可穿戴多生理行为
采集计算套件
便携式科研级多模态生理行为数据采集与分析系统：多模态数据同步采集与自动化特征分析深度整合，可穿戴、实时计算、端到端。核心软件与算法自主可控，既支撑自由场景下的科研采集，也满足敏感领域的数据主权要求。
- 5 个采集模块覆盖 7 种生理与 2 种行为数据，环境与定位数据同步接入
- 边缘计算终端统一时间基准，采集同时完成预处理与特征计算
- 核心软件与算法自主可控，支持本地存储与私有化部署
产品演示图片核心痛点
真实作业场景下的采集需求，与台式多导仪的设计前提并不一致。
生态效度低
传统生理数据采集高度依赖台式多导生理仪，被试受线缆/中继器束缚，只能在实验室静息或受控环境下完成实验。
脱离实验室场景数据同步难
户外移动场景、自然交互行为、长时连续记录以及多人同步采集等研究需求，都难以通过传统方案实现。
跨模态数据分析门槛高
情绪唤醒、认知负荷、人机交互等研究需要同时采集生理、行为与环境多维度数据；仅信号同步与数据预处理两项工作就对许多交叉学科研究者构成技术门槛。
国产化设备缺失
高端科研采集设备长期依赖进口，在自主可控与数据安全层面存在隐患；且采购周期长、售后响应慢、技术支持难以快速落地。
核心优势
四条价值主张，一条条对应上面那四道坎。
把采集带出实验室
全蓝牙无线连接，被试不再被线缆束缚，可在室内外自由活动、长时记录自然状态。
多人多模态同步采集
各模块独立无线设计，多名被试同时佩戴时由边缘计算终端统一完成时间对齐，为群体超扫描研究提供可行方案。
先验特征自动化分析
覆盖对情绪、压力、疲劳、负荷敏感的百余种先验特征，上传数据即可批量获取结构化特征，大幅降低跨学科研究门槛。
系统化国产整合
核心软件与算法自主可控，支持本地存储与私有化部署，符合国内数据安全与保密要求。
产品构成
采集、计算、操作、平台四段构成；硬件、软件、使用模式与选配依次展开。
采集 — 计算 — 操作 — 平台，一站式闭环
5 个采集模块覆盖 7 种生理和 2 种行为数据，以及环境和定位数据的同步采集；由边缘计算终端统一接收原始数据、提供统一时间基准并实时计算特征，构成一套使用场景灵活、数据模态丰富、特征分析高效的一站式国产解决方案。
5 个采集模块
便携式脑电、多模态人因感知终端、指环式血氧、单导联心电（运动心率带）、无线表面肌电——全蓝牙无线、独立佩戴。
边缘计算终端
实时接收各采集模块原始数据，提供统一时间基准；实时预处理与特征计算，并将原始数据与特征数据传输至采集系统。
多生理行为实验操作端
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传输至采集系统。
可穿戴多生理行为采集系统
自动完成标准化先验特征提取，覆盖 200+ 对情绪、压力、疲劳、负荷敏感的经典指标；原始与特征数据均可批量导出，支持云端 + 本地两种处理模式。
5 个采集模块 + 边缘计算终端
参数摘自《可穿戴多生理行为采集计算套件产品介绍（202608 版）》
便携式脑电
- 4 通道（FP1、FP2、F7、F8），耳夹参考电极 2 个
- 采样率 ≥500 Hz，共模抑制比 ≥90 dB
- 输入阻抗 1GΩ，输入噪声 ≤1 μVrms
- 蓝牙 BLE 5.2，可充电锂电池，续航 ≥10 小时
多模态人因感知终端
- 腕式设计，8 种以上生理、行为与环境数据同步采集
- 脉搏波 ≥100 Hz；皮肤电 ≥4 Hz（24 Hz 交流激励，0.01~100 μS）
- 皮肤温度 ≥1 Hz（0~50°C，±1°C）
- 六轴加速度 ≥20 Hz（±2~±16g / ±250~±2000 dps）
- 温度、湿度、气压 ≥1 Hz
指环式血氧
- 血氧范围 70%~99%（80%~99% ±2%；70%~79% ±3%）
- 脉率 30~250 bpm，精度 ±2 bpm
- 低氧预警：支持震动提醒
