Emocijų atpažinimas, tiriant žmogaus fiziologinius parametrus, yra labai aktualus šiuolaikinės informatikos mokslo uždavinys. Šio darbo siekis yra suprojektuoti emocijų atpažinimo sistemos prototipą, kurį su minimaliais kaštais galima būtų pritaikyti įvairiose emocijomis grindžiamose sistemose. Pateikiamas tokios sistemos koncepcinis modelis, susidedantis iš aparatūrinės įrangos ir programinio modelių. Fiziologinių signalų stiprinimui naudojami AD620 ir OP97 operaciniai stiprintuvai. Analoginio signalo keitimas ir perdavimas į kompiuterį atliekamas naudojant Atmega16 mikrovaldiklį. Schemų testavimui naudojamas kompiuterinis oscilografas (PCS500). Atliekamas skaitmeninio signalo filtravimo metodų tyrimas. Pristatomi fiziologinių parametrų fiksavimo metodų (EKG, SC) atpažinimo algoritmai, pagrįsti SVW algoritmu. Atliekama HRV spektrinė analizė į dažninę sritį, naudojant Furjė transformacijas. Pateikiama praplėsta neraiškioji valdymo sistema, kuri iš fiziologinių parametrų (HR, HRVL, HRVH, SCR, STpirštas, STgalva) išveda susijaudinimo–valentingumo laipsnius. Pagal šiuos laipsnius išvedamos emocijos. Aptariami sukurtų algoritmų, realizuojant juos realioje aplinkoje, nauji elgsenos charakteristikų ypatumai. / Very important task of modern computer science is emotion recognition by human physiological parameters. The purpose of this work is to design a prototype of emotion recognition system, which could be possible customize in various emotions systems with minimal costs. There is representing such system conceptual model, which consists from them realization hardware and programme models. For amplifying the physiological signals is using instrumental AD620 and high precision OP97 operations amplifiers. Analogical signal converting to digital and transmitting to the computer redundant by Atmega16 microcontroller. For electrical schemas testing is using oscillograph (PCS500) connected on the computer. It is redundant analysis for digital signal filtering methods. There is presenting the recognition algorithms, based on SVW algorithm, for physiological parameters fixing methods (ECG, SC). For HRV spectral analyze in frequency domain it is using Furies transformations. There is extended fuzzy control system, which deduces arousal–valence levels from physiological parameters (HR, HRVL, HRVH, SCR, STfinger, SThead). By theses levels is deduces emotions. The new characteristical singularities of designed algorithms in real environment are also discussed.