一、近期监控问题与可行方案
1. Monitor State（总体状态监测）

目标：在执行任务过程中，对受试者的“整体认知/生理
状态”进行实时评估，以便及时发现疲劳、注意力下降
或压力攀升等状况。

可行技术路径：
1. 多模态生理信号采集

EEG（脑电）：使用便携式 8–16 通道移动
EEG（如 OpenBCI、Emotiv）进行实时采集，
重点关注经典频带（θ/α/β/γ）变化。

心率变异性（HRV）与心电（ECG）：通过胸
带或手腕式高精度心率传感器（如 Polar H10
或 Empatica E4）获得心率与 HRV；高压力
往往表现为 HRV 降低。

皮肤电反应（EDA）：利用手指贴片或腕带传
感器测量皮肤电导，当压力或紧张加剧时，
EDA 会显著升高。

呼吸频率（Respiration）：简单的胸带式呼吸
传感器，呼吸频率异常（过快或过慢）也可作
为疲劳/压力标志。
2. 在线信号预处理与特征提取

在线伪迹校正：用
Artifact Subspace
Reconstruction (ASR) 或基于加速度计的伪
迹剔除，保证 EEG 信号可用于后续分析。

频谱与熵特征：在 500 ms 滑动窗口内计算
各频段功率谱密度（PSD），并提取样本熵
（Sample Entropy）、近似熵（ Approximate
Entropy）等非线性指标，快速反映大脑复杂
度与负荷。

融合特征向量：将 EEG（各频带相对功率、
熵值）与 HRV（SDNN、RMSSD）、EDA（皮
电突增次数）、呼吸频率整合到同一个特征向
量中，以帮助后续建模。
3. 在线建模与实时评分

经典机器学习：用预先标注的“低／中／高负
荷”数据训练随机森林（RF）或支持向量机
（SVM），实时输出一个 0–1（或离散等级）
负荷分数。

轻量级深度模型：基于 1D-CNN + LSTM 架
构的网络，能够在 500 ms–1 s 的延迟内给出
负荷估计，并做 SHAP 可解释性分析，说明
哪些电极／频带最关键。
4. 短反馈回路

可视化控制面板：在电脑或平板上展示当前
主受试者＆小组平均负荷分数、压力分数以
及实时波形，供研究员或督导实时观察。

初步干预建议：当负荷或压力持续超过阈值
（如连续 3 次窗口输出“高”），系统发出音
效/文字提示：“请休息 30 秒并深呼吸”，快
速干预，减少安全风险。
2. Monitor Individual and Group Cognitive Workload, Stress,
Breaking Point（监测个体与群体认知负荷、压力、临界点）
2.1 个体认知负荷与压力

目标：在同一时间段内，差异化评估单个受试者的认知
负荷与压力水平，并在其接近“临界点”之前发出预警。

具体方法：
1. 基线校准

静息采集：先让受试者闭目放松 5–10 分钟，
采集静息 EEG、HRV、EDA 数据，计算各个
指标的个人基线均值与标准差（μ±σ）
。

动态阈值设定：例如，当 θ/β 比值 ≥ μ＋2σ
且 HRV ≤ μ－1σ，且 EDA 突增次数/分钟 ≥
某值时，判定为“高压力临界”。
2. 实时融合模型

决策级融合：将 EEG 模型（输出“高/中/低”）
与 HRV 模型结果用逻辑回归或贝叶斯方法
进行加权融合，以减少单一模型误报率。

窗口长度与更新频率：建议 1 秒/次更新，滑
窗长度 500–1000 ms，可兼顾实时性与平滑
度。
3. Breaking Point 检测

趋势分析：用滑动线性回归估计连续 10 秒
或 30 秒内认知负荷曲线的上升斜率，当斜
率显著大于 0 且高出基线水平时，提示“可
能即将达到临界点”。

多模态判据：例如：

EEG θ/α 比值持续上升（典型疲劳/压力
信号）；

HRV 指标（SDNN）在过去 20 秒内持
续下降；

受试者主观报告（每 1–2 分钟弹出一
次简短自评，若出现“疲劳感＞7/10”则
强制中断）
。
2.2 群体认知负荷与协同压力

目标：在 2–4 人小组任务（如协作解题、对抗游戏等）
中，衡量每个个体的认知负荷／压力，同时评估“群体
协同水平”与“相互影响”。

具体方法：
1. 同步采集

使用支持多通道同步采集的移动 EEG（如
Brain Products LiveAmp）对每个成员进行 8–
16 通道 EEG 采集，并同步记录 HRV、EDA。

确保所有设备时间戳对齐，可用 NTP 或
GPS 同步。
2. 群组同步指标

相位锁定值（PLV）：对组内成员在同一频段
（常见 α 波段 8–12 Hz）做 PLV 计算，反
映组内“脑波节奏一致度”。

互信息（Mutual Information）：衡量两人或
多人 EEG 信号在同一时刻的信息共享程度，
值越高说明认知状态越同步。

格兰杰因果（Granger Causality） 或 偏自回
归模型（PCGC）：判断谁在“引领”协同节奏，
例如组员 A 的 α 波活动先于 B／C 时，可
推断 A 为“团队引导者”。
3. 群组压力与协同崩溃检测

如果出现：
1. 全员综合负荷分数快速上升（如超过个
人阈值 μ＋2σ）
。
2. 组内 PLV 瞬时下降（协同断裂信号）。
3. 行为数据（如触发错误次数、任务完成
用时）显著恶化。
则判定“群组正处于协同崩溃临界”，并
发出“暂停／休息提示”，或者立刻调整
任务分配。
二、远期监控目标与预期方案
1. Long-distance Standoff Assessment（远距离对抗环境评估）

目标：无需与目标直接接触，即可在“远距离”“嘈杂/未
授权环境”下，对对手的情绪与认知状态进行高鲁棒性
监测与评估。

预期技术突破：
1. 非接触式生理信号捕获

毫米波雷达：利用呼吸与心率微动效应，毫
米波雷达可在 3–10 米范围内探测 HR、呼
吸、甚至微弱头部颤动信号。

近红外（NIRS）遥测：长焦点近红外相机可
在 ~1–2 米内（可视光照足够时）测量皮肤
微血流变化，推断血氧饱和度与心率。

高 清视 频镜 头 + 计 算 机视 觉 ：在高 帧率
(>60 fps) 摄像头基础上，通过面部微表情分
析推断情绪倾向。结合面部热成像（热红外
镜头），检测面部皮肤温度微变，用于压力推
断。
2. 多模态信号融合与抗噪建模

