引言

随着可穿戴技术和生理信号分析的不断进步，Shimmer3 系列传感器因其高精度、可同步、多通道等优势，已广泛应用于医疗监测、运动评估、人机交互、情绪识别等研究领域。对于刚接触生理信号采集的科研人员而言，理解 Shimmer3 的硬件结构、数据类型、采集方式及常用应用场景，有助于快速建立实验系统、提升数据质量与研究效率。

本文将结合典型使用经验，为科研人员提供一份详尽的 Shimmer3 入门指南。

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1. 什么是 Shimmer3？

Shimmer3 是一款模块化可穿戴传感器平台，支持高频率、同步采集多种生理信号（如心电、皮电、加速度、呼吸、肌电等）。它由爱尔兰 Shimmer Sensing 公司开发，已被多项国际科研项目、临床试验、行为识别系统所采纳。

Shimmer3 系列主要特点包括：

• 支持多种传感器模块（ECG、EMG、EDA、IMU、PPG、GSR 等）

• 多通道同步采集，采样率最高支持 1024 Hz（部分传感器）

• 支持蓝牙无线和 SD 卡本地存储双模式

• 可电池供电，便于移动实验

• 提供开放 API 与 MATLAB、LabVIEW、Python 接口

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2. 系统组成及常见传感器模块

模块名称	功能描述	应用方向
ECG Module	心电信号采集，支持 3/5 导联	心率变异性分析、压力识别、情绪检测
EMG Module	肌电信号采集	肌肉疲劳分析、康复训练、人机接口
GSR/EDA Module	皮电反应（电导）	情绪研究、焦虑检测、生物反馈训练
Optical Pulse/PPG	血氧 & 心率信号	血氧监测、脉搏波形分析
IMU (9DOF)	三轴加速度 + 陀螺仪 + 磁力计	步态分析、姿态识别、运动行为识别

3. 数据采集流程

Shimmer3 使用灵活，采集流程如下：

1. 硬件连接：通过贴片电极（如 ECG）、电极夹、弹力带等，将传感器固定在身体目标部位。

2. 软件配置：使用官方 ConsensysPRO 软件或 Shimmer Capture 工具，设置通道、采样率、存储模式。

3. 启动采集：

   • 蓝牙实时传输：适用于实时监控。

   • SD 卡存储：适用于大批量脱机采集。

4. 数据导出与分析：采集后数据可导出为 .csv、.mat 等格式，便于使用 MATLAB、Python 进行分析。

5. 数据同步：支持外部触发信号（TTL），可与 EEG、fNIRS 等设备同步。

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4. 典型科研应用场景

✅ 心率变异性（HRV）分析

通过 ECG 模块采集心电信号，分析 R-R 间期变化，评估交感/副交感神经活动，在压力、生理负荷研究中广泛使用。

✅ 情绪识别与心理研究

使用 GSR + PPG + ECG 组合，研究焦虑、注意力、放松状态，通过机器学习建立情绪分类模型。

✅ 神经康复监测

在中风、截瘫、术后康复中，结合 EMG 与 IMU 模块记录动作执行与肌肉活动，评估康复进度与训练成效。

✅ 人机交互与脑机接口（BCI）辅助

Shimmer3 可同步与 EEG、眼动仪等系统，共同分析生理-行为耦合状态，用于 VR 训练、游戏控制等实验。

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5. 开发者友好支持

Shimmer3 提供丰富的 SDK 和编程接口：

• Python SDK：支持实时数据接入和处理，适合科研实验自动化。

• MATLAB Toolkits：用于信号滤波、特征提取、可视化。

• LabVIEW API：适用于工业测量和临床实验室集成。

• BLE 与 SD 卡双模式切换支持：满足不同场景的性能/稳定性需求。

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6. 使用建议与注意事项

• ✅ 使用前需校准传感器通道，确保电极良好接触皮肤

• ✅ 蓝牙信号在多路径环境可能受干扰，建议短距离使用

• ✅ EMG 与 ECG 采集中注意电极布置方向与身体状态

• ✅ 高采样率下注意电池续航与数据包完整性

• ✅ 建议使用屏蔽导线与固定夹，避免运动伪影

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结语

Shimmer3 为科研人员提供了一种高精度、多通道、可拓展的可穿戴生理信号采集平台，是进行行为识别、康复训练评估、生理建模研究的理想选择。对于希望快速搭建生理信号采集系统的新手来说，Shimmer3 提供了较低的上手门槛与较高的研究价值。