本文针对抑郁症早期准确识别的难题，深入研究多模态生理信号融合技术在抑郁症识别中的应用与性能提升策略。通过剖析多模态生理信号（如脑电、心电、皮电等）的特征及抑郁症患者的信号差异，阐述数据采集、特征提取与融合算法原理。研究多模态生理信号融合技术在抑郁症识别中的具体应用流程，并从优化融合算法、改进数据预处理、引入深度学习模型等方面提出性能提升策略，同时对技术应用面临的挑战及应对措施进行探讨，旨在为抑郁症的早期诊断和精准治疗提供理论支持与技术参考，助力提高抑郁症识别的准确性和可靠性。