- 蓝牙 BLE，续航 ≥12 小时，充电 ≤3 小时
单导联心电（运动心率带）
- 采样率 ≥130 Hz，内置加速度计传感器
- 工作温度 -10°C ~ 50°C，电池容量 ≥165 mAh
- 续航 ≥400 小时（待机）
- 低功耗 ARM Cortex-M4 处理器（64 MHz），蓝牙 BLE
无线表面肌电
- 2 通道，采样率 500/1000/2000 Hz 可灵活配置
- 通频带 0~500 Hz，全频段保留直流放大、直流耦合
- 输入范围 200 mV~2.42 V（七档可选），噪声 ≤0.4 μVrms
- 输入阻抗 1GΩ，共模抑制比 ≥120 dB
- 传感器续航 ≥10 小时，待机 ≥90 天
边缘计算终端
- 处理器 ≥2.45 GHz 八核，内存 ≥8GB + 128GB
- 蓝牙支持，Wi-Fi 双频
- 设备连接：同时接入 5 款蓝牙设备，支持绑定/解绑
- 设备监控：实时监测连接状态、采集时长、蓝牙信号强度
- 数据采集：任意设备独立开始/结束采集
- 数据分析：实时对多种生理和行为数据预处理与特征计算
实验操作端 · PC 端 · 科研数据云平台
多生理行为实验操作端
系统内存 ≥6G · 存储容量 ≥128GB
- 实验控制：支持采集设备的结束控制
- 设备监控：同屏卡片网格同时监控多个采集源
- 事件标记：主动标记 + 标记点查看编辑，支持基于任务的自动打点
- 数据管理：标记点数据上传及上传记录查看
- 实验场景维护：修改实验名称及事件标记名称
采集系统（PC 端）
CPU I7 及以上 · 内存 ≥32G · ≥512G 固态硬盘
- 设备监控：实时监测连接状态、采集时长、蓝牙信号强度
- 数据采集：任意设备独立开启 + 多设备批量停止
- 数据处理：原始数据单独/批量处理，自动实现多模态数据与打点事件的时间对齐及同步融合
- 数据分析：本地特征自动计算，特征数据单独/批量下载
采集系统（科研数据云平台）
与 PC 端两种模式灵活切换
- 设备管理：5 款蓝牙设备列表展示，查看设备绑定详情
- 数据同步：云平台数据同步到本地 PC 端，按数据来源区分本地与同步数据
- 数据处理：原始数据单独/批量处理，时间对齐及同步融合
- 数据分析：云端特征自动计算，特征数据单独/批量下载
PC 端直连 vs 边缘计算终端 / 云平台
无论哪种使用模式，数据存储格式、分析方法完全一致，可随时切换，已有数据无缝兼容
| 对比维度 | PC 端直连模式 | 边缘计算终端 / 云平台模式 |
|---|---|---|
| 拓扑结构 | 采集设备 → 蓝牙 → 主试电脑 | 采集设备 → 蓝牙 → 边缘终端 → WiFi → 云平台 |
| 适用场景 | 实验室固定场景、短时程、敏感领域 | 移动实验、户外采集、长时程自然状态记录 |
| 便携程度 | 低（依赖电脑） | 高（仅边缘计算终端，不需要电脑） |
| 同步机制 | 依赖电脑系统时钟，蓝牙调度延迟 | 基于 HTTP 时间同步协议，与服务端时钟校准 |
| 数据存储 | 电脑本地存储，数据安全有保障 | 云平台存储，可下载至电脑本地存储 |
| 数据分析 | 电脑本地离线分析 | 边缘终端实时计算 + 云平台离线分析 |
| 续航优势 | 电脑蓝牙直连，功耗较高 | 边缘端低功耗蓝牙，边缘端独立供电 |
| 事件打点 | 仅支持事件自动打点 | 自动打点 + 主动/手动打点（实验操作端） |
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• PC 端直连模式：实验任务、场景、被试群体敏感，数据需本地存储、分析
• 边缘计算终端 / 云平台模式：真实作业场景、长时程追踪采集，可手动打点，支持数据实时分析
中控箱 & 数据接口服务
中控箱
