多模态刺激呈现系统
无需编程即可完成完整的实验范例设计。实验任务支持图片、声音、文本、视频等标准化刺激内容，诱发特定的情绪状态；同时支持呈现各类问卷、认知行为范式；并且可以通过电刺激、嗅棒研究刺激条件对生理数据的影响。系统搭载沉浸式高强度VR任务，可进一步深度诱发应激、恐惧等心理状态。
- 图片、声音、文本、视频等标准化刺激内容，无需编程即可完成实验范例设计
- 支持 VR 情绪诱发与电刺激、嗅棒等多感官通道设备同步触发
- 第三方设备与模拟任务可接入，呈现时刻与采集时刻共用一条时间线
产品演示图片核心痛点
刺激呈现的难点很少在素材多少，而在「呈现时刻」与「数据时刻」对不上。
素材、任务、问卷各跑一套
VR、视频、问卷与第三方任务分别启动，呈现时刻全靠人工记，事后对齐成本高。
刺激什么时候出现说不清
毫秒级锁时靠各软件自己计时，跨设备就失去参照，事件相关分析难以成立。
视觉之外的通道接不进来
电刺激、嗅棒、触觉反馈无法与画面同步触发，多感官实验只能简化设计。
实验配置散落在人脑里
参数、顺序、时长靠笔记复述，换人换机器就要重搭一遍。
把素材、任务与设备触发收进同一份实验配置：一次配置决定呈现什么、何时呈现、何时打点，呈现时刻与采集时刻共用一条时间线。
核心优势
一套配置替代多套软件的拼接，减少方法学上的不确定。
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输出科研范式和指标体系
输出 20+ 具有引领性的科研范式、技术方案、先验特征和指标体系，助力多学科交叉融合与科研范式的持续创新
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完全自主知识产权
中国科学院心理研究所科研转化成果，支持 30 多款国外主流科研设备以及国产化脑电、眼动仪等采集设备的接入
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专业数据分析培训
由中国科学院心理研究所组织国内相关领域专家，开办面向电生理信号、眼动轨迹等多模态数据分析的培训课程与技术指导
产品构成
硬件侧由设备接入与多感官通道两部分组成。
第三方设备接入
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集成各类高精度飞行、舰船、汽车模拟器及仿真工具链，高逼真虚拟驾驶环境，运动平台，以及及人-机-环数据采集与分析系统。
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在模拟驾驶任务中，能够同步采集驾驶员的各项生理数据、行为数据及模拟器运行状态数据，为自动驾驶、智能座舱、自然人机交互等领域的研究提供丰富、客观、多源的数据支撑。
多感官通道设备
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电刺激
模块支持 8 通道，最多 4 人同步进行电剌激，适合开展多人/超扫描研究。每个通道可独立设置不同参数独立触发，也支持多通道同时触发。调节参数多样，支持在较大范围和精度内进行参设置，如波形、强度、频率、脉宽等。适合开展疼痛、应激相关领域的基础应用研究。
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嗅棒
可作为实验工具用于检测感知加工、感知觉与记忆加工的关联，同时可作为刺激源诱发不同的情绪状态，并结合 多模态数据检验不同心理状态下受试者的神经机制，支持检测结果的记录、存储、有助于后续进行数据挖掘。
运作机制
从选素材到导出数据，四个环节都在同一份实验配置里完成。
选择素材
从情绪诱发、VR、认知任务与问卷素材库中选择，或导入自有素材。
配置实验
无需编程完成实验范例设计，设置呈现顺序、时长与触发条件。
同步触发
刺激呈现与多模态采集共用时间基，第三方设备与任务按规则触发。
回看与导出
实验过程可回看，刺激序列与打点标记随数据一并导出。
数据交付
素材与任务库按类型组织，可按研究方向直接取用。
第三方模拟任务接入
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系统支持接入各类模拟作业任务，如模拟航空任务(包括言语通讯、仪表监控，资源管理以及目标追踪任务)，模拟交通管制、调度任务，模拟中控室操纵任务等。
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可设置每个任务的难度，以及同时需要完成任务的数量，为研究作业人员认知负荷、疲劳、情境意识、人机协同、人机功能分配提供基础任务平台。
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支持模拟作业任务的关键事件信息(如任务开始、结束)的自动打点，以及打点信息与多模态数据在时间序列上的自动对齐、融合。
VR情绪诱发素材
VR 情绪诱发通过高空、密闭、狭小空间等方式诱发应激反应，以及焦虑、恐惧等情绪状态，诱发效果好、持续时间长、生态效度高，适用于特殊岗位关键作业人员。VR 场景及任务可与打点标记功能联动，便于后续与多种生理和行为数据的融合分析。已获得多项科技部重点研发计划、科技委某技术领域基金项目、重点项目的支持。
认知任务&问卷素材
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认知任务
内置 60+ 心理学经典的认知实验范式，涵盖感知觉、注意、记忆、逻辑思维、执行功能、决策、眼手协调、空间运动、运动控制等多个维度认知能力的测量与评估。每个任务支持刺激呈现、按键反应等关键事件在生理数据上的自动标记，以及正确率、反应时等指标的自动计算。
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问卷量表
涵盖中小学生心理健康筛查、多元智能测评，大学生抑郁及自杀意念筛查、职业发展测评，特殊职业群体(军人、警察、驾驶员、调度员、被监管人员)岗位胜任力评估，企业员工心理风险与领导力评估，以及老年人神经认知障碍筛查等。
情绪诱发素材库
适用于中国社会和文化背景、标准化情绪视频材料库：涵盖 4 类消极情绪（悲伤、愤怒、恐惧、厌恶）、 4 大 类（ 16 小类）积极情绪（乐趣类、共情类、创造类、价值类）和中性情绪，共计 56 段视频片段及主观评定。
标准化情绪图片、声音、文字、面部表情素材库:
- 国际情感图片库(IAPS)
- 中国情感图片库(CAPS)
- 国际情感数码声音库(IADS)
- 中国情感数码声音库(CADS)
Reference
[1] Ge, Y., Zhao, G., Zhang, Y., Houston, R.J., Song, J. (2019). A standardized database of Chinese emotional film clips. Cognition and Emotion 33(1):1-15.
[2] Liu, Y. J., Yu, M., Zhao, G., Song, J., Ge, Y., & Shi, Y. (2018). Real-time movie-induced discrete emotion recognition from EEG signals. IEEE Transactions on Affective Computing,9(4), 550-562.
选型对比
与「多套软件拼接」相比，差别集中在配置方式、同步方式与素材来源三处。
对比为选型参考，具体通道与素材数量以实际配置为准。