根據多篇文獻，生理訊號可以反應人的心理狀態起伏，在心理與認知科學常常使用生理訊號儀器來測量受測者，下列為過去研究中曾用於情緒研究之生理訊號；
BVP (Blood Volume Pulse)
血流脈動(Blood Volume Pulse)常測量的部位為指尖，過去研究指出，在生氣或壓力的狀態下，血流量將會提高，而在悲傷或是放鬆的情況下，血流量則會降低，BVP的訊號。
EEG (Electroencephalography)
待寫。
ECG (Electrocardiogram)
ECG 是心電圖，ECG 的波形具有規律性，醫學上將波形依照轉折的區間，分為PQRST等部位，其中作常被使用的的心跳率指標，則是取RR-interval 換算成心跳率，心跳率再取導數則可得到心跳變率。過去研究指出，在放鬆或快樂的狀態下，心跳率將會提高，而在壓力或是挫折的情況下，心跳變率則會提高。
EMG (Electromyogram)
EMG為肌電圖，過去研究指出，在緊張的狀態下，肌電率將會提高，而在放鬆的情況下，肌電率則會降低。
RESP (Respiration)
呼吸的測量是透過測量胸圍，呼吸會使胸圍有些微變化，肺部吸入了空氣使胸腔擴大，呼氣時胸腔壓縮空氣排出，如此週而復始形成了一個循環，故在一般情形下，應具有週期性規律的起伏。過去研究指出，在生氣的狀態下，呼吸率將會提高，而在放鬆的情況下，呼吸率則會提高。
SCR (Skin Conductance Responses)
貼於皮膚的電極(通常為手指)，測量皮膚的導電性，而過去的研究顯示，皮膚導電性與情緒激發的程度有線性相關。可以表示自主神經系統的狀態，對反應產生的情緒，以及身體活動度，SCR 也可作為警覺性的指標。膚電反應的特徵為產生一陡峭的上升之後緩緩下降。
在相關學者的研究歸類；
情意感知
Ark 等人提出了 Emotion Mouse的概念，在滑鼠上貼附 Sensor，測量使用者之心跳率、皮膚溫度、皮膚導電度及肌電反應，讓電腦能對使用者的生理狀態能夠感應，並期望有適當回應。
Ryoo的研究則是希望可以藉由情緒狀態的資訊，提供個人化的服務，達成普適計算(ubiquitous computing)的目標。
感知方式的特徵選取
Picard 等人之研究發表了數種演算法供基於特徵的辨識方法，並收集了基於肌電圖(Electromyography, EMG)、血流脈膊(blood-volume pulse, BVP)、皮膚導電率(skin conductance responses, SCR)、呼吸(Respiration)共四種生理特徵，以長時間觀測每日(day-to-day)的變化情形。
Kim 所發展的系統，實驗中以多種刺激素材如聲音、圖片、認知(如故事)的刺激作為觸發情緒的素材，採用 Support Vector Machine(SVM)為生理訊號做情緒分類。
Sebe 等人的文獻回顧中，指出將多個來源的資訊加以整合，綜合判斷分析，整理出了一多模式人機互動介面的概念架構圖。
心理方面
心理方面分為兩個學派，其中一派認為在眾多的情緒中具備某些基礎情緒，Ekman, Levenson, & Friesen (1983)發展出基於類別為基礎方式的 Discrete Emotions，以 Paul Ekman以此理論為基礎發展出了 FACS(Facial Action Coding System)最為人熟知。
另一派認為情緒可表示為幾個基本情緒向度的強弱變化，發展出 Dimensional Approach。
兩者之間的對應目前沒有人去研究，(((可行。
本篇文獻將以 IAPS(International Affective Picture System) 素材為來源，進行嚴謹的實驗設計
與測試，以探究生理訊號特徵如何應用於情緒分類。我們可以利用第五章 生理訊號分析與情緒識別做為參考，研究方法與實驗方式可修正，目前前測可先參考這PAPER圖與表。
Valence-arousal 2D space
Valence-Arousal其mean、SD及Frequency表
資料來源:::
徐世平、廖文宏，2008，生理訊號監控應用於智慧生活環境之研究，碩士論文
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