针对“嘈杂环境”“目标刻意伪装”提出鲁棒算
法：

时 空 注 意 力 网 络 （ Spatiotemporal
Attention Networks）：兼顾视频序列和
毫米波/热成像数据，同步提取对手“心
率、呼吸、面部微表情”时空特征。

深 度 对 抗 域 自 适 应 （ Adversarial
Domain Adaptation）：将实验室采集数
据与实战环境（光线变化、背景复杂）
做对抗训练，提升模型在“野外场景”下
的泛化能力。
3. 高维心理画像建模

不再仅仅做“焦虑／冷静”二分类，而是扩展
到多维度心理特征空间，如：
1. 压力水平（低／中／高）
。
2. 认知投入程度（浅层思考／深度思考）。
3. 情绪倾向（愤怒／恐惧／自信／疑虑等）
。
4. 意图预测（进攻／防守／试探）
。

通过多任务学习（Multi-task Learning）模型，
在同一网络中并行输出上述多个标签，进而
“实时生成对手心理画像”。
2. Monitoring of Adversary Emotional and Cognitive States
（对手情绪与认知状态监测）

目标：在“远距离”“半受控或野外”对抗环境中，精准评
估对手在关键决策节点的情绪与认知策略。

预期技术路径：
1. 端到端多模态深度模型

输入：毫米波/红外/可见光视频中提取的“呼
吸/心率”“面部表情动作单位（AUs）”“姿态/
运动特征”；结合现场音频（通过波形分析获
取语速、音调、颤抖指数）
。

模 型 ： ResNet- 变 种 的 视 觉 骨 干 + 时 序
Transformer 架构，将多模态特征拼接后，输
出“当前情绪概率分布”“认知投入指数”“下
一步意图预测概率”。
2. 实时策略推断与反馈

当模型判断对手正处于“高压力＋深度思考”
状态，且音频特征出现“音调紧张”“语速加快”
时，可初步推断对手可能在做激进交易、进
攻行动或准备发起新的战术。

结合现场战术需求，将这些判断实时反馈给
决策端，以辅助己方制定相应应对策略。
3. 在线自适应与迁移学习

针对不同地理与文化背景：

在局部部署“在线少量标注重训练”
（Few-Shot Adaptation）
：现场首次使用
时，采集若干本地目标样本（如 10–20
个）
，用于快速微调。

利用联邦学习（Federated Learning）技
术，各作战单位在本地微调后，仅上传
模型参数差异至总部服务器进行加密
聚合，既保护隐私，又实现模型全局优
化。
3. Archived Dynamic Cognitive Profiles（动态认知档案）

目标：建立可跨越长时段的“个体或团队认知轨迹数据
库”，用于长期风险预测、个性化培训与绩效优化。

预期实现方式：
1. 多时序层级化存储架构

短期数据仓库（Days–Weeks）：以秒级时间戳
记录受试者每天任务中的 EEG/HRV/EDA/
行为日志，支持快速检索当天或近 7 天数据。

中期数据仓库（Months–Years）：与短期仓库
定期归档合并，以分钟或小时为粒度，保留
关键指标趋势（如每日峰值负荷、任务完成
率、崩溃次数）
。

长期归档（Years–Career）：生成年度报告，
记录关键绩效指标（KPI）、健康档案变化曲
线，以及重要事件标签（如重大手术、长时间
驾驶、军事任务）。
2. 跨平台数据标准与接口

采用扩展后的 BIDS 标准（Brain Imaging
Data Structure），对 EEG、HRV、EDA、行为
日志等多模态数据进行统一标注。

提供 RESTful API，允许各训练/作战/医疗系
统按需拉取某个受试者或团队的“认知档案
摘要”或“原始多模态数据”进行研究。
3. 预测分析与个性化报告

基于长时序 LSTM/Transformer 模型，对未
来 1 个月或 1 年内的“疲劳崩溃风险”“绩
效波动趋势”做预测，比如预测外科医生在连
续 12 小时值班后出现注意力严重下降的概
率。

自动生成个性化认知健康报告：包括“本季度
认知负荷概览”“情绪波动概览”“预警风险与
建议”等，供指挥官、主管或本人参考。
4. Modulate Emotional State（情绪调节与自适应干预）

目标：不仅在监测情绪/认知状态，更要具备“智能干预”
能力，使个体或团队在关键时刻得到适时调节与状态优
化。

预期技术方向：
1. 闭环神经反馈与刺激系统

神经反馈（Neurofeedback）：在监测到 α 波
持续下降或 θ 波上升（疲劳/低注意力信号）
时，通过可穿戴显示屏（或 AR 眼镜）实时
向用户展示“放松时刻”对应的理想脑电波形，
引导其进行放松练习，逐步将脑电恢复到理
想波段。

经颅电刺激（tDCS/tACS）：在特定情境（如
手术中、长途驾驶中）检测到认知崩溃临界
点 后 ， 自 动 触 发 可 穿 戴 tDCS 模 块 ， 对
DLPFC 或前额叶施加微电流刺激，短时间内
增强警觉性。
2. 环境与任务干预

动态调整任务难度：在协作平台或训练系统
中，当监测到某成员已接近极限时，系统可
自动下调其当前任务难度或临时替换到辅助
岗位，分散压力。
语音/视觉提示：通过耳机或 HUD（头戴显

示），语音播报“请深呼吸 5 次”或视觉弹窗
提示“您当前压力过高，建议休息 1 分钟”。
环境物理干预：在封闭空间（如驾驶舱、作战

指挥室）
，可自动调整照明亮度、播放低频环
境音乐或让座椅振动提示，帮助恢复注意力。
3. 自适应模型优化与个性化
强化学习（Reinforcement Learning）策略：

构建“状态–干预–反馈”闭环，在历史数据基
础上自动优化何时、以何种方式干预最有效。
例如：某飞行员 tDCS 干预效果不佳时，改
用灯光/音乐方案；同时模型实时记录“干预
前后负荷变化”，逐渐形成个性化干预策略库。
长期可塑性监测：持续跟踪“干预频次与类型”

