数据分析支持脑电、近红外、眼动轨迹、心电、肌电、脉搏波、皮肤电、面部表情、语音、认知能力、问卷等多种神经、生理、行为、绩效数据的预处理和特征计算,并可以针对多种情绪状态(愤怒/恐惧/焦虑/抑郁等消极情绪,高兴/共情/敬畏等积极情绪),以及心理压力,认知负荷/工作负荷,疲劳水平,警觉性,注意力,提供具有先验知识的多 模态指标体系。
内置滤波、降噪、去眼电、重采样、重参考等预处理算法,能够进行事件相关电位(ERPs)分析,多频段(Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma)功率谱密度/能量分析,功能连接分析,多人脑电联合分析等
内置光密度转换和滤波等预处理功能,支持获取氧合血红蛋白(HbO)、脱氧血红蛋白(HbR)和总血红蛋白(tHb)信号。允许基于自定义窗长和步长,或任务时段,对全脑或特定脑区提取时域特征,此外还可以提取左右脑的偏侧性特征
支持实验后自定义兴趣区,并在兴趣区内提取首视时间、注视点次数、注视点百分比、平均驻留时间等指标,以及根据上面的指标生成多人扫视轨迹和热区图
支持滤波降噪和特征提取功能,可以提取反应运动和肌肉活动情况的统计、波形分析特征以及肌电信号的典型频域特征
内置滤波降噪功能,支持从皮肤电信号中提取皮肤电导水平(SCL)和皮肤电导反应(SCR),并基于这两个核心指标构建丰富的描述统计指标(均值、标准差、最大值、最小值等)
支持滤波降噪和基线校准功能,可通过自定义窗长、步长对QRS波群进行标记,并计算心率变异性相关的时域和频域特征
内置滤波功能,支持基于三轴运动加速度、三轴运动角速度进行能量消耗、行为姿态、运动步数的识别与计算
内置滤波降噪和波峰波谷检测功能,可以通过自定义窗长、步长,计算平均心率,以及心率变异性相关的时域和频域特征
支持无效试次判断与无效比例计算,并依据不同任务计分特性计算有效试次的平均响应时、准确率、正确率、广度值、偏差度等行为绩效指标
支持依据不同量表的计分特性输出总分、各因子得分、平均分、T分数、权重计算等分析指标,支持基于测谎题的答题质量判断
支持面部 68 个特征点的识别与定位,基于关键识别点计算眼睛纵横比、瞳孔圆度、嘴巴纵横比,以及眨眼频率、闭眼时间、打哈欠次数等指标
支持音频文件数据预处理,进行语音提取与多目标语音分离,以及7种不同效价情绪情绪识别分析