Weylus生物反馈系统：心率与触控压力的关联分析应用
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/Weylus 引言：探索触控行为背后的健康密码
你是否想过，日常使用平板笔时的压力变化可能与心率存在隐秘关联？Weylus作为一款将平板转化为电脑绘图板/触摸屏的开源工具，不仅能实现高精度触控输入，其底层的压力传感机制还为生物反馈研究提供了数据采集能力。本文将带你探索如何利用Weylus构建心率与触控压力的关联分析系统，通过src/input/uinput_device.rs中的压力转换算法，结合外部心率监测设备，揭示人体生理状态与触控行为的深层联系。
核心原理：从触控数据到生物特征
Weylus的压力传感机制
Weylus通过uinput设备接口实现触控事件模拟，其压力转换算法将触控压力值标准化为0-65535的整数范围。关键代码如下：
fn transform_pressure(&self, p: f64) -> i32 {
(p * ABS_MAX) as i32
}
其中ABS_MAX常量定义为65535.0，确保压力值在标准输入设备的动态范围内。这一机制使得Weylus能够捕获笔尖压力的细微变化，为生物反馈分析提供原始数据。
图1：Weylus在Xournal++中的实际应用效果，展示了压力感应带来的线条粗细变化
心率与触控压力的关联性假设
研究表明，心率变异性（HRV）与自主神经系统活动密切相关，而手指精细动作控制受交感神经和副交感神经共同调节。通过同步采集：
- Weylus输出的触控压力数据（来自src/input/uinput_device.rs中的EC_ABSOLUTE_PRESSURE事件）
- 外部心率监测设备的RR间期数据
我们可以建立二者的时间序列关联模型，探索压力变化与心率波动的动态关系。
系统架构：数据采集与分析流程
硬件配置方案
| 组件 | 作用 | 数据接口 |
|---|---|---|
| 平板设备 | 提供触控输入 | WebSocket |
| 电脑 | 运行Weylus服务 | weylus_tls.sh加密传输 |
| 心率监测设备 | 采集生理信号 | Bluetooth HCI |
| 分析终端 | 数据处理与可视化 | 本地网络 |
软件模块设计
系统主要包含三个模块：
- 数据采集模块：基于Weylus的src/websocket.rs实现压力数据捕获，同时通过蓝牙接口获取心率数据
- 同步处理模块：采用时间戳对齐算法解决异构设备的时钟差异
- 分析可视化模块：使用Python的Matplotlib和SciPy库进行相关性分析与图表绘制
实施步骤：构建你的生物反馈系统
1. 配置Weylus开发环境
首先克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/we/Weylus
安装依赖并构建项目：
cd Weylus
cargo build --release
2. 启用压力数据日志
修改src/input/uinput_device.rs，在send_pointer_event函数中添加压力数据日志功能：
// 在发送压力事件后添加日志记录
debug!("Pressure data: {}", pressure);
重新编译后，设置日志级别为DEBUG启动Weylus：
WEYLUS_LOG_LEVEL=DEBUG ./target/release/weylus
3. 心率数据同步采集
使用Python编写心率数据采集脚本，通过蓝牙连接心率监测设备，记录时间戳与HRV数据：
import bluetooth
import time
# 蓝牙设备地址
HEART_RATE_DEVICE_ADDR = "00:1A:7D:DA:71:13"
sock = bluetooth.BluetoothSocket(bluetooth.RFCOMM)
sock.connect((HEART_RATE_DEVICE_ADDR, 1))
while True:
data = sock.recv(1024)
timestamp = time.time()
# 解析心率数据并写入CSV文件
with open("heart_rate_data.csv", "a") as f:
f.write(f"{timestamp},{data.decode()}\n")
time.sleep(0.1)
4. 数据融合与相关性分析
使用Python的Pandas库合并触控压力数据与心率数据，通过Pearson相关系数分析二者关联性：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Weylus压力数据
pressure_data = pd.read_csv("weylus_pressure.log",
names=["timestamp", "pressure"],
parse_dates=["timestamp"])
# 读取心率数据
heart_rate_data = pd.read_csv("heart_rate_data.csv",
names=["timestamp", "hrv"],
parse_dates=["timestamp"])
# 数据合并
merged_data = pd.merge_asof(pressure_data.sort_values("timestamp"),
heart_rate_data.sort_values("timestamp"),
on="timestamp",
tolerance=pd.Timedelta("100ms"))
# 计算相关系数
correlation = merged_data[["pressure", "hrv"]].corr().iloc[0,1]
print(f"压力与心率变异性相关系数: {correlation:.4f}")
# 绘制散点图
plt.scatter(merged_data["pressure"], merged_data["hrv"], alpha=0.5)
plt.xlabel("触控压力值")
plt.ylabel("心率变异性")
plt.title(f"压力与心率变异性散点图 (r={correlation:.4f})")
plt.show()
实际应用：从实验室到日常生活
案例1：压力状态监测
通过分析触控压力波动与心率变异性的关系，构建压力状态评估模型。当系统检测到压力值异常升高且心率变异性降低时，可触发放松提醒。这一应用特别适合设计师、程序员等需要长时间使用绘图板的专业人群。
案例2：神经康复训练
在康复医学领域，患者可以通过Weylus进行精细动作训练，系统实时监测训练过程中的压力控制能力与生理状态变化，为康复效果评估提供客观数据支持。
系统优化与扩展
数据采集精度提升
修改src/input/uinput_device.rs中的压力转换函数，采用非线性映射提升低压力区域的分辨率：
fn transform_pressure(&self, p: f64) -> i32 {
// 伽马校正提升低压力区域灵敏度
let corrected_p = p.powf(0.8);
(corrected_p * ABS_MAX) as i32
}
多模态数据融合
扩展系统以支持src/capturable/x11.rs中的屏幕坐标数据，结合眼动追踪设备，构建更全面的人机交互生理反馈模型。
结语：触控交互的未来展望
Weylus不仅是一款实用的开源工具，其底层架构为生物反馈研究提供了丰富的数据采集能力。通过本文介绍的方法，我们成功将普通的触控输入转化为生物特征数据，为健康监测、人机交互等领域开辟了新的研究方向。随着可穿戴设备的普及和开源硬件的发展，未来我们有望看到更多基于日常交互设备的生物反馈应用。
项目完整代码与文档可参考：
- 官方文档：Readme.md
- 压力传感实现：src/input/uinput_device.rs
- 屏幕捕获模块：src/capturable/
通过结合开源工具与生物医学工程的交叉创新，我们正一步步揭开人类交互行为背后的生理密码。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
