# 情绪分析算法详细文档 ## 一、概述 本算法基于生理信号（心率、呼吸率、心率变异性、体动数据）进行情绪状态分析，输出主要情绪、次要情绪、情绪强度、效价、唤醒度等多维度指标。 --- ## 二、情绪类型定义 | 枚举值 | 情绪类型 | 英文名 | |--------|----------|--------| | 0 | 平静 | CALM | | 1 | 高兴 | HAPPY | | 2 | 兴奋 | EXCITED | | 3 | 焦虑 | ANXIOUS | | 4 | 愤怒 | ANGRY | | 5 | 悲伤 | SAD | | 6 | 压力 | STRESSED | | 7 | 放松 | RELAXED | | 8 | 未知 | UNKNOWN | --- ## 三、整体算法流程图 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 开始分析 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 输入数据预处理 │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 心率数据 │ │ 呼吸数据 │ │ HRV数据 │ │ 体动数据 │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ └─────────────┴─────────────┴─────────────┘ │ │ ▼ │ │ ┌────────────────────────┐ │ │ │ 滑动窗口平滑处理 │ │ │ │ (WINDOW_SIZE = 15) │ │ │ └────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 计算各情绪得分 │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ CalmScore() = 0.45×HR + 0.22×Stability + 0.27×RR │ │ │ │ + 0.16×RR_reg + 0.10×HRV + 0.08×Move │ │ │ │ │ │ │ │ HappyScore() = 0.45×HR + 0.10×Variability + 0.34×RR │ │ │ │ + 0.10×HRV + 0.08×Move │ │ │ │ │ │ │ │ ExcitedScore() = 0.45×HR + 0.10×Trend + 0.34×RR │ │ │ │ + 0.10×HRV + 0.10×Move │ │ │ │ │ │ │ │ AnxiousScore() = 0.36×HR + 0.16×Std + 0.25×(1-HRV) │ │ │ │ + 0.10×Stress + 0.16×(1-RR_reg) │ │ │ │ + 0.10×Move │ │ │ │ │ │ │ │ AngryScore() = 0.36×HR + 0.20×Trend + 0.25×(1-HRV) │ │ │ │ + 0.20×(1-RR_reg) + 0.10×Move │ │ │ │ │ │ │ │ SadScore() = 0.40×(-HR) + 0.15×(1-Std) + 0.28×(-RR) │ │ │ │ + 0.10×RR_reg + 0.10×(1-HRV) │ │ │ │ + 0.10×(1-Move) │ │ │ │ │ │ │ │ StressedScore()= 0.36×HR + 0.20×Trend + 0.25×(1-HRV) │ │ │ │ + 0.10×Stress + 0.16×(1-RR_reg) │ │ │ │ + 0.10×Move │ │ │ │ │ │ │ │ RelaxedScore() = 0.40×(-HR) + 0.22×(1-Std) + 0.16×(-RR) │ │ │ │ + 0.10×RR_reg + 0.10×(1-Move) │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 概率归一化 #1 │ │ │ │ P_i = Score_i / Σ(Score_j), j = 0 to 8 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Top1 概率放大 │ │ │ │ Score_max = Score_max × 1.3 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 概率归一化 #2 │ │ │ │ P_i = Score_i / Σ(Score_j), j = 0 to 8 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 自适应平滑处理 │ │ │ │ diff = |P_i - P_prev_i| │ │ α = (diff > 0.2) ? 