近年来,基于多生理信号的情绪识别技术已经逐渐成熟,对情绪生理数据的要求也逐渐提高,由于生理信号属于微弱的生物低频电信号,因此在采集与存放的过程中极易受到各种噪声的干扰,为了得到标准的情绪生理数据以及更好的对情绪生理数据进行保存与处理,本文研究了情绪生理数据的获取与预处理方法,并搭建了一个情绪生理数据库管理平台。本文的主要研究内容如下:1.情绪生理数据的预处理方法研究:通过分析心电、皮电和呼吸3种生理信号的时频域波形以及生理信号中噪声的干扰特点设计去噪方法,以德国Augsburg大学情绪生理数据库中的数据作为原始数据,对3种生理信号进行去噪算法的研究,并研究信噪比（SNR）和均方差（MSE）的综合评估以及生理信号的质量评估方法。研究结果表明:基于最优小波基的小波变换法、基于巴特沃斯的数字陷波器和改进阈值函数的小波阈值法分别对3种生理信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰的去噪效果较好,去噪后生理信号的保真性较高。2.情绪诱导实验设计:首先通过网络评分,制作了喜、怒、哀3种情绪的视频诱导素材,设计3种情绪的生理信号采集流程和诱导效果自我评价表,对实验对象的诱导效果进行五个等级的评分。3.情绪生理数据库管理平台的建立:采用Win10操作系统、C++编程语言、Qt图形用户界面应用程序开发框架、My SQL数据库管理系统以及Matlab数学处理工具对情绪生理数据的管理、预处理和情绪诱导进行可视化平台搭建,其中包括系统登录模块、数据管理模块、情绪诱导模块和数据预处理模块的设计。