與脈搏信號分析
自動化多角度分析模式 ：基于自動識別/自定義整段、場景、事件及片段分析，滿足對時間點或時間段內數(shù)據(jù)趨勢變化的精確分析。支持狀態(tài)識別研究的自動化處理，如疲勞狀態(tài)、認知負荷，輸入研究時間段參數(shù)，自動化完成特征值提取與分析。

自動化多角度分析模式 ：基于自動識別/自定義整段、場景、事件及片段分析，滿足對時間點或時間段內數(shù)據(jù)趨勢變化的精確分析。支持狀態(tài)識別研究的自動化處理，如疲勞狀態(tài)、認知負荷，輸入研究時間段參數(shù)，自動化完成特征值提取與分析。

數(shù)據(jù)處理與特征點提取 ：系統(tǒng)內置多種信號處理方式，包括小波、高/低通濾波等對原始信號進行處理，自動標記R峰值點（包括異常值檢測、異常點矯正），提取IBI間期，進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，可一鍵導出.csv文件。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統(tǒng)計、經FFT轉換的頻域數(shù)據(jù)以及非線性分析，從不同角度挖掘數(shù)據(jù)信息。支持一鍵導出原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)以及結果的可視化報告，更加可靠與豐富。

多模態(tài)數(shù)據(jù)同步交叉統(tǒng)計 ：支持HRV信號與多模態(tài)數(shù)據(jù)進行交叉統(tǒng)計分析，包括行為、眼動、腦電、動作捕捉以及其他的身體電信號數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多維度的結果驗證與多模態(tài)數(shù)據(jù)更精確的的狀態(tài)識別。

HRV高級數(shù)據(jù)處理分析模塊可以結合人機環(huán)境同步平臺和身體記錄系統(tǒng)采集到與HRV指標相關的身體信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數(shù)據(jù)；在整體呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎上，還可以根據(jù)片段、事件、場景三種分割方式進行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與分析；可導出ASCII格式的原始數(shù)據(jù)、處理后數(shù)據(jù)和分析后數(shù)據(jù)；并可導出可視化分析報告。

1、信號處理模塊：

處理方法包括數(shù)字濾波和R點提取。數(shù)字濾波包含四種，分別為小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、帶阻（Band Stop），用以濾除噪音干擾，從而得到有用的PPG信號；

R點提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、異常點檢測（Ectopic Detection）、異常點矯正（Ectopic Correction）。用戶可根據(jù)需要自定義輸入?yún)?shù)，可選擇多種處理方法進行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。

手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區(qū)域進行插值。