对长期大脑可塑性的影响，避免过度依赖刺
激手段导致的耐受性或副作用。


序
三、从近期问题到远期目标的跨越路径
下图以“重点任务”形式示意，实现从近期到远期的演进路径。每个子
模块都对应一系列技术提升与研究举措。
近期问题（现阶段可用方案）
关键突破环节
远期目标（演进后实现效果）
个体/群体认知负荷与压力监测
非接触式多模态采集设备：毫米
远距离单兵/团队状态估计
号
1
- 便携式 EEG + HRV + EDA 同
波/热成像远程心率、呼吸监测
- 通过毫米波/近红外摄像头
步采集
- 鲁棒跨域模型：对抗域自适应
获得远程生理信号
- 在线频谱 + 熵分析
提升模型在嘈杂环境下的性能
- 人工智能模型实时推测“情
- 1D-CNN/LSTM 实时分类
- 实时自校准：在线快速基线重
绪/负荷/意图”
校准算法
- 实现战术场景下实时风险
预警与决策辅助
2
3
Breaking Point（临界点）检测
- 多尺度时序预测模型：
全生命周期风险管理
- 基于滑动线性回归、阈值策略
LSTM/Transformer 长期序列训
- 通过“短期→中期→长期”
进行短期预警
练，预判未来数小时或日内“崩
多时序模型，提前预测未来几
- 决策级多模态融合减少误报
溃风险”
小时到数月内“崩溃风险”
- 大规模数据共享平台：用于训
- 指挥员/主管可据此优化排
练更稳健的预测模型
班与培训计划
群体协同与崩溃检测
- 群体感知与横向常识推理：将
大规模团队/组织智能态势感
- 多人同步 EEG 采集
心理学、社会学研究成果融入
知
- PLV/互信息 评估协同度
AI 模 型 ， 使 其 理 解 “ 情 绪 蔓
- 多个小组乃至跨组织水平
- 群组压力指标联合判别
延”“集体疲劳”现象
的实时“认知健康地图”
- 可扩展的多中心部署：在不同
- 预测组织层面的“协同瓶
团队/单位间共享标准化数据
颈”与“情绪风险”，支持高层
决策
4
短期动态认知档案
- 分层式存储与索引架构：将秒
跨时域动态认知数据库
- 秒级/分钟级多模态数据存储
级、分钟级、日级、年级数据分
- 从实验室数据→真实场景
与回溯
层存储与索引，确保高效检索； 数据→全生命周期数据，实现
- 可视化短期报告
- 隐私保护机制：联邦学习、多
“个人/团队认知轨迹”长期可
方安全计算避免敏感信息泄露
视化与对比
- 支持大规模数据挖掘与潜
在关联发现
5
初
步
情
绪
调
控
- 闭环强化学习干预策略：结合
全天候自适应情绪/认知调谐
（Neurofeedback/tDCS）
历史数据动态优化干预时机、强
系统
- 实验室内基于神经反馈的短
度与方式；
- 当受试者接近临界点时自
期情绪干预
- 可穿戴化神经刺激设备：在非
动触发最优干预（视觉/听觉/
- 预设阈值触发 tDCS 刺激
实验室环境也能安全使用的低
刺激/环境噪声调整等）
；
功耗 tDCS 模块
- 个性化长期干预计划，兼顾
可塑性与无副作用
6
局部对手情绪/认知监测（实验
- 非接触式远程对手感知：毫米
野外/实战对手态势感知
室模拟）
波雷达+可见光/红外相机+语音
- 车辆/机载平台远端对手生
- 受控对抗游戏中 EEG+语音+
流实时采集；
理与表情多模态实时采集；
面部表情同步采集；
- 多任务联合推断模型：在同一
- AI 模型自动生成对手心理
- 线下训练模型推断情绪/策略
网络中同时输出“压力水平”“认
画像与未来意图预估；
知投入”“策略意图”等；
- 支持军事指挥与人机对抗
- 跨文化/场景适配：在线少量样
系统实时决策
本微调及联邦学习确保模型鲁
棒性
四、要点总结与研发建议
1.
近期重点
o
在“受控或半受控环境”中，整合便携式 EEG、HRV、EDA 等多模态信号，实现对“个体
/群体认知负荷、压力、临界点”的实时监测。
o
利用在线伪迹校正、滑动窗口时频特征、熵指标与融合模型，提供 1 秒级负荷/压力评估
与警报。
o
对小组协同可借助 PLV、互信息等指标监测群体同步，及时发现协同崩溃趋势。
o
初步采用神经反馈（Neurofeedback）和 tDCS，实现实验室或可控场景下的短期情绪/注
意力调节。
2.
远期愿景
o
非接触式多模态采集：发展毫米波雷达、热成像、高清摄像等手段，实现“远距离”对手生
理/情绪监测。
o
高维心理画像与多任务推断：借助多模态深度网络实时输出多维度标签（压力、认知投
入、情绪类型、意图等）
。
o
全生命周期动态档案：构建从秒级到年级的分层式数据库，实现“个人/团队认知轨迹”的
长期存储与预测。
o
闭环自适应干预系统：融合强化学习，自动优化干预策略与参数，向全天候部署方向迈
进。
o
伦理与安全保障：早期即同步推进隐私保护、数据加密、联邦学习、多方安全计算等技
术与政策框架，确保监测与干预系统的合法合规。
3.
跨越策略
o
多模态传感器迭代：在近两年内先验证可穿戴便携式 EEG/HRV/EDA，同时提前布局毫
米波雷达、热成像等非接触式传感器原型。
o
模型从“可控→半受控→野战”逐级迁移：先在实验室内收集多模态数据训练模型，再在
模拟驾驶舱、外科模拟实验室等半受控场景中微调，最终在实际工作/作战环境中部署并
持续迭代。
o
数据平台建设与联盟合作：与医院、航空公司、国防实验室等建立“认知监测数据联盟”，
共享多模态数据与模型成果，以降低远期模型训练成本、提升泛化能力。
o
伦理/隐私并行推进：早期即设计“数据知情同意”“静默删除”“跨域联邦学习”等机制，确
保在技术进步的同时，保障受试者/目标个人隐私和社会合法性。
结语
通过以上思路，您可以在近期阶段先行搭建“实验室—半受控场景”的多模态监测与初步干预体系，为“远程
对抗环境评估、对手心理画像、全生命周期档案、情绪自适应调控”等远期目标打下坚实基础。关键在于：
1.
夯实数据采集与融合：从多源传感（EEG、HRV、EDA、呼吸）开始，逐步嫁接毫米波/红外/视觉
等非接触式传感，为远程感知奠定硬件基础。
2.
构建可迁移的高鲁棒模型：先在可控环境下验证，再通过对抗域自适应、在线少量标注微调和联
邦学习，实现模型在野外/嘈杂环境下的稳定性。
3.
完善多时序档案与闭环干预：分层存储、分级预警、分模式干预，使系统能够从“短期—中期—长
期”全链条护航个人与团队的认知健康。
4.
同步推进伦理法规和产业合作：技术演进必须与伦理安全并重，同时与行业（医疗、航空、国防）
紧密合作，快速推动科研成果落地与应用。
如此，既能解决“近期监控问题”，又能逐步实现“远期对抗环境评估与情绪调节”等前沿目标。
BCI tool
Near-term capabilities
1)
Human-
• Immediate transfer of operational risk •
• Transfer of risk and threats (increased
machine
Faster decisions to deploy weapons 2040
bandwidth) • Augmented AI systems
decisionmaking
• Shorter preparation cycle with faster
feedback from occurrences in battlespace
Long-term capabilities 长期能力
风险和威胁的转移（增加带宽）•增强的
人机决策
(collapse OODA loop) • Increased speed
and accuracy of targeting
AI 系统
操作风险的即时转移•更快的部署武
器决策 2040•更短的准备周期与更快
的战场空间事件反馈（崩溃 OODA 循
环）•提高目标的速度和准确性
2)
Human-
• Transfer basic commands to systems •
•
machine direct
Increase
(increased
system control
reaction • Collapse OODA loop
人机直接系统
向系统传递基本命令•增加态势感知
控制
和反应•崩溃 OODA 循环
situational
awareness
and
Transfer
of
complex
bandwidth
and
manipulations
degrees
of
freedom) • Resistance to distraction (use in
dynamic environments) • More speci c
commands and control
复杂操作的传递（增加带宽和自由度）•
抗分散（在动态环境中使用）•更具体的
命令和控制
3) Human-to-human
• Transfer basic commands between
• Transfer complex strategies involving
communication/
individuals • Reduce (radio) weight
commanders/headquarters
management 人与人
在个人之间传递基本命令•减少（无线
bandwidth 传递涉及指挥官/总部的复杂战
之间的沟通/管理
电）权重
略（增加带宽）
3)
Monitor
• Monitor state
• Long-distance standoff assessment
performance
• Monitor individual and group cognitive
• Monitoring of adversary emotional and
workload, stress, breaking point
cognitive
监控性能
监控状态
states
•
Archived
(increased
dynamic
cognitive pro les
•监控对手的情绪和认知状态•存档动态
•监控个人和团队的认知负荷、压力、
认知过程
临界点
5)
Enhance
• Regulate emotional state (i.e., stress) •
cognitive
Increase focus and alertness
performance) 提 高
调节情绪状态（即压力）•提高注意力
认知能力
和警觉性•调节情绪状态
6) Enhance physical
• Improved strength augmentation •
• Modulate emotional state
•调节情绪状态
• Implanted auto pharmaceutical distribution
performance 提高体
Improved sensory capabilities 改善力量
• Pain disruption 植入自动药物分配•疼痛
能
增强,改善感官能力
中断
7) Training 培训
•
Increased
learning
retention
•
Deployable training devices • Adaptive
individualized training • More immediate
• Implanted knowledge sets
植入的知识集
and effective assessment 增加的学习保
留•可部署的培训设备•适应性个性化
培训•更直接和有效的评估
一、哪些挑战适合群脑超扫描技术？
简要回顾“近端能力”与“远期能力”列表，挑选出与“群体/团队层面认知、情绪和协同”密切相关、最适合用
多人同步脑电（EEG hyperscanning）进行研究的问题：
1. 短期（近期）挑战
1.
监测个体与群体认知负荷／压力／临界点
o
为何适合：群脑超扫描可同步记录 2–4 名甚至更多成员的 EEG，通过脑电同步度（如
相位锁定值 PLV、互信息 MI）、功能连接（coherence）等指标来度量团队内部的“协同
负荷”或“共情/共振”状态。
o
对应列表：

