BITalino 在个体生理状态监测中的应用探索 —— 多通道生物反馈信号记录案例分析

作者：科采通

一、引言

随着开源硬件和低成本生物传感器的发展，个体化生理信号监测与分析正在逐渐从专业医疗、实验室领域走向个人可用。BITalino 是一个集成度高、价格亲民的生物信号采集平台，支持多通道信号同步采集，包含：

• 脑电图（EEG）
• 皮肤电（EDA）
• 心电图（ECG / EKG）
• 肌电图（EMG）

本文以一位用户的实际应用案例为参考，介绍如何使用 BITalino 在日常环境中开展个人生物状态监测实验，进行数据记录、分析与可视化，初步探索个体状态识别的可能性。

BITalino

二、BITalino 硬件概述

• 设备名称：BITalino (r)evolution
• 连接方式：蓝牙（可被串口绑定为虚拟串口）
• 采样频率：最高 1000 Hz（具体取决于配置）
• 传感器支持：
  • EEG：脑电（T3/T4 等部位）
  • EDA：皮肤电阻/电导
  • ECG：心律、心率变异性分析
  • EMG：肌肉活动检测

三、传感器佩戴与数据采集方式

⚠️ 说明：实际应用中应遵守传感器使用规范，清洁皮肤，使用导电凝胶，并保证电极稳固贴合。

四、数据采集与可视化工具链

1. 数据采集方法

• 使用官方 BITalino 应用（Android/iOS）
• 或通过蓝牙串口接入至：
  • Processing（图形可视化）
  • Python（如 pySerial + Matplotlib）
  • MATLAB（可做 HRV、EDA 分析）

2. 示例图表（用户上传的记录）

用户展示了其 29 分钟记录的前 10 分钟波形图，包括：

• EEG（通道 A1）出现异常高频伽马波（Gamma：480~530Hz）
• EDA（A2）显示快速剧烈的电导峰值波动
• ECG（A3）心率节律正常但偶有心率突升
• EMG（A4）出现非自发性的短促收缩信号

五、关键观察：可能的生理指标特征

🧠 这些信号特征可被看作是一种“生物信号异常特征指纹（biofeedback fingerprint）”。

六、BITalino 的科学潜力与适用领域

• 心理生理研究：焦虑、情绪调节、冥想状态研究
• 人机交互：肌电/脑电控制游戏、接口
• 医疗前期筛查：睡眠监测、心率变异性、EDA-Stress
• 自我健康管理：长期追踪自身情绪、生理状态趋势

七、使用建议与扩展可能

• 推荐扩展：
  • 更长传感器延长线（30cm+）
  • 可重复使用电极 + 导电胶
• 安全提示：
  • 非医疗诊断设备，仅作科研与实验用途
  • 使用中应避免对信号过度解读

八、结语

BITalino 不仅是一块传感器板，更是一个探索“身体-技术交互边界”的入口。它赋予了个体感知自身生理状态的能力，使每个人都可以成为自己身体的研究者与观察者。

无论你是科研人员、创客、心理学学生还是关注自身健康的普通用户，BITalino 都为你打开了一扇通向“生物反馈时代”的门。