焦虑是一种在感到被威胁的环境中产生的复杂的心理过程，是人的生理反应、个人特质和社会影响的综合反映。人的生理信号为微弱的生物电信号、生物阻抗或生理外形特征变化信号，会因为情绪的波动而产生相应的反应，由于其受人的植物性神经系统控制，能够更客观地反映真实的情绪状态。本文详细分析了焦虑情绪产生的特点，并根据其特点设计了相应的实验室诱发实验。通过对实验采集到的生理信号均值特征在平静状态和焦虑状态两种情况下的初步比较和分析，验证了实验的情绪诱发成功。根据比较分析的结果，以及不同信号与情绪变化的相关程度，对进行后续特征选择和分类的所采用的生理信号特征做了初步的筛选。本文通过Relief算法进行特征选择，并与最近邻算法和支持向量机两种分类器进行了结合，都得到了较好的分类效果，而Relief-SVM的综合分类情况更具优势。结合对于各生理特征特征选择时权重值的分析，总结出最有利于分类的生理信号特征。最终初步建立了一个基于多生理信号的焦虑状态下的情绪识别仿真模型。本文情绪识别仿真模型的建立对于后续的实际应用以及对人的焦虑情绪的识别和调节的辅助作用都具有重要的意义。