Monitor individual and group cognitive workload, stress, breaking point

Monitor state（包括群体状态同步）
o
示例范式：4 人协作完成动态决策任务（例如协同解谜或多人飞行模拟），分别诱发“低
—中—高”三种认知负荷水平，测量组内 EEG 同步度与行为绩效的对应关系。
2.
人–人通信/管理（Transfer basic commands between individuals）
o
为何适合：群脑可以让我们量化“当甲方通过口头／手势／面部／EEG 催发简单意图时，
乙方脑电如何响应”、以及组内共振模式如何随“信息流”变化。
o
对应列表：

o
Human-to-human communication/management
示例范式：2–3 人在虚拟环境中通过特定信号（语音或脑电触发）指令另一个队员执行
简单操作，记录指令发送者与接收者脑电在“指令通道”打开前后同步变化。
3.
群组协同效能与“协作瓶颈”检测
o
为何适合：通过群脑超扫描既能测量组内每个成员的负荷，也能提取组联网格拓扑（如
谁在“引领”节奏）
。
o
o
对应列表：

Human-machine decisionmaking 中“组内协同”

任何需要融合多个成员决策进程的场景
示例范式：小组用 4 人对战游戏（例如 Overcooked 模拟）
，在关键场景（资源稀缺、任
务增量）时段测量组内互信息与 PLV，用于预测“哪一刻出现协同瓶颈”。
4.
增强训练（Adaptive individualized & group training）
o
为何适合：对组内成员的实时脑电同步监测可指导“何时切换训练模块”“何时加入放松/
复习”，从而构建群体层面的“训练动态——脑电反馈”闭环。
o
对应列表：

o
Training：Increased learning retention, Adaptive individualized training
示例范式：小组协同学习新任务（如多人 UAV 编队操控）
。当群体 PLV 或群内平均负
荷指数降到某阈值时，自动触发“团体复盘”或“情景模拟”训练，提高整体学习保持率。
2. 中长期（远期）挑战
1.
大规模团队／组织智能态势感知
o
为何适合：将多个小组（群体）用群脑形式同时采集，提取“跨小组协同度网络”，构建组
织级别的认知健康地图。
o
对应列表：

Large-scale team/organization cognitive health map

Predict organizational-level collaboration bottlenecks and emotional risks
o
示例范式：让 3–4 个小组同时完成不同子任务，再通过边缘同步机制（本地多台采集设
备时钟校准）并行采集 12–16 人 EEG，提取跨组 PLV 网络，并结合工作绩效指标预测
“未来 1 小时内哪个小组可能出现协同崩溃”。
2.
远距离群体对抗与“对手群体”情绪/认知状态监测
o
为何适合：借助群脑+对抗模拟环境，可研究“己方小组 vs. 敌方小组”双边同步模型，以
及“群体对抗中”的脑电动态变化。
o
对应列表：

