本研究依據老年人在戶外散步時的多種生理信號評估壓力，結合實時位置與環境信息，探討街道環境對老年人活動的影響。

研究者邀請 10 名 65 歲以上的老人散步，第一次散步佩戴智能手環，實時記錄皮膚電導反應與脈搏特征、位置、環境數據；第二次散步不戴手環，需要老人在散步時說出壓力感受；使用多模態數據創建模型、生成壓力熱點圖。

研究者創建的模型對老人在真實場景中壓力狀態及程度的識別準確率分別為 98.13% 和 98.25%；借助熱點圖可找出阻礙老人活動的地點、環境設施。

本研究使用VR技術構建了一個虛擬的醫院房間模型，基于生理心理指標，探討了聲音環境對患者壓力緩解的影響。

實驗前，患者參與壓力誘發任務；之后佩戴 VR 眼鏡和耳機，在 4 種聲音條件 ( 環境噪音、機械聲、人為噪音、音樂 )下觀看虛擬病房；期間，研究者使用手環實時監測患者的心率和皮膚電導反應，并詢問患者對心理恢復狀態的主觀感受。

研究結果發現音樂在減輕患者壓力方面發揮著重要作用，機械和人為聲音對患者的壓力恢復產生負面影響。

本研究設計了一項適用于智能家居環境的老年人健康監測系統。

本研究借助智能手表采集老年人的實時皮膚電導反應、脈搏、皮膚溫度等生理信息，構建壓力評估模型；基于脈搏信號創建血壓評估模型；使用超聲波傳感器創建室內定位系統探測老人的實時位置。

結果表明：綜合使用皮膚電導反應、脈搏、心跳間隔、皮膚溫度識別壓力的準確率達96%；單獨使用脈搏信號也可以有效估計收縮壓與舒張壓。

本研究驗證了一種使用可穿戴生理信號采集設備實時監測建筑工人軀體疲勞的新方法。

該研究邀請建筑工人參與實驗，完成警覺性測驗與物料搬運任務。物料搬運任務中，使用可穿戴傳感器記錄工人的心率信號、腦電信號、皮膚溫度等特征；每進行 10 個試次即請工人口頭報告主觀感受到的軀體疲勞程度。

結果表明：在識別建筑工人軀體疲勞狀態時，結合使用心率信號與皮膚溫度的模型效果較好，準確率可達 82%。