集成多生理行为实验操作端、边缘计算终端与科研数据云平台（本地部署），支持 PC 端直连与边缘计算终端 / 云平台两种使用模式，适配缺网、缺电、高噪等极端作业环境。
- CPU：I7 及以上，8 核 16 线程
- 内存 ≥32G，硬盘 ≥1T SSD
数据接口服务
提供接口服务，支持二次定制开发；MQTT 实时流式输出，原始数据 + 特征数据双路推送，便于对接第三方系统。
支持语言：CJavaPythonMatlabPHPC#
运作机制
从佩戴模块到拿到可分析的数据，五个环节由边缘计算终端串成一条链。
佩戴与配对
按研究需要为被试佩戴脑电、心电、肌电、血氧或人因感知模块，与边缘计算终端蓝牙配对。
建立实验
在实验操作端建立实验与被试信息，设置采集源、采样率与事件标记方案。
同步采集
多模块同时采集，边缘终端统一接收原始数据并提供公共时间基准。
实时特征
采集过程中实时完成预处理与 200+ 先验特征计算，无需事后手工清洗。
导出与分析
原始数据、特征与事件标记同步至云平台，批量下载或通过接口进入分析工具。
数据交付
200+ 先验特征全部结构化输出，可直接进入统计工具。
覆盖脑电、脉搏波、皮肤电、血氧、心电、肌电等多模态数据，提供数据预处理，以及 200 多种对情绪状态、心理压力、疲劳水平、认知负荷敏感的先验特征的自动计算
| 信号类型 | 特征数量 | 代表性指标 |
|---|---|---|
| 脑电 EEG | 40 | Delta/Theta/Alpha/Beta/Gamma 功率谱密度、能量、不对称性 |
| 脉搏波 PPG | 56 | 平均心率、SDNN、RMSSD、pNN20、pNN50、LF/HF 比值 |
| 皮肤电 EDA | 49 | SCL、SCR 幅度/潜伏期/恢复时间、导数、差分指标 |
| 血氧 SpO₂ | 3 | 血氧值、脉率、灌注指数 |
| 心电 ECG | 34 | 心率、HRV、呼吸率、近似熵、样本熵 |
| 肌电 EMG | 23 | RMS、波形长度、过零率、平均频率、中位频率 |
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Reference
[1] 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.
[2] 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.
选型对比
与台式多导生理仪的代表机型逐项对比，差别集中在场景、通道与算法三层。
| 对比维度 | 中科心研 MP230 | Biopac MP200 系列 |
|---|---|---|
| 产品定位 | 可穿戴、实时计算、端到端的生理行为多导仪 | 台式多导生理仪的代表，方法学的金标准 |
| 连接方式 | 全蓝牙无线连接，无任何线缆束缚 | 有线连接为主，仅部分采集模块与中继器间无线通讯 |
| 适用场景 | 真实作业场景 / 长时程自然采集 | 实验室固定场景 |
| 便携程度 | 高（边缘终端独立汇聚，不依赖电脑） | 低（必须连接台式主机，依赖电脑运行） |
| 国产化 | 全国产化硬件 + 软件，自主可控 | 美国产品，受国际贸易管制 |
| 合规准入 | 方便携带，适用于缺网、缺电、高噪等极端作业环境下使用，满足军工/国防国产化采购要求 | 不可用 |
| 特征计算 | 边缘终端实时计算 + 云平台离线分析 | 本地电脑离线分析 |
| 数据外发 | MQTT 实时流式输出，原始数据 + 特征数据双路推送，便于对接第三方系统 | 需通过 SDK/API，门槛较高 |
| 产品售后 | 本地售后团队，响应及时、沟通高效、维修成本低 | 响应速度慢、沟通成本高、维修依赖海外调拨 |
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