心率、呼吸率、HRV、压力、疲劳和情绪，有什么不同？

屏幕上的数字和提示分别表示什么？

同一个界面可能同时出现心率、压力分数和疲劳提示，容易让人觉得它们都是同一种测量。实际上，有的描述身体节律，有的是模型对状态的解释，有的已经包含了应用的决策。

界面应分别说明这些结果的含义。百分号和颜色只是显示方式，是否具有医学意义，要看指标定义和相应证据。

心率与脉率：相关，但取得方式不同

心率关注心脏搏动频率；脉率关注外周脉搏的重复节律。视频rPPG直接处理的是皮肤光学变化中的脉搏相关成分，而不是心电图。^[1]

因此，阅读结果时既要看显示名称，也要了解它基于什么信号。日常应用可能将视频估计结果称为心率，但不应因此让用户误以为摄像头记录了心脏电活动，或等同于临床心电检查。

HRV与PRV：不只是“心率忽高忽低”

HRV是心率变异性，核心涉及相邻心搏间隔的变化，而不只是几个平均心率数值之间的差。PRV是脉率变异性，来自相邻脉搏的时间间隔。它们相关，但光学脉搏的传播及测量过程带来额外因素。^[2][3]

可以用音乐作比喻：两段演奏平均速度相同，每拍的细小间隔仍可能不同。找到大致节拍，比准确定位每一拍的细微时间差容易。所以，某系统平均脉率表现不错，不能据此推定HRV相关结果也同样可靠。

图示可在框内左右滑动查看。

视频和雷达怎样获得呼吸信息？

呼吸率描述单位时间内的呼吸节律。视频可以通过胸腹运动等线索讨论呼吸，某些方法也研究从脉搏信号的呼吸相关调制提取信息。^[4] 雷达则可以利用身体细微位移观察相关节律。^[5]

这些方法观察的物理量不同。界面都写“呼吸率”，不代表它们面对遮挡、运动和环境时有完全相同的适用性。描述输入来源，有助于解释为什么某一时刻结果可用，另一时刻却暂时缺失。

压力、疲劳、情绪与认知负荷，不宜混为一谈

表中说明日常状态分析中几个常见概念的区别。面部情绪研究和驾驶生理研究采用各自的任务定义与标签来源，这些概念也不能直接作为医学诊断。^[6][7]

为什么需要多种信息一起看？

设想驾驶员在复杂路口保持严肃表情，心率有所变化，却专注地观察交通。此时“需要减少非必要打扰”可能是合适的设计方向；把这种变化解释为“路怒”，依据不足。

相反，一位用户明确说自己累了，即使某项生理值没有变化，也不应被系统否定。生理信息、行为、环境和用户自述各提供一部分背景。分析结果需要结合这些信息，并允许用户说明自己的感受。

“亚健康分数”为什么需要特别谨慎？

“亚健康”常被笼统用于描述疲惫、睡眠不足、恢复不佳等体验，但它不是一项可以直接从皮肤视频读取的物理量，更不应被产品概括成未经定义的统一分数。即使已有生理指标估计，也需要单独说明任何进一步状态模型的任务与适用范围。

面向座舱、机器人和日常服务，更明确的说法是“身心负荷相关线索”“状态变化关注”或“休息与舒适性选择”。这些说法更接近日常服务用途，仍需与疾病诊断区分。

应用层最后应输出什么？

输出应由应用任务决定，可以是生理估计、变化趋势或交互建议。界面只需显示有明确用途的结果；产品实际支持哪些指标，应查对应版本资料。

对显示的每项结果，都应说明它描述什么、来自哪些输入，以及可以怎样使用。