Monitoring of adversary emotional and cognitive states（群对群对抗场景）

Long-distance standoff assessment（借助模拟远程环境）
o
示例范式：在对抗式多人在线策略游戏中，分别采集己方与对方小组（模拟对手扮演）
的 EEG 同步数据，利用双边 PLV 与互信息建模“群体对抗情绪/负荷传染效应”。
3.
群体情绪调节与干预（团队层面）
o
为何适合：群脑能测量团体中“关键成员对群氛围的催化效应”，为大规模组织层面情绪
干预方案提供数据支撑。
o
对应列表：

Modulate emotional state（团队层面）
o
示例范式：当监测到 4 人小组整体 Θ/α 比值快速下降（疲劳／焦虑信号）时，通过虚
拟现实（VR）或音乐干预，让某一关键成员进行“情绪引导”，记录群内 EEg 同步度变
化与绩效恢复情况。
4.
群体层面“知识植入”与长时程脑网络重塑
o
为何适合：未来若实现“半植入式知识集”或“集体训练方案”，可用群脑超扫描监测群体
在长时程（数月／数年）中的协同可塑性，指导知识传授的最佳群组合与方式。
o
对应列表：

o
Implanted knowledge sets（半植入式，团队协同训练模型）
示例范式：模拟“团体飞行驾驶知识植入”，分别对两个 6 人团队进行不同“知识灌输步
调”，用月度群脑采集跟踪“群体学习网络拓扑重塑”，比较哪种节奏更能加速团队整体掌
握速度。
二、群脑范式与算法思路
为将以上适合群脑的挑战转化为可操作的研究课题，需要设计针对性范式与配套算法。下面梳理常用的群
脑范式类型，以及可供选择或创新的算法思路。
1. 群脑范式设计
1.
同步任务范式（Synchronous Task Paradigm）
o
设计要点：
1.
参与者人数：2–8 人（视硬件采集能力而定）
。
2.
任务类型：协同解谜、多人对抗游戏、联合飞行模拟。
3.
阶段划分：

Baseline（静息状态，眼睛睁开/闭合 2 分钟）
，用于后续个体基线归一
化。

单人预演阶段（每人单独执行 1–2 个子任务，采集单人脑电特征）
。

协作阶段（全体同时执行联合作业，记录群体同步度与行为指标）
。

干预/决策节点（在关键时间点人为注入干扰、压力或即时反馈，观察
群脑响应）
。
o
示例：

“虚拟外科团队”范式：4 名成员分别担任不同岗位（主刀、麻醉、护士、监护）
，
在接近 30 分钟的虚拟手术中需要实时沟通协作；记录组内脑电同步度、决策
时刻的 ERP 变化。
2.
异步对抗范式（Asynchronous Competitive Paradigm）
o
设计要点：
1.
两队对抗：每队 3–4 人，在相隔不同房间进行对抗式解题或战略模拟。
2.
时序锁定：严格对时（NTP/PTP 校准）
，保证两队 EEG 数据在时间轴上可一一
对应。
3.
关键事件标签：如“己方完成解题”“对方发起进攻”“出现协商阶段”等，标记 EEG
数据段便于后续双边对抗同步分析。
o
示例：

“网络攻防演练”范式：红蓝方各 4 人，使用虚拟攻防平台，测量双方在关键攻
防转换时刻的脑电共振／抗性模式，以及跨方 PLV 与互信息的变化。
3.
群体干预范式（Group-Level Intervention Paradigm）
o
设计要点：
1.
先行采集群体“无干预”阶段 EEG 与行为数据，构建协同负荷与情绪基线。
2.
在发现群体负荷／情绪失衡时（如认知负荷连续 3 个滑窗超阈），通过情绪调
节干预（VR 放松、音乐、关键人物演讲）
，记录干预前后群体 EEG 同步度变
化。
3.
干预后追踪 5–10 分钟 EEG 恢复情况，以及对应的行为绩效（任务完成时长、
错误率等）
。
o
示例：

“灾难救援模拟”范式：8 人团队在虚拟地震现场协作救援，当系统检测到群体
共振度下降或压力骤增时，自动播放心理干预影片，观测群体脑电与绩效恢复
曲线。
2. 算法与分析方法
针对以上范式，需要配套的核心算法与分析流程。下面列出常见思路，并指出可创新方向。
2.1 预处理与特征提取
1.
在线伪迹剔除
o
算法：Artifact Subspace Reconstruction (ASR)、基于加速度计（IMU）的运动伪迹校正、
Recursive ICA。
o
要点：在多人同步采集环境中，每个人的运动与眼电伪迹都很难避免。建议在边缘设备
（佩戴式采集器）端引入轻量化 ASR 或基于 IMU 边缘滤波，保证云端收到相对干净
的特征。
2.
时频特征
o
经典指标：

频谱功率（PSD）: δ/θ/α/β/γ 各频段绝对与相对功率。

频带比值：θ/α、α/β、θ/β 等用于疲劳／压力指标。

非线性特征：Sample Entropy、Approximate Entropy、Higuchi Fractal Dimension
等衡量脑电复杂度。
o
多通道空间特征：

同时计算组内（n 人）各自特征后拼接，或对整个 8–16 通道群脑数据做联合
PCA/ICA，提取“群体低维表征”向量。
2.2 同步度与功能连接
1.
时间域同步度
o
相位锁定值（Phase Locking Value, PLV）：计算两人/多人 EEG 同频带相位差的稳定性，
反映群脑节奏一致程度。
o
互信息（Mutual Information, MI）：跨个体 EEG 信号之间的信息共性，用于捕捉非线
性耦合。
o
相关系数（Correlation）：简单估计，但受共同参考/共噪声影响大，只做初筛。
2.
频域／时频域同步度
o
Wavelet Coherence：衡量两人／多人人 EEG 在特定频段的时频耦合度，适用于短时突
发事件（如决策瞬间）
。
o
Dynamic Causal Modeling（DCM）：试图反演“哪位成员在引领群体同步”，适合深入分
析“协同引导者”角色。若样本量有限，可先采用 Granger Causality（GC）做粗略方向性
因果推断。
3.
群组网络构建
o
跨个体全连接图（Full-brain Net）：节点代表每个人的某个代表性电极（如 Cz 或 Fz）
，
边权用 PLV/MI 值。
o
分层网络（Hierarchical Net）：先在每个人内部构建“脑区功能网络”（如 frontal-parietal）
，
再将代表节点接入“跨个体网络”，便于分层分析“个体→群体→组织”多尺度结构。
o
图神经网络（GNN）：可将上述全连接图输入 GNN，在时序切片上做演变预测，用于“协
同瓶颈预测”“群体情绪传染预测”等。
2.3 机器学习与预测模型
1.
短期分类/回归模型
o
任务：预测“当前群体是否处于高协同/低协同”，或“即将出现协同崩溃”“出现群体情绪失
调”。
o
算法：

