中科心研 · PT-BAND · 群体情绪状态监测与分析

多模态手环与计算套件

Multimodal Wearable & Computing Kit for Group Emotion Monitoring

一款用于群体情绪状态监测与分析的科研产品

超扫描多人同步经验取样 ESM / EMA80+ 先验特征一体化便携
  • 支持多种生理信号和行为数据的同步采集，支持自动、手动标记实验过程中的特定事件
  • 实验结束后数据将自动同步到云端，科研人员可下载原始数据和特征数据，并进行情绪状态、心理压力、疲劳水平、认知负荷等心理状态的分析与评估
  • 与多个标准科研设备（Biopac, Polar, Shimmer）进行过对比，数据一致性达 0.95 以上
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多模态手环与计算套件产品演示视频
01Pain Points

核心痛点

群体情绪研究真正的门槛，往往不在传感器本身，而在同步、清洗、留痕与规模这四件事上。

同步

多人同时采集，时间基线对不上

多台设备各自记时，事后靠人工找齐事件点，跨被试的同步误差会直接进到群体指标里。

清洗

原始信号拿回来才开始算

采集与计算脱节，先花几周写脚本清洗，再逐段提取特征，人力和周期全压在事后。

留痕

关键事件只能靠笔记回溯

刺激、干预与异常时刻散落在记录中，回看视频找时间点，难以批量复现。

规模

一次只能测几个人

设备与操作端绑在单机上，被试一多就排队，群体研究的样本量上不去。

我们的应对

多模态感知手环负责采集与打点，边缘计算终端边采边算特征，科研云平台统一沉淀与导出——把对齐、计算、留痕收进同一条时间线，群体研究才谈得上「可比较、可复现」。

02Advantages

核心优势

四条支撑把群体研究从「能采集」推到「可比较、可复现」。

结合超扫描技术（Hyper-Scanning），可在多人同时参与社会互动过程中进行同步数据采集，通过不同个体会表现出相对一致性的变化，探究社会互动的生理和行为机制
结合经验取样法(ESM/EMA)，可在多个时间点反复收集个体的瞬时反应，通过捕捉这些即 时性数据，精准测量个体的日常行为和情绪体验，具有较高的生态效度
提供丰富的具有先验知识的特征指标的自动计算，支持原始数据和特征数据的批量下载，支持原始数据和特征数据的实时对接
集成一体化设计、体积小巧、方便携带，适用于缺网、缺电、高噪等极端作业环境下使用。支持局域网本地化部署，保障数据传输和存储安全
03Composition

产品构成

终端、边缘端、操作端与云平台四段构成，缺一段都跑不成闭环。

“多模态人因感知终端” 支持脉搏、皮肤电阻、皮肤温度、运动加速度、角速度等生理和行为数据，以及环境数据的采集，并将数据传输到“边缘计算终端”
“边缘计算终端” 实时接收“多模态人因感知终端”的原始数据，实时对数据进行预处理与特征计算，并将原始数据与计算后的特征数据传输至“科研云平台”
“实验操作端” 实时监控“边缘计算终端”的设备电量与网络连接状态，支持实验过程中关键事件的同步标记，并将标记数据传输至“科研云平台”
科研人员登录“科研云平台”下载原始数据，特征数据与事件标记，或提交定制化数据分析需求，对原始数据进行定制化数据处理与特征提取分析

适用场景1: 实验室

  • 适用场景：实验室，与其它科研设备同步使用

  • 产品标配：人因感知终端 + 边缘计算终端 + 实验操作端 + 科研云平台

  • 可选配项：特征数据服务、API接口服务、数据实时监控平台

贴片式心电记录仪
生命体征+心理状态的同步采集
睡眠体动监测仪
补充人体振动体征数据的同步采集
摄像头
补充面部表情和运动姿态同步采集
指环式血氧仪
心率变异性+血氧的同步采集
运动心率带
剧烈运动下抗运动伪迹效果更好