0.6 : 0.25 │ │ P_i = α × P_i + (1-α) × P_prev_i │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 提取 Top1 和 Top2 │ │ │ │ 遍历找出: maxProb(最大), secondProb(第二大) │ │ primaryEmotion = emotion[maxIdx] │ │ secondaryEmotion = emotion[secondIdx] │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ UNKNOWN 判断 │ │ │ │ if (maxProb < 0.20 && (maxProb - secondProb) < 0.03) │ │ primaryEmotion = UNKNOWN │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 负面情绪合并 │ │ │ │ if (primaryEmotion ∈ {ANXIOUS, ANGRY, STRESSED}) │ │ combinedProb = P[ANXIOUS] + P[ANGRY] + P[STRESSED] │ │ primaryEmotion = STRESSED │ │ confidence = max(combinedProb, 各负面情绪概率) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 计算情绪强度 │ │ │ │ hrFactor = |HR - HR_baseline| / 40.0 │ │ hrvFactor = 1 - sigmoid(HRV_rmssd, 0.02, 40) │ │ rrFactor = |RR - RR_baseline| / 10.0 │ │ │ │ intensity = 0.4 + 0.3×clamp(hrFactor) │ │ + 0.2×clamp(hrvFactor) + 0.1×clamp(rrFactor) │ │ │ │ intensity = clamp(intensity, 0.3, 1.0) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 计算情绪维度 │ │ │ │ valence = (P[hAPPY] + P[eXCITED] + P[rELAXED] + P[cALM]) │ │ - (P[aNXIOUS] + P[aNGRY] + P[sAD] + P[sTRESSED]) │ │ │ │ arousal = (P[eXCITED] + P[aNXIOUS] + P[aNGRY]) │ │ / (P[eXCITED] + P[aNXIOUS] + P[aNGRY] │ │ + P[cALM] + P[rELAXED] + P[sAD]) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ UNKNOWN 强制落地 │ │ │ │ if (primaryEmotion == UNKNOWN) │ │ if (arousal > 0.6) → EXCITED │ │ else if (valence < -0.2) → STRESSED │ │ else → CALM │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 计算压力水平 │ │ │ │ stressLevel = f(HRV, HR, RR, 压力指数) │ │ anxietyLevel = f(HR, HRV, 呼吸规律性) │ │ relaxationLevel = f(HRV, HR, 体动) │ │ │ │ sympatheticActivity = 1 - autonomicBalance │ │ parasympatheticActivity = autonomicBalance │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 输出结果 │ │ primaryEmotion, secondaryEmotion, confidence, intensity, │ │ valence, arousal, stressLevel, anxietyLevel, │ │ relaxationLevel, sympatheticActivity, parasympatheticActivity │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 四、核心计算函数详解 ### 4.1 Sigmoid 函数 ```cpp float sigmoid(float x, float k, float x0) { return 1.0f / (1.0f + exp(-k * (x - x0))); } ``` **数学公式：** ``` σ(x; k, x₀) = 1 / (1 + e^(-k(x-x₀))) ``` **参数说明：** - `k`: 斜率参数，控制曲线的陡峭程度 - `x₀`: 中心点参数，曲线中点对应的x值 **函数图像特征：** - 当 `x = x₀` 时，σ = 0.5 - 当 `k > 0` 时，曲线单调递增 - `k` 越大，曲线越陡峭 --- ### 4.2 Gaussian 函数 ```cpp float gaussian(float x, float mean, float std) { float diff = x - mean; return exp(-(diff * diff) / (2 * std * std)); } ``` **数学公式：** ``` G(x; μ, σ) = exp(-(x-μ)² / (2σ²)) ``` **参数说明：** - `μ`: 