经典机器学习：Random Forest、XGBoost、SVM，多次验证其对 PLV、MI、时
频特征的判别能力。

轻量级深度模型：1D-CNN + LSTM，直接对多通道群脑时序输入做端到端学习，
将输出设为二分类“正常／协同崩溃”或回归“协同度分数”。
o
特征融合：可将每个成员时频特征拼接后与全局同步度指标结合，形成多模态特征向量
输入模型。
2.
中期/长期时序预测模型
o
任务：预测“未来 T 秒/分钟内群体协同度走势”“未来 T 分钟内群体情绪风险值”
o
算法：

双向 LSTM + 注意力机制：对过去 N 秒的群脑同步度时序做多步预测。

Transformer 系列：可处理长时程依赖，用于跨分钟／跨小时的群体动态预测。

时变 GNN：将“跨组网络→未来演化”问题视作时序图预测，用 GNN 学习“节
点（成员）与边（同步度）”在多时刻上的演化规律。
3.
群体干预策略学习（Reinforcement Learning）
o
任务：在检测到群体协同度或情绪失衡时，给出最佳干预策略（如让核心成员做情绪引
导、让整个群体短暂休息）
。
o
算法：

离散化干预动作空间（例如 {继续→ 休息→ 切换任务→ 情绪干预}）
，状态定
义为“当前群脑同步度 + 情绪指标 + 绩效指标”。

Deep Q-Network (DQN) 或 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)：根据离
散或连续干预动作空间，学习最优干预策略，最大化“群体绩效恢复速度”或“任
务成功率”。
o
回报设计：可将回报设为“干预后 1 分钟内协同度回升幅度”或“5 分钟内群体绩效下降
率 最小化”。
三、3–6 年博士课题与研究计划示例
下表给出一个示例性的研究计划，将整个 3–6 年规划分为 短期（第 1–2 年）、中期（第 2–4 年）、长期
（第 4–6 年） 三个阶段，每个阶段设定明确目标、关键任务与里程碑。
阶
预期
时间 目标
关键任务
段
成果
1. 购置/搭建 4–8 通道或 8–16 通道 EEG 超扫描系统，完成硬
件时间同步与边缘预处理模块（包括 IMU 边缘滤波、在线
1. 建立基础群脑采集与
ASR）
。
预处理平台
短
期
Year
1–2
2. 设计简单协作任务范式（2–4 人“联合解谜”）
，定义“低／中／
2. 验证群脑同步度与群
高”负荷状态并进行行为标注。
体认知负荷/协同度的
3. 实现基础同步度指标（PLV、MI、coherence）算法，并验证短
关联性
时动态（如 1–2 s 滑窗）对协同绩效的敏感度。
4. 发表论文：
php-template
复制编辑
- **平台建设与实验范式设计**<br>（目标：TOP-FIELD CONFERENCE 投稿：IEEE EMBS 或 ACNS） |
1. 群脑—IMU 边缘预处理模块（代码 + 文档）<br>2. 协同负荷范式数据集（100 次 4 人实验）<br>3. 基
础论文：证明 PLV/MI 与协同绩效正相关，建立短期模型。 |
| 中期 | Year 2–4 | 1. 扩展到更复杂任务（3–4 人对抗/竞争范式）<br>2. 开发群脑时序预测模型，预测协同
瓶颈/情绪失调<br>3. 设计群体干预范式并实现初步干预模型 | 1. 设计 3–4 人“对抗性策略游戏”范式（红
蓝双方对抗）
，实时标记关键事件（如进攻/撤退切换）
。<br>2. 构建跨 4 人 EEG 同步网络，并提取 PLV/MI
时序序列。<br>3. 基于双向 LSTM + 注意力机制训练“协同度未来 30 s 预测模型”，评估预测精度。<br>4.
设计群体干预：当预测到“未来 10 s 内协同度将跌破阈值”时，让核心成员用“语音/AR 指示”进行引导；采
集干预前后群脑同步度与行为恢复情况。<br>5. 发表论文：
- 对抗范式下的群脑协同预测<br>（神经工效 / 认知神经科学期刊）
- 基于群脑的实时干预模型<br>（IEEE TBME or NeuroImage:Clinical） | 1. 完整对抗实验数据集（200 次
8 人对抗）<br>2. 协同度预测模型源码与训练日志<br>3. 干预模型与实证结果报告<br>4. 中期论文 2–3
篇 |
| 长期 | Year 4–6 | 1. 扩展到大规模多团队（8–16 人）同步采集<br>2. 构建跨小组组织级认知健康地图与
协同瓶颈预测框架<br>3. 探索群脑技术在“虚实结合”远程对抗与情绪调节中的应用 | 1. 在同一实验室或
多实验室同步部署至多 16 通道 EEG 采集设备，确保跨团队时钟精度±1 ms。<br>2. 设计 2–3 个小组（每
组 4 人）的复杂联合任务（例如联合作战模拟、跨专业医疗团队协作）
，收集跨 3–4 小组（12–16 人）群
脑数据；构建“跨组功能连接网络”。<br>3. 利用时变 GNN（Spatio-Temporal GNN）模型预测“组织级协同
瓶颈节点”与“情绪风险点”。<br>4. 设计“远程对抗范式”：分别在实验室 A 与 B 地点，用量子时钟校准保
证 EEG 时序对齐，模拟跨场景对抗；并探索对远端小组进行“远程情绪干预”（如 VR 情绪引导）
。<br>5.
发表博士论文及至少 3 篇高水平论文：
- 组织级态势感知与预测<br>（NeuroImage or Cerebral Cortex）
- 远程群脑对抗与情绪干预<br>（PNAS or Nature Human Behaviour） <br> - 总结与未来展望（综述性文章）
| 1. 大规模多团队群脑数据集（>300 次实验）<br>2. 组织级认知健康地图可视化平台原型<br>3. 时变
GNN 协同瓶颈预测模型与评估指标<br>4. 远程对抗/干预实证结果报告<br>5. 博士学位论文与高水平期
刊论文若干篇 |
四、每个阶段的关键里程碑与度量标准
为了保证课题按计划推进，每个阶段需设立关键里程碑（Milestone）与度量标准（Metric）
：
短期（Year 1–2）

里程碑 1：群脑采集平台搭建完成
o
度量：完成 4 通道 × 4 人（或 8 通道 × 2 人）同步采集硬件调试；边缘预处理模块
（ASR+IMU 边缘滤波）能在 ≤ 200 ms 内完成单秒数据清洗。