  • 可定制功能：可同步接入贴片式心电记录仪、睡眠体动监测仪、运动心率带、指环式血氧仪、摄像头等多种可穿戴设备，丰富实验场景，提供更多维度的数据交叉验证

适用场景2：经验取样

  • 适用场景：在个体惯常所处的情境下，收集其在多个时间点的瞬时反应

  • 产品标配：人因感知终端 + 经验采样App（用户自有手机） + 科研云平台

  • 可选配项：边缘计算终端、特征数据服务、API接口服务

主要软件功能

  • 支持问卷的自动推送，计算并上传问卷的得分

  • 支持语音的录制

  • 支持日常生活事件的设置及主动标记

  • 可定制项：可定制问卷内容，采集各类手机交互行为

适用场景3：群体采集

  • 适用场景：多人同时参与一个活动时（如上课、训练），同步采集多人数据

  • 产品标配：人因感知终端×N + 边缘计算终端×N + 实验操作端×1 + 科研云平台

  • 可选配项：特征数据服务、API接口服务、数据实时监控平台、装备保障箱（设备收纳和批量充电）、移动数据工作站

硬件构成

多模态人因数据感知终端PTES100
边缘计算终端 PTEC100
实验操作端 PTEM150
人因感知与计算装备保障箱

多模态人因数据感知终端PTES100

基本参数
手环尺寸

  • 终端：48.5 × 36.5 ×14 mm

  • 腕带：25 ×260 mm

  • 重量：约20 g

电池性能

  • 实时传输模式 48 小时

  • 一次充电时长 2 小时

  • 电池容量 420mAh

传感器参数
脉搏波 PPG

  • 采样频率 100Hz

  • 1个绿色LED，1个红色/红外LED

  • 3个光电二极管

皮肤电阻 EDA

  • 采样频率 4Hz

  • 交流激励源频率 24Hz

  • 测量范围 0.01~100μS

皮肤温度

  • 采样频率 1Hz

  • 测量范围 0~50°C

  • 测量精度 ±1°C

加速度 / 陀螺仪

  • 采样频率 20Hz

  • XYZ 三轴加速度测量范围 ±2~±16g

  • XYZ 三轴角速度测量范围 ±250~±2000dps

多环境传感器

  • 温度采样频率 1Hz，测量范围 -20~65℃

  • 湿度采样频率 1Hz，测量范围 0~100％

  • 气压采样频率 1Hz，测量范围 300~1100hPa

其他参数

  • 芯片平台：Apollo3 cortex M4 32位

  • CPU主频：48MHz

  • 内存：32MB

  • BLE：4.2 LE

边缘计算终端PTEC100

基本参数
产品尺寸

  • 118 × 59.5 × 22.5 mm

内存

  • 4GB+64GB

电池容量

  • 3700 mAh

硬件平台

  • MT6762 2.0Ghz 八核

摄像头

  • 前 800 万 | 后 1600 万

充电时长

  • 3 小时

防水等级

  • IP67三防认证

工作温度

  • -35℃ - 70℃

网络制式/WiFI

  • 全网通4G/2.4G+5.8G

实验操作端PTEM150

基本参数
摄像头

  • 前 800 万 | 后 800 万

屏幕尺寸

  • 11英寸

蓝牙

  • BT 5.1

电池容量

  • 7000 mAh

连接

  • 双频 Wi-Fi

接口

  • USB 2.0

系统内存

  • 6G

存储容量

  • 128GB

人因感知与计算装备保障箱

基本参数
材质

  • pp材质

外观颜色

  • 黑色

箱体结构配件

  • 铝板/ 3D 面板等

电源规格

  • 12V 10A 桌面电源

输入规格

  • USB3.0Type-A

输出规格

  • 5V 2.1A

软件构成

01

多模态数据采集助手

  • 设备绑定：对边缘计算终端与多模态人因感知终端进行绑定

  • 设备状态：记录人因感知终端的连接状态、采集时长、蓝牙信号强度

  • 数据监控：针对脉搏、皮肤电阻、运动加速度、皮温等数据的实时监控

  • 数据分析：可实时对多种生理和行为数据进行预处理与特征计算

02

经验采样

支持问卷自动推送和采集

支持录音、视频的采集

支持手机使用情况的采集

支持定时采集闹钟设定

支持日常生活事件的设置及主动标记

03

实验操作端

  • 实验控制：支持采集设备的结束控制

  • 设备监控：实时查看设备电量、采集状态、采集时长的监控

  • 场景维护：支持实验场景的维护，可修改实验名称及事件标记名称

  • 主动事件标记：实验过程中支持对设备进行主动标记，以及标记点的查看与编辑

  • 自动事件标记：提供 Python 、Matlab、Eprime 程序的API 接口

04

科研云平台

默认公网环境使用
移动数据工作站-支持局域网本地部署

  • 用户验证：不同实验员拥有独立账户，保证数据隔离

  • 设备查看：支持管理员名下设备的查看

  • 数据下载：支持多种生理和行为原始数据的批量下载

  • 特征分析：支持不少于80种对情绪状态敏感的先验特征的计算和批量下载

  • 自动事件标记：提供 Python 、Matlab、Eprime 程序的API 接口

可定制项：支持外接设备采集的脑电、眼动轨迹、外周生理数据的批量下载，支持经验采样APP采集的问卷、录音、手机使用数据的批量下载
