PPG

PPG 情绪识别：几条路线的取舍与实测 写在前面 这个工作并不算solid，目前正在数据收集和实测阶段，涉及的数据集也只有WESAD和DEAP，并没有很强的参考意义，请谨慎参考。 摘要 要解决的问题很简单：在手表侧只有 PPG 和三轴加速度这两类输入的前提下，能不能先估计 valence 和 arousal，再映射到 Russell 情绪模型中的象限和离散标签，从而形成一条可闭环的情绪识别链路。 当前项目一共走过三条路线。第一条是 XGBoost Feature Baseline，它使用 HRV + ACC + SQI 这类手工特征，目标是先把任务跑通，并给后续复杂模型提供一个稳定参照。第二条是 EMCNN PPG-only，它直接建模单通道 PPG 波形，是当前的默认主方案。第三条是 EMCNN + aux，在 EMCNN 的基础上再加入 ACC/SQI 辅助输入，作为实验增强路线。 在当前 WESAD LOSO 实测下，EMCNN PPG-only 是综合表现最好的方案：它同时超过了 XGBoost 基线，并且比 EMCNN + aux 保持了更好的连续回归误差。EMCNN + aux 虽然在分类指标上更强，但 VA MAE 更差，更像分类增强方案。除此之外，本文还补充了推理性能、CPU/GPU、并发、内存和显存开销的实测，目的是把“能不能识别”和“值不值得部署”放在同一张桌子上讨论。 本文不公开项目实现和数据实测，仅作交流学习。 这个工作并不算solid，目前正在数据收集和实测阶段，涉及的数据集也只有WESAD和DEAP，并没有很强的参考意义，请谨慎参考。 一、这件事到底在做什么 当前项目的目标不是做一个泛泛的“情绪分类器”，而是要在手表侧有限传感器条件下，建立一条可以闭环的 Russell 情绪建模链路。输入是 PPG + ACC，中间层输出是连续的 valence 和 arousal，最后再映射到 Russell 情绪模型中的象限和离散标签。当前仓库中的推理接口已经对应到了这条链路： 连续层：valence / arousal 决策层：quadrant 展示层：21 个 Russell 标签 + Top-3 这里有一个必须讲清楚的前提：当前项目并不预设 PPG 能直接“表达情绪”，也不假设 PPG 和 valence/arousal 之间存在简单、稳定、显式的一一对应关系。更稳妥的说法是，情绪状态会通过自主神经系统影响心率、血管张力、外周循环和节律变化，而 PPG 恰好能观测到这些变化的一部分。因此，当前项目真正检验的是这样一个工程假设：PPG/ACC 中可能存在与 valence/arousal 相关的可学习统计模式。如果这个假设成立，就有机会在手表侧形成一套弱侵入、持续性的情绪状态估计能力。 ...