里程碑 2：基础协作范式数据采集与清洗
o
度量：至少完成 100 次 4 人“协同解谜”实验，每次持续 ≥ 10 分钟；清洗后数据伪迹率
< 5%。

里程碑 3：短期协同度建模与实证验证
o
度量：实现 PLV/MI 与协同绩效回归模型，预测 R² ≥ 0.6；分类“高协同/低协同”准确率
≥ 75%。
中期（Year 2–4）

里程碑 4：对抗范式下的长时序数据采集
o
度量：完成 200 次 8 人对抗实验（每次 ≥ 15 分钟）
，并标注关键事件时间戳。

里程碑 5：协同度未来预测模型上线
o
度量：实现未来 30 s 内“协同崩溃”预测，AUC ≥ 0.85；平均预测提前量 ≥ 10 s。

里程碑 6：群体干预系统原型验证
o
度量：在 50 次干预实验中，干预后 1 分钟内协同度 ↑ ≥ 20%，平均恢复时间 ≤ 10 s。
长期（Year 4–6）

里程碑 7：大规模多团队群脑同步实验
o

度量：完成 300 次 12–16 人联合仿真/对抗实验，保证数据同步误差 ≤ 1 ms。
里程碑 8：组织级认知健康地图原型
o
度量：基于多团队数据，生成全组织跨组 PLV/MI 热力图，预测协同瓶颈点准确率 ≥ 80%；
提前预警时长 ≥ 5 分钟。