05

科研智能云监控平台

  • 设备监控：设备电量、连接状态、采集时长、蓝牙信号强度

  • 原始数据：脉搏波、皮肤电阻、加速度、角速度等

  • 先验特征：心率、心率变异性、皮肤电导水平、电导反应、生命体征等

  • 事件标记：事件标记类型、标记时间

04Mechanism

运作机制

从佩戴到出数据，五个环节共用同一条时间基，环环相扣。

01

佩戴与建实验

为被试佩戴多模态感知手环，在实验操作端建立实验与被试信息。

02

同步采集

手环采集脉搏、皮电、皮温与运动数据，实时传输至边缘计算终端。

03

打点与监测

操作端实时查看设备电量与网络状态，对实验关键事件同步标记。

04

实时特征计算

边缘端完成预处理与先验特征计算，无需事后手工清洗。

05

云端导出分析

原始数据、特征与事件标记同步至科研云平台，批量下载或接口对接。

05Data Delivery

数据交付

原始信号之外，同时给出先验特征与按模态归类的输出清单。

先验特征计算

支持心率、心率变异性（如时域特征SDNN、RMSSD、N20、N50、PN20、PN50、频域特征PSD_HF、PSD_LF）、皮肤电导水平（SCL）和皮肤电导反应（SCR）的统计特征（如均值、方差、上升时间、幅度、一阶差分、二阶差分），以及皮肤电活动的高频和低频功率谱密度等80 多种对情绪状态、心理压力、认知负荷敏感的 先验特征的自动计算
脉搏与皮肤电特征提取方法，可参考下列文献
脉搏与皮肤电特征提取方法，可参考下列文献

  • 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接口服务，支持二次定制开发

原始数据接口：脉搏、皮肤电阻、加速度、角速度、温度、湿度、大气压等原始数据的实时对接
特征数据接口：80+先验特征的实时对接
事件打点接口：通过外部程序以时间戳为标记点对采集的原始数据进行事件标记
接口调用支持语言：C、Java、Python、Matlab、 PHP、C#

输出特征 · 按模态分类

所有输出特征按信号模态归类，以文本形式呈现（不依赖图片）；原始数据与特征数据均支持批量下载与实时接口对接，可直接进入 SPSS、R、Python 等工具进行统计分析。

模态原始信号（采样率）可计算特征（文本化列举）
脉搏波 PPG脉搏波形态（100 Hz）心率 HR、心率变异性 HRV（时域 SDNN / RMSSD / N20 / N50 / PN20 / PN50、频域 PSD_HF / PSD_LF）、脉搏波形态参数、IBI 心搏间期
皮肤电 EDA皮电原始（4 Hz，0.01–100 μS）皮肤电导水平 SCL、皮肤电导反应 SCR、皮肤电活动的高频 / 低频功率谱密度（PSD）、统计特征（均值 / 方差 / 上升时间 / 幅度 / 一阶差分 / 二阶差分）
皮肤温度皮温（1 Hz）皮肤温度及其变化趋势
运动（加速度 / 陀螺仪）三轴加速度 + 三轴角速度（20 Hz）加速度、角速度、姿态、活动强度、体动
环境温度 / 湿度 / 气压（1 Hz）环境温度、湿度、气压
融合 / 心理状态（先验特征）—情绪唤醒、压力水平、疲劳水平、认知负荷等；对情绪状态、心理压力、认知负荷敏感的先验特征不少于 80 种

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融合类特征基于上述多模态原始与计算特征派生，用于情绪状态、心理压力、疲劳水平、认知负荷等心理状态的分析与评估。

06Comparison

选型对比

与科研场景最常用的 Empatica E4 逐项对比，差别集中在多模态、时间基与数据出口三处。

对比维度中科心研 多模态手环与计算套件（PTES100 体系）Empatica E4
产品形态感知手环 + 边缘计算终端 + 实验操作端 + 科研云平台（成套）单设备腕带
脉搏波 / PPG有（≥100 Hz，绿 / 红红外 LED，3 光电二极管）有（BVP，约 64 Hz）
皮肤电 EDA有（≥4 Hz，0.01–100 μS）有（4 Hz，0.01–100 μS）
皮肤温度有（1 Hz，0–50 °C，±1 °C）有（约 4 Hz）
加速度计三轴（≥20 Hz）三轴（约 32 Hz）
陀螺仪有（六轴，含角速度）无
环境传感器（温 / 湿 / 气压）有无
边缘计算 / 本地预处理有（PTEC100 实时预处理与特征计算）无（需导出后处理）
科研云平台 / 数据管理有（批量下载原始与特征数据、账户隔离、本地部署）E4-Cloud / MATLAB 工具箱
ESM 经验取样 App有（问卷 / 录音 / 视频 / 手机使用 / 主动标记）无
群体超扫描同步支持多人同步采集与统一时间轴单设备为主
国产化 / 自主可控全国产进口
数据一致性与 Biopac / Polar / Shimmer 一致性 ≥ 0.95科研级
连续采集续航感知终端约 48 小时（实时传输）约 24–32 小时

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E4 参数来源于 Empatica 官方公开资料（采样率等均为近似值），正式对外发布前请以官方最新规格书核对；本产品与 Biopac / Polar / Shimmer 的一致性结论基于对比实验。

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