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脉搏信号在情感状态识别中的研究的任务书
任务书
一、研究背景
情感状态是人类交流中的重要因素，因此对情感状态的识别研究已经吸引了越来越多的关注。传统的情感状态识别方法主要依赖于人工标注的语音和视频信号。但是，这些方法存在缺点：人工标注数据耗费时间和人力，并且对情感状态产生了主观性影响。
近年来，用心率变异性（HRV）和脉搏信号进行情感状态识别的研究日益增多，并取得了一定的进展。因为心率和脉搏变异性是一种无意识而自发地产生，不受人意志的影响。
二、研究目的
本研究旨在探讨脉搏信号在情感状态识别中的应用。具体研究任务包括：
1.系统性地调查现有的脉搏信号情感状态识别方法的研究现状和发展趋势；
2.探究脉搏信号与情感状态的关系，并结合心率和脉搏变异性研究其对情感状态识别的影响；
3.通过实验证明脉搏信号对情感状态识别的有效性。
三、研究内容
1.调查现有的脉搏信号情感状态识别方法，在分析比较现有研究基础上，提出一套脉搏信号情感状态识别的新方法。
2.探究脉搏信号与情感状态的关系，主要包括以下研究内容：
（1）寻找心脏的自主控制机制，确定与情感相关的心脏活动指标；
（2）研究个体情感状态和生理反应的关系，探讨脉搏信号的特征与不同情感状态的对应关系；
（3）确定脉搏信号中最能体现情感状态的特征，进一步完善分类模型。
3.实验部分：根据前两部分的研究结果，设计实验验证脉搏信号在情感状态识别中的有效性。主要内容包括人体试验、数据处理和统计分析。
四、研究意义
本研究的意义在于提供一种新的情感状态识别方法，为情感计算领域的研究提供理论基础和技术手段。同时，还可为心理学、生理学、医学等领域提供新的研究思路和思考方式。
五、研究方法
1.文献调研：收集和阅读相关文献，分析现有脉搏信号情感状态识别方法的研究现状和存在的问题；
2.实验设计：确定实验流程和试验方案，包括研究对象的选择、数据采集的方法、实验条件和参数等；
3.数据处理与分析：数据预处理、特征提取和分类模型构建，最后对实验结果进行统计学分析；
4.结果呈现：将研究结果和分析结论以论文的形式呈现。
六、时间安排
本研究预计用时12个月，时间安排如下：
第一至第二个月：文献调研和研究现状分析；
第三至第六个月：实验设计和数据采集；
第七至第九个月：数据处理和特征提取；
第十至第十一个月：分类模型构建和效果评估；
第十二个月：论文撰写和最终报告。
七、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.系统性的脉搏信号情感状态识别方法，提高情感状态识别的准确性和效率；
2.揭示脉搏信号与情感状态的关系，探讨脉搏信号特征与不同情感状态的对应关系；
3.验证脉搏信号在情感状态识别中的有效性，为开展相关研究提供新的思路和方向；
4.发表学术论文和报告，提高研究者的学术水平。