里程碑 9：远程跨场景群脑对抗与干预
o
度量：完成至少 30 次跨实验室（≥ 50 km 距离）远程对抗实验，时序对齐误差 ≤ 5 ms；
验证远程情绪干预后群脑同步度恢复率 ≥ 25%。
五、总结
1.
适合群脑技术的研究问题
o
短期：群体认知负荷/压力监测、群体协同效能、群体通信动态、群体训练反馈。
o
中期：群体对抗与情绪传染、群体干预与实时恢复、跨团队协同瓶颈预测。
o
长期：大规模多团队态势感知、组织级认知健康地图、远程群体对抗与情绪调节、群体
知识植入与长时程可塑性研究。
2.
研究思路与范式
o
从基础同步度分析（PLV、MI）着手，逐步引入时序预测模型（LSTM、Transformer、GNN）
与决策干预（Reinforcement Learning）
。
o
设计多个迭代范式：
1.
简单协作解谜→对抗游戏→跨团队联合仿真
2.
个体基线→群体实时监测→群体干预→远程跨场景应用
3.
年度数据积累→组织级认知地图构建→长期预测与优化
3.
3–6 年路线规划
o
第 1–2 年（短期）：夯实基础——平台搭建、基础范式验证、初步协同建模。
o
第 2–4 年（中期）：深化对抗范式、时序预测与干预模型开发、初步实证。
o
第 4–6 年（长期）：扩大规模——多团队并行动实验、组织级态势感知、远程群脑对抗
与干预、群体知识植入探索。
可以从神经、行为、生理和主观多个层面来构建小组“协同度”指标或“高协同／低协同”标签，具体思路如下：
一、神经层面：跨成员脑电同步指标
相位锁定值（Phase Locking Value, PLV）
原理：衡量两个或多个成员在同一频段（如α波、β波）的相位差稳定程度。PLV 越高，说明他们在相同任
务阶段脑内节律更一致，往往对应更好协同。
应用：
选取小组主要成员各自的 2–4 个代表性电极（如额叶 Fz、中央 Cz、右侧 P4、左侧 P3）
，计算组内任意
两人之间的 PLV，然后取平均值作为“组间平均 PLV”。
如果想区分“高协同 vs. 低协同”标签，可以：
在若干次“已知高协同／低协同”的示范实验里先标注（例如，实验设计中明确分工顺畅的归为“高协同”，冲
突频繁、沟通失效的归为“低协同”）
，计算对应的 PLV 分布区间；
根据这些分布区间设定门限（如 PLV > 0.45 视为高协同，PLV < 0.30 视为低协同，中间区间暂不明确标签
或作为“中等协同”）
。
相干性（Coherence）或互信息（Mutual Information, MI）
原理：
频域相干性（Coherence） 衡量两人 EEG 在同一频率上的线性相干成分，适合捕捉持续协同阶段（如长时
间对话或持续任务）下的群体耦合。
互信息（MI） 可以捕捉非线性耦合，能更全面反映两人/多人脑电信号的信息共享程度。
应用：
同样选取关键电极，对组内所有通道对计算平均 Coherence 或 MI。
高协同的场景下（例如多人人机协同完成一道难题时）
，Coherence/MI 在 8–12 Hz（α波）和 12–30 Hz（β
波）频段通常会比低协同高出 ≥ 0.1。
跨脑网络拓扑指标（Graph Metrics）
原理：将每个成员的一个或多个代表性节点（EEG 电极）视作“网络节点”，计算节点之间基于 PLV/Coherence
的连边权重，形成“跨脑功能网络”。
常用指标：
全局效率（Global Efficiency）
：衡量网络信息传播的整体效率。组内网络全局效率高，说明协同信息更畅通。
模块度（Modularity）：衡量网络中是否存在明显的功能模块。低协同时往往模块度更高（成员之间分工独
立，但缺乏信息互通）
。
度中心性（Degree Centrality）与介数中心性（Betweenness Centrality）
：识别在“协同网络”中最“关键”的成员
节点，通常高协同小组会出现若干度中心性较高的“催化者”或“桥梁”成员。
动态功能连接（Dynamic Functional Connectivity, DFC）
原理：不只是静态计算一个时段的 PLV，而是用短时滑动窗口（如 2 秒 窗口、步长 0.5 秒）滚动计算组
内各节点对的连接强度，得到时变网络。
应用：
结合聚类或隐马尔可夫模型（HMM）
，将小组的协同动态划分为若干“网络状态”，如“高同步/高效率状态”“低
同步/分散状态”等。
如果实验已有标注“关键协同时刻”（比如 团队决策瞬间、紧急排错阶段）
，可检验 DFC 在这些时刻是否进
入“高同步”状态，进一步提炼“高协同标签”的动态特征。
二、行为层面：任务绩效与沟通特征
任务完成效率与准确率
完成时长：高协同小组往往能更快完成协作任务。可定量记录每轮（或每道）任务从开始到结束的时长，
短时长往往对应高协同。
错误数/修正次数：如多人数独立解决一道线索谜题，当“低协同”时常常出现“反复返工”或“走弯路”，错误修
正次数 ↑；高协同组正确率高、返工次数少。
合作得分：如果赋予每次任务一个“合作得分”（如 0–100 分）
，高协同组的平均得分明显高于低协同组。
沟通频率与内容特征
语音对话次数：用麦克风或语音记录系统统计“成员之间发言次数”和“轮流发言比例”。高协同组中常见“轮流
发言↑、双向交互↑”。
对话时长比例：高协同时“实质性讨论（task‐oriented talk）”占对话总时长的比例通常更高；低协同时“闲聊”
“沉默”比例 ↑。
语义相似度：用 NLP 对组内对话进行关键词提取与主题聚类，高协同组成员之间的主题相似度往往更大，
说明注意力集中在共同目标上。
身体/动作协同
联合眼动模式（Gaze Coherence）
：若组内配备便携式眼动仪，测量成员在任务中是否“共同注视”“共同转移
视线”到同一关键点；高协同时“联合注视”事件 ↑。
手势／指点同步：用特征点检测（如 Kinect、IMU+摄像头）记录小组成员的手势或指向动作，并比较两人
动作起始时刻与模式匹配度。高协同时动作同步性↑。
角色分工与领导效率
角色转换次数：当小组中某人发挥领导作用（如临时协调）时，他/她的“角色切换事件”越少，团队分工越
稳定；低协同组往往出现频繁的“指令争夺”与“角色混乱”。
关键事件决策延迟：在小组需要快速决策的节点（如选择下一个行动方案）
，高协同组决策延迟更短，说明
成员已有默契或信息流通顺畅。
三、生理层面：群体心率／皮电同步
心率变异性（HRV）同步
原理：在压力或高协同阶段，组内成员的 HRV（如 SDNN、RMSSD）往往出现共振或同步波动。可计算
两人 HRV 指标的皮尔森相关系数，进而得到平均“HRV 同步度”。
标签：高协同时，HRV 同步度常常 ≥ 0.5；低协同则可能 ≤ 0.2。
皮电活动（EDA/GSR）共振
原理：当一组人在做决策或遇到突发事件时，群体皮电突增次数（Skin Conductance Response, SCR）往往同
步出现。可统计小组成员 SCR 触发时刻的同步度，或用互信息衡量两人 EDA 信号。
标签：若某时段群内 SCR 同时触发（例如 3/4 人在 ±500 ms 内出现 SCR 峰）
，则可标记为“高紧张／高
协同”状态；若经常出现“单人突增”且无同步，则指向“低协同/个体独立”。
呼吸模式同步
原理：高绩效团队在关键任务中往往出现“集体呼吸一致”（短暂“同频率吸气—呼气”），尤其在精细协作任
务（如拼装、手术）时更明显。可用胸带式呼吸带记录成员呼吸信号，计算呼吸频率相关系数。
标签：群体呼吸频率相关系数 ≥ 0.6 通常暗示良好协同；相关系数 ≤ 0.3 则指向低协同。
四、主观层面：问卷与自评标签
团队凝聚力／信任度量表
常用问卷如：Group Environment Questionnaire (GEQ)、Team Climate Inventory (TCI) 或者国内翻译版相应量
表。每轮实验结束后立即让成员填写，获得“凝聚力分数”“信任度分数”。
应用：可以将“凝聚力分数 ≥ 4/5”标记为高协同、“≤ 2/5”标记为低协同，中间为中等。
NASA‐TLX 任务负荷量表（Task Load Index）
用于让个体对“认知负荷”“心理压力”做自评。若某组整体平均 TLX 分数处于“中—低”区间（如 < 50/100），
且“主观合作满意度”高，则可以标记为“高协同”；否则标记为“低协同”。
组内互评（Peer Evaluation）
每个成员根据其他成员的“协作投入度、沟通质量、信息共享度”进行评分，最后汇总出“组内互评平均分”。
高协同时，“组内互评平均分 ≥ 4/5”。
五、标签生成思路
预实验标注＋门限划定
先设计一些“典型高协同”和“典型低协同”示例实验：
典型高协同：成员互相有明确分工、没有明显冲突、行为流畅；
典型低协同：成员相互干扰、长时间沉默或争吵、任务反复失败。
针对这些示例计算上述多种指标（如“组内平均 PLV > 0.5”“HRV 同步度 > 0.6”“任务完成时长 < 某阈值”“小
组信任度 > 4”）
，得到指标在高协同与低协同之间的分布区间，并基于此设定标签门限。
多指标融合与多模态标签
不同实验场景下单一指标可能出现偏差。可以通过加权融合或多模态学习来生成最终标签：
简单加权：LabelScore = w₁·MeanPLV + w₂·HRVSynchrony + w₃·TaskAccuracy + w₄·TrustScore，若 LabelScore
≥ 某阈值则为“高协同”，否则为“低协同”。权重可基于预实验中各指标的判别能力（如 AUC）来分配。
分类器融合：将多种特征输入到随机森林、XGBoost 或轻量 Transformer，对预先标注（高/低协同）样本
进行训练，交叉验证后输出模型；模型预测概率 ≥ 0.5 作为“高协同”标签。
时间窗口与动态标签
如果想做“实时协同度分类”，可在每个 2 秒 滑动窗口内提取特征并打标签。只要该窗口的特征组合同时满
足“PLV > 0.45 且 HRV_corr > 0.5 且 TaskErrorRate < 0.1”，就为该窗口贴“高协同”标签，否则为“低协同”。
也可以借助 HMM（隐马尔可夫模型）等方法基于“时序特征序列”做隐状态判定：状态 1 = 高协同，状态
2 = 低协同，根据观测到的神经/行为特征序列判定最可能的隐状态序列。
六、总结
单一指标只适合做初步筛选与解释：
脑电同步（PLV、Coherence、MI）是最直接的“神经协同”度量；
HRV/EDA/呼吸同步可以补充群体生理共振信息；
任务绩效与沟通特征可捕捉行为层面的协同效率；
主观问卷给出团队互信与凝聚的心理基线。
多指标融合往往能得到更稳健的“高协同/低协同”标签：
可以先做几轮预实验，将“典型高协同”“典型低协同”场景标注后，提取上述所有指标，利用加权或机器学习
方法拟合出最优融合模型，获得分类性能最好的标签器。
动态标签（基于滑动窗口或 HMM）便于实时监测：
实时将 2–5 秒 窗口的多人特征送入分类器，输出当前时刻“高协同/低协同”预测，有助于构建“闭环干预”或
“即时反馈”机制。
通过以上“多层面指标＋门限/分类模型”的方法，就能为您后续的群脑超扫描研究提供可量化的协同度度量
与高协同／低协同标签，为后续模型训练、干预设计和组织级态势感知打牢基础。