均值，函数峰值位置 - `σ`: 标准差，控制曲线宽度 **函数图像特征：** - 当 `x = μ` 时，G = 1（最大值） - `σ` 越小，曲线越尖锐 - `σ` 越大，曲线越平缓 --- ### 4.3 归一化函数 ```cpp // 心率归一化 float normalizeHR(float hr, float baseline) { return (hr - baseline) / baseline; } // 呼吸率归一化 float normalizeRR(float rr, float baseline) { return (rr - baseline) / baseline; } // HRV归一化 float normalizeHRV(float rmssd) { return clamp(rmssd / 100.0f, 0.0f, 1.5f); } // 体动归一化 float normalizeMovement(float movement) { return clamp(movement / 100.0f, 0.0f, 1.0f); } ``` --- ## 五、各情绪评分算法 ### 5.1 平静情绪 (Calm) **适用场景：** 心率稳定、接近静息基线，呼吸规律，体动较低 **计算公式：** ``` Score_calm = 0.45 × G(|HR_norm|, 0, 0.3) + 0.22 × (1 - clamp(HR_std / 12, 0, 1)) + 0.27 × G(|RR_norm|, 0, 0.5) + 0.16 × RR_regularity + 0.10 × σ(HRV_norm, 2.0, 0.7) + 0.08 × G(Move_norm, 0.15, 0.2) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.45 | 最重要，心率需接近基线 | | 心率稳定性 | 0.22 | 心率变化小 | | 呼吸率偏离度 | 0.27 | 呼吸需正常 | | 呼吸规律性 | 0.16 | 呼吸规律 | | HRV水平 | 0.10 | HRV正常或较高 | | 体动水平 | 0.08 | 体动低 | --- ### 5.2 高兴情绪 (Happy) **适用场景：** 心率略高于基线、有适度变异性，呼吸正常，HRV较高 **计算公式：** ``` Score_happy = 0.45 × G(HR_norm, 0.3, 0.25) + 0.10 × [1.5 < HR_std < 10 ? 1 : 0] + 0.34 × G(|RR_norm|, 0, 0.5) + 0.10 × σ(HRV_norm, 2.0, 0.9) + 0.08 × G(Move_norm, 0.45, 0.25) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.45 | 略高于基线，Gaussian中心0.3 | | 心率变异性 | 0.10 | 适度变异(1.5-10) | | 呼吸率偏离度 | 0.34 | 呼吸正常 | | HRV水平 | 0.10 | HRV较高 | | 体动水平 | 0.08 | 适中活跃 | --- ### 5.3 兴奋情绪 (Excited) **适用场景：** 心率显著升高且趋势上升，呼吸加快，HRV中等，体动较高 **计算公式：** ``` Score_excited = 0.45 × σ(HR_norm, 2.0, 0.6) + 0.10 × [HR_trend > 1.5 ? 1 : 0] + 0.34 × σ(RR_norm, 2.0, 0.5) + 0.10 × G(HRV_norm, 0.7, 0.4) + 0.10 × σ(Move_norm, 2.0, 0.6) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.45 | 显著升高( sigmoid中心0.6) | | 心率趋势 | 0.10 | 趋势上升加分 | | 呼吸率偏离度 | 0.34 | 呼吸加快 | | HRV水平 | 0.10 | 中等HRV | | 体动水平 | 0.10 | 高活跃 | --- ### 5.4 焦虑情绪 (Anxious) **适用场景：** 心率升高但变异小，HRV低，压力指数高，呼吸不规律 **计算公式：** ``` Score_anxious = 0.36 × σ(HR_norm, 2.0, 0.4) + 0.16 × (1 - σ(HR_std / 6, 2.0, 0.5)) + 0.25 × (1 - σ(HRV_norm, 2.0, 0.6)) + 0.10 × σ(HRV.stressIndex / 30, 2.0, 0.5) + 0.16 × (1 - RR_regularity) + 0.10 × G(Move_norm, 0.55, 0.3) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.36 | 升高( sigmoid中心0.4，较早触发) | | 心率稳定性 | 0.16 | 变异小（焦虑时心率僵化）| | HRV水平 | 0.25 | HRV低（高权重）| | 压力指数 | 0.10 | 压力指数高 | | 呼吸规律性 | 0.16 | 呼吸不规律 | | 体动水平 | 0.10 | 躁动状态 | --- ### 5.5 愤怒情绪 (Angry) **适用场景：** 