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设计用户研究和收集数据对于探索和自动识别人类行为至关重要。目前可以使用一系列传感器来捕捉心率、大脑活动、皮肤电导率和各种不同的生理线索（Seneviratne 等人，2017 年）。这些数据可以组合起来，提供有关用户情绪状态（Dzedzickis 等人，2020 年；Egger 等人，2019 年）、认知负荷（Mangaroska 等人，2022 年；Vanneste 等人，2021 年）或其他因素的信息。然而，即使数据收集正确，同步来自多个传感器的数据也很耗时且容易出错。无法记录和同步数据可能会导致分析和结果出现错误，以及需要多次重复耗时的实验。为了克服这些挑战，Octopus Sensing 促进了从各种来源同步数据采集，并提供了一些用于设计用户研究、实时监控和离线数据可视化的实用程序。Octopus Sensing 的主要目的是提供一个简单的脚本界面，以便具有基本软件开发技能或没有软件开发技能的人能够更轻松地定义基于传感器的实验场景。
Octopus Sensing：用于人类行为研究的 Python 库
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