当今社会,随着情感计算理论的快速发展,通过计算机识别人体的情绪状态已经成为研究热点。相比基于用户的语音语调、姿势动作和面部表情等数据进行情感分析,基于多生理信号的情感识别技术可更真实地获取参与者内在表达。但是,对基于生理信号的情感识别领域的软件系统来说,还存在一些不足,通过观察和研究主流生理信号采集装置的配套软件发现:（1）软件系统功能局限于信号实时采集、显示、存储和预处理,缺少使用情感诱发素材（尤其是沉浸式虚拟现实场景素材）设计刺激呈现方式和顺序的功能;（2）缺少包含外部数据集的接口的情感识别数据处理功能;（3）功能单一分离,无法使用同一软件实现情感诱发、信号采集和情感识别功能,缺少统一的操作界面。针对上述问题,本文在电子科技大学移动计算中心现有的用于情感识别的多模生理信号采集装置的基础上开展其配套软件的研究,主要工作内容如下:（1）设计并实现了基于生理信号的情感识别软件系统。通过分析目前主流的生理信号采集装置的配套软件的缺陷和本中心项目的系统需求,在实现脑电、脉搏波、皮肤电和皮肤温度生理信号实时采集、显示和存储功能的基础上,同时设计和集成了以下功能:（1）图片、音视频和VR场景素材的情感诱发刺激呈现方式和顺序功能;（2）包含外部数据集接口的离线情感识别功能,包括信号预处理、特征提取、特征降维、特征融合、特征标准化和特征分类等;（3）部署一个在线情感识别系统。（2）设计了一个以VR场景作为情感诱发素材的情感诱发实验范式,对被试筛选、实验设备、实验流程等内容进行了详细叙述,并根据实验范式使用软件进行实际测试,成功验证其可行性。（3）使用DEAP数据集对离线和在线情感识别功能进行实际测试。（1）对离线情感识别功能进行功能测试,成功验证情感识别的数据离线处理功能的有效性;（2）在线情感识别功能测试是通过部署已训练好的模型,对10名被试使用8个VR场景进行情感识别,实际测试的效价二分类的准确率（63.75%）比测试集的70.43%低了6.68%,唤醒度二分类的准确率（58.75%）比测试集的64.72%低了5.97%。本文在软件工程和基于生理信号的情感识别知识基础上,设计并实现了基于生理信号的情感识别软件,并进行了功能和性能测试,结果表明软件具有较好的稳定性,满足设计需求。