心率快速升高且趋势明显，HRV低，呼吸不规律，体动高 **计算公式：** ``` Score_angry = 0.36 × σ(HR_norm, 2.0, 0.75) + 0.20 × σ(HR_trend / 4, 2.0, 0.5) + 0.25 × (1 - σ(HRV_norm, 2.0, 0.5)) + 0.20 × (1 - RR_regularity) + 0.10 × σ(Move_norm, 2.0, 0.7) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.36 | 显著升高( sigmoid中心0.75) | | 心率趋势 | 0.20 | 快速上升趋势 | | HRV水平 | 0.25 | HRV低 | | 呼吸规律性 | 0.20 | 不规律 | | 体动水平 | 0.10 | 高活跃 | --- ### 5.6 悲伤情绪 (Sad) **适用场景：** 心率偏低，呼吸浅慢，HRV低，体动低 **计算公式：** ``` Score_sad = 0.40 × σ(-HR_norm, 2.0, 0.2) + 0.15 × (1 - σ(HR_std / 4, 2.0, 0.3)) + 0.28 × σ(-RR_norm, 2.0, 0.3) + 0.10 × RR_regularity + 0.10 × (1 - σ(HRV_norm, 2.0, 0.4)) + 0.10 × (1 - σ(Move_norm, 2.0, 0.15)) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.40 | 心率偏低（负偏离）| | 心率稳定性 | 0.15 | 变化小 | | 呼吸率偏离度 | 0.28 | 呼吸浅慢（负偏离）| | 呼吸规律性 | 0.10 | 规律 | | HRV水平 | 0.10 | HRV低 | | 体动水平 | 0.10 | 低活动 | --- ### 5.7 压力情绪 (Stressed) **适用场景：** 心率升高，HRV低，压力指数高，呼吸不规律 **计算公式：** ``` Score_stressed = 0.36 × σ(HR_norm, 2.0, 0.5) + 0.20 × σ(HR_trend / 3, 2.0, 0.5) + 0.25 × (1 - σ(HRV_norm, 2.0, 0.4)) + 0.10 × σ(HRV.stressIndex / 25, 2.0, 0.5) + 0.16 × (1 - RR_regularity) + 0.10 × G(Move_norm, 0.6, 0.25) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.36 | 中度升高 | | 心率趋势 | 0.20 | 上升趋势 | | HRV水平 | 0.25 | HRV低（高权重）| | 压力指数 | 0.10 | 压力指数高 | | 呼吸规律性 | 0.16 | 不规律 | | 体动水平 | 0.10 | 适中 | --- ### 5.8 放松情绪 (Relaxed) **适用场景：** 心率偏低，变异适中，呼吸慢且规律，体动极低 **计算公式：** ``` Score_relaxed = 0.40 × σ(-HR_norm, 2.0, 0.25) + 0.22 × (1 - σ(HR_std / 8, 2.0, 0.4)) + 0.16 × σ(-RR_norm, 2.0, 0.3) + 0.10 × RR_regularity + 0.10 × (1 - σ(Move_norm, 2.0, 0.15)) ``` **权重分析：** | 指标 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 心率偏离度 | 0.40 | 心率偏低（负偏离）| | 心率稳定性 | 0.22 | 稳定 | | 呼吸率偏离度 | 0.16 | 呼吸慢（负偏离）| | 呼吸规律性 | 0.10 | 规律 | | 体动水平 | 0.10 | 极低活动 | --- ## 六、次要情绪算法 ### 6.1 计算原理 次要情绪是概率第二大的情绪类型，不具有独立的评分模型。 ``` secondaryEmotion = argmax_i (P_i)，其中 i ≠ primaryEmotion ``` ### 6.2 提取算法 ```cpp int secondIdx = 0; float maxProb = emotionProbs[0], secondProb = 0; maxIdx = 0; for (int i = 1; i < 9; i++) { if (emotionProbs[i] > maxProb) { secondProb = maxProb; secondIdx = maxIdx; maxProb = emotionProbs[i]; maxIdx = i; } else if (emotionProbs[i] > secondProb) { secondProb = emotionProbs[i]; secondIdx = i; } } result.primaryEmotion = (EmotionType)maxIdx; result.secondaryEmotion = (EmotionType)secondIdx; result.confidence = maxProb; ``` ### 6.3 输出格式 ```cpp Serial.printf("主要情绪:%s (置信度: %.1f%%);\n", EMOTION_NAMES[emotionResult.primaryEmotion], emotionResult.confidence * 100); Serial.printf("次要情绪: %s倾向\n", EMOTION_NAMES[emotionResult.secondaryEmotion]); Serial.printf("主要情绪得分:%.3f, 次要情绪得分:%.3f, 差值: %.3f\n", emotionResult.confidence, emotionResult.confidence * 0.8f, // 估算的次要得分 emotionResult.confidence * 0.2f); ``` --- ## 七、概率处理流程 ### 7.1 归一化公式 ```cpp void SimpleEmotionAnalyzer::normalizeProbabilities() { float sum = 0; for (int i = 0; i < 9; i++) { sum += emotionProbs[i]; } if (sum > 0) { for (int i = 0; i < 9; i++) { emotionProbs[i] /= sum; } } } ``` **数学表达：** ``` P_i = Score_i / Σ Score_j, j ∈ {0,1,2,...,8} ``` ### 7.2 Top1放大机制 ```cpp // 找出最大概率索引 int maxIdx = 0; for (int i = 1; i < 9; i++) { if (emotionProbs[i] > emotionProbs[maxIdx]) { maxIdx = i; } } // Top1放大1.3倍 emotionProbs[maxIdx] *= 1.3f; // 再次归一化 normalizeProbabilities(); ``` **目的：** 强行制造"赢家"，增强主要情绪的区分度 ### 7.3 自适应平滑 ```cpp void SimpleEmotionAnalyzer::smoothProbabilities() { for (int i = 0; i < 9; i++) { float diff = fabs(emotionProbs[i] - prevProbs[i]); float adaptiveAlpha = (diff > 0.2f) ? 0.6f : 0.25f; emotionProbs[i] = adaptiveAlpha * emotionProbs[i] + (1.0f - adaptiveAlpha) * prevProbs[i]; prevProbs[i] = emotionProbs[i]; } } ``` **数学表达：** ``` P_i(t) = α × P_i(t) + (1-α) × P_i(t-1) 其中： α = 0.6, 当 |P_i(t) - P_i(t-1)| > 0.2（变化快 → 快响应） α = 0.25, 当 |P_i(t) - P_i(t-1)| ≤ 0.2（变化慢 → 适度抑制） ``` --- ## 八、情绪强度计算 ### 8.1 计算公式 ```cpp float hrFactor = fabs(hrData.bpmSmoothed - baseline.hrResting) / 40.0f; float hrvFactor = hrvData.isValid ? (1.0f - sigmoid(hrvData.rmssd, 0.02f, 40)) : 0.5f; float rrFactor = rrData.isValid ? fabs(rrData.rateSmoothed - baseline.rrResting) / 10.0f : 0.3f; result.intensity = 0.4f + 0.3f * constrain_value(hrFactor, 0.0f, 1.0f) + 0.2f * constrain_value(hrvFactor, 0.0f, 1.0f) + 0.1f * constrain_value(rrFactor, 0.0f, 1.0f); result.intensity = constrain_value(result.intensity, 0.3f, 1.0f); ``` ### 8.2 公式表达 ``` intensity = clamp(0.4 + 0.3×clamp(hrFactor) + 0.2×clamp(hrvFactor) + 0.1×clamp(rrFactor), 0.3, 1.0) 其中： hrFactor = |HR - HR_baseline| / 40 hrvFactor = 1 - σ(HRV_rmssd, 0.02, 40) rrFactor = |RR - RR_baseline| / 10 ``` ### 8.3 权重分析 | 因素 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 基线偏移 | 0.4 | 基础强度 | | 心率偏移 | 0.3 | 心率偏离基线程度 | | HRV偏离 | 0.2 | HRV偏离正常程度 | | 呼吸偏移 | 0.1 | 呼吸偏离程度 | --- ## 九、情绪维度计算 ### 9.1 效价 (Valence) **定义：** 情绪的正面/负面倾向 ```cpp void SimpleEmotionAnalyzer::calculateDimensions(const HeartRateData& hr, const RespirationData& rr) { float positive = emotionProbs[EMOTION_HAPPY] + emotionProbs[EMOTION_EXCITED] + emotionProbs[EMOTION_RELAXED] + emotionProbs[EMOTION_CALM]; float negative = emotionProbs[EMOTION_ANXIOUS] + emotionProbs[EMOTION_ANGRY] + emotionProbs[EMOTION_SAD] + emotionProbs[EMOTION_STRESSED]; lastResult.valence = (positive - negative); } ``` **公式：** ``` valence = (P_happy + P_excited + P_relaxed + P_calm) - (P_anxious + P_angry + P_sad + P_stressed) 范围：[-1, +1] -1 = 完全负面情绪 0 = 中性 +1 = 完全正面情绪 ``` ### 9.2 唤醒度 (Arousal) **定义：** 情绪的激活程度 ```cpp float highArousal = emotionProbs[EMOTION_EXCITED] + emotionProbs[EMOTION_ANXIOUS] + emotionProbs[EMOTION_ANGRY]; float lowArousal = emotionProbs[EMOTION_CALM] + emotionProbs[EMOTION_RELAXED] + emotionProbs[EMOTION_SAD]; float total = highArousal + lowArousal; lastResult.arousal = total > 0 ? highArousal / total : 0.5f; ``` **公式：** ``` arousal = (P_excited + P_anxious + P_angry) / (P_excited + P_anxious + P_angry + P_calm + P_relaxed + P_sad) 范围：[0, 1] 0 = 低唤醒（平静、放松、悲伤） 1 = 高唤醒（兴奋、焦虑、愤怒） ``` --- ## 十、压力评估计算 ### 10.1 压力水平 (Stress Level) ```cpp void SimpleEmotionAnalyzer::calculateStressLevels(const HeartRateData& hr, const RespirationData& rr, const HRVEstimate& hrv) { float stressScore = 0; // HRV压力指数 if (hrv.isValid) { stressScore += 0.4f * sigmoid(hrv.stressIndex / 30.0f, 2.0f, 0.5f); } // 心率偏离 if (hr.isValid) { float hrNorm = fabs(normalizeHR(hr.bpmSmoothed, baseline.hrResting)); stressScore += 0.35f * sigmoid(hrNorm, 2.0f, 0.5f); } // 呼吸不规律 if (rr.isValid) { float irregularity = 1.0f - rr.regularity; stressScore += 0.25f * irregularity; } result.stressLevel = constrain_value(stressScore * 100.0f, 0.0f, 100.0f); } ``` ### 10.2 焦虑水平 (Anxiety Level) ```cpp float anxietyScore = 0; if (hr.isValid) { float hrNorm = normalizeHR(hr.bpmSmoothed, baseline.hrResting); anxietyScore += 0.4f * sigmoid(hrNorm, 2.0f, 0.4f); anxietyScore += 0.2f * (1.0f - sigmoid(hr.bpmStd / 6.0f, 2.0f, 0.5f)); } if (hrv.isValid) { anxietyScore += 0.25f * (1.0f - sigmoid(hrv.rmssd / 50.0f, 2.0f, 0.5f)); } if (rr.isValid) { anxietyScore += 0.15f * (1.0f - rr.regularity); } result.anxietyLevel = constrain_value(anxietyScore * 100.0f, 0.0f, 100.0f); ``` ### 10.3 放松水平 (Relaxation Level) ```cpp float relaxationScore = 0; if (hrv.isValid) { relaxationScore += 0.45f * sigmoid(hrv.rmssd / 80.0f, 2.0f, 0.6f); } if (hr.isValid) { float hrNorm = -normalizeHR(hr.bpmSmoothed, baseline.hrResting); relaxationScore += 0.30f * sigmoid(hrNorm, 2.0f, 0.25f); relaxationScore += 0.15f * (1.0f - sigmoid(hr.bpmStd / 10.0f, 2.0f, 0.5f)); } if (movement.isValid) { relaxationScore += 0.10f * (1.0f - sigmoid(movement.movementSmoothed / 30.0f, 2.0f, 0.5f)); } result.relaxationLevel = constrain_value(relaxationScore * 100.0f, 0.0f, 100.0f); ``` --- ## 十一、特殊处理规则 ### 11.1 UNKNOWN 判断条件 ```cpp if (maxProb < 0.20f && (maxProb - secondProb) < 0.03f) { result.primaryEmotion = EMOTION_UNKNOWN; result.confidence = maxProb; } ``` **触发条件（同时满足）：** 1. 最大概率 < 0.20（低置信度） 2. 最大概率与第二大概率差值 < 0.03（多情绪接近） ### 11.2 负面情绪合并 ```cpp if (result.primaryEmotion == EMOTION_ANXIOUS || result.primaryEmotion == EMOTION_ANGRY || result.primaryEmotion == EMOTION_STRESSED) { float combinedProb = emotionProbs[EMOTION_ANXIOUS] + emotionProbs[EMOTION_ANGRY] + emotionProbs[EMOTION_STRESSED]; result.primaryEmotion = EMOTION_STRESSED; result.confidence = max(combinedProb, max(emotionProbs[EMOTION_ANXIOUS], max(emotionProbs[EMOTION_ANGRY], emotionProbs[EMOTION_STRESSED]))); } ``` **逻辑：** 焦虑、愤怒、压力三种情绪合并为"压力"情绪 ### 11.3 UNKNOWN 强制落地 ```cpp if (result.primaryEmotion == EMOTION_UNKNOWN) { if (result.arousal > 0.6f) { result.primaryEmotion = EMOTION_EXCITED; } else if (result.valence < -0.2f) { result.primaryEmotion = EMOTION_STRESSED; } else { result.primaryEmotion = EMOTION_CALM; } } ``` **规则：** | 条件 | 映射结果 | |------|----------| | arousal > 0.6 | EXCITED（高唤醒→兴奋）| | valence < -0.2 且 arousal ≤ 0.6 | STRESSED（负面→压力）| | 其他 | CALM（默认平静）| --- ## 十二、输出数据结构 ```cpp struct EmotionResult { EmotionType primaryEmotion; // 主要情绪 EmotionType secondaryEmotion; // 次要情绪 float confidence; // 置信度 0-1 float intensity; // 强度 0-1 float valence; // 效价 -1到+1 float arousal; // 唤醒度 0-1 float stressLevel; // 压力水平 0-100 float anxietyLevel; // 焦虑水平 0-100 float relaxationLevel; // 放松水平 0-100 float sympatheticActivity; // 交感神经活动 float parasympatheticActivity; // 副交感神经活动 bool isValid; // 数据有效性 unsigned long timestamp; // 时间戳 }; ``` --- ## 十三、算法特点总结 | 特点 | 说明 | |------|------| | 多指标融合 | 综合心率、呼吸、HRV、体动4类数据 | | 权重分配 | 不同情绪对各指标的权重不同 | | 非线性函数 | 使用Sigmoid和Gaussian模拟生理反应 | | 自适应平滑 | 根据变化速度动态调整平滑系数 | | Top1放大 | 增强主要情绪区分度 | | 负面情绪合并 | 焦虑/愤怒/压力统一为压力评估 | | UNKNOWN处理 | 低置信度时标记为未知并强制落地 |