脑电与生理分析是指通过记录和分析脑电波（EEG）以及其他生理信号（如心电图、呼吸、皮肤电反应等）来研究和理解人体的生理状态、神经活动及其与外界刺激的关系。这个领域在医学、心理学、神经科学和工程学等多个学科中都具有重要的应用价值。
脑电与生理信号的联合分析
将脑电图与其他生理信号（如心电图、呼吸信号等）结合进行多模态分析，可以获得更全面的生理信息。这种联合分析在以下领1.域有着广泛的应用：
联合分析应用：
①情绪识别与情感分析：结合脑电波、皮肤电反应、心电图等信号，可以更准确地识别个体的情感反应，如焦虑、愉悦、愤怒等。
②认知负荷监测：通过脑电图和心电图的分析，可以评估人在不同任务下的认知负荷和情绪状态变化。
③脑-心-生理网络模型：通过分析脑电与心电图、呼吸信号等的关联，构建个体生理状态的整体模型，应用于健康监测和疾病预测。
2.技术方法：
①机器学习与人工智能：通过机器学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，分析大规模的脑电和生理数据，识别潜在的模式和关系。
②时频分析：结合EEG信号的时域和频域特性，对多种生理信号进行联合分析，挖掘复杂的生理和认知活动模式。
应用领域
1.医学临床：用于诊断脑疾病（如癫痫、阿尔茨海默症）、心脏疾病（如心律失常）等。
2.神经科学研究：帮助深入理解大脑的工作机制、认知过程、情感状态等。
3.脑-机接口（BCI）：脑电与生理信号的结合，可用于开发控制外部设备（如机器人、轮椅等）的技术。
4.心理学与情感计算：用于情绪识别、情感分析、压力监测等应用。
