件標記類型、標記時間

數據增值服務

先驗特征計算

支持心率、心率變異性（如時域特征SDNN、RMSSD、N20、N50、PN20、PN50、頻域特征PSD_HF、PSD_LF）、皮膚電導水平（SCL）和皮膚電導反應（SCR）的統計特征（如均值、方差、上升時間、幅度、一階差分、二階差分），以及皮膚電活動的高頻和低頻功率譜密度等80 多種對情緒狀態、心理壓力、認知負荷敏感的先驗特征的自動計算

脈搏與皮膚電特征提取方法，可參考下列文獻

Zhang, Y., Zhao, G., Ge, Y., Shu, Y., Zhang, D., Liu, Y., & Sun, X. (2021). CPED: A Chinese Positive Emotion Database for Emotion Elicitation and Analysis. IEEE Transactions on Affective Computing, 14(2): 1417-1430.
Shu, Y., Yang, P., Liu, N., Zhang, S., Zhao, G., & Liu, Y. (2022). Emotion Distribution Learning based on Peripheral Physiological Signals. IEEE Transactions on Affective Computing, 14(3): 2470-2483.
Posada-Quintero, H. F., & Chon, K. H. (2020). Innovations in Electrodermal Activity Data Collection and Signal Processing: A systematic Review. Sensors, 20(2): 479, https://doi.org/10.3390/s20020479.
Shukla, J., Barreda-Angeles, M., Oliver, J., Nandi, G. C., & Puig, D. (2019). Feature Extraction and Selection for Emotion Recognition from Electrodermal Activity. IEEE Transactions on Affective Computing, 12(4): 857-869.
Rajendra Acharya, U., Paul Joseph, K., Kannathal, N., Lim, C. M., & Suri, J. S. (2006). Heart Rate Variability: A Review. Medical and biological engineering and computing, 44, 1031-1051, https://doi.org/10.1007/s11517-006-0119-0.
Zhang, X., Lyu, Y., Qu, T., Qiu, P., Luo, X., Zhang, J., Fan, S., & Shi, Y. (2019). Photoplethysmogram-based Cognitive Load Assessment Using Multi-Feature Fusion Model.ACM Transactions on Applied Perception, 16(4): 1-17.

提供API接口服務，支持二次定制開發

原始數據接口：脈搏、皮膚電阻、加速度、角速度、溫度、濕度、大氣壓等原始數據的實時對接

特征數據接口：80+先驗特征的實時對接

事件打點接口：通過外部程序以時間戳為標記點對采集的原始數據進行事件標記

接口調用支持語言：C、Java、Python、Matlab、 PHP、C#

應用方向

教育技術中的課堂
設計與評估

人居環境設計與
環境行為

精神與軀體障礙
早期識別

駕駛行為與交通安全

運動心理與康復

軍事訓練與效能評估

工業設計與用戶體驗

人際協同與社會互動

安全應急管理

智能控制與交互

教育技術中的課堂
設計與評估

人居環境設計與
環境行為

精神與軀體障礙
早期識別

駕駛行為與交通安全

運動心理與康復

軍事訓練與效能評估

工業設計與用戶體驗

人際協同與社會互動

安全應急管理

智能控制與交互

案例介紹

高生態效度 —— 貼合自然場景，數據采集成本低，評估客觀高效，研究結果具有更高生態效度。

通過生理反應同步表現評估師生情緒一致性

本研究以真實的課堂為場景，探索了依據生理指標評估人際情緒一致性的新方式。

課前，研究人員為教師與學生佩戴便攜式手環，用于收集他們在上課過程中的脈搏和皮膚電阻數據；采用“跟讀”范式，教師在課堂上朗誦詩歌，每讀完一句，學生們模仿教師的情感進行跟讀；課后，請師生對其主觀情緒體驗做出評價。

研究結果發現，師生之間的共同情緒，以及他們對彼此的情感感知，可以通過他們生理反應的同步性來體現。