Este documento propone un sistema de reconocimiento de emociones en tiempo real que utiliza señales fisiológicas de fotopletismografía (PPG) y electromiografía (EMG). El enfoque propuesto emplea una red neuronal de valores complejos para extraer características comunes de las señales fisiológicas, lo que permite un reconocimiento exitoso de emociones sin interferencias. El sistema consta de tres etapas: extracción de pulsos individuales, un módulo de características de coherencia fisiológica y un módulo de características comunes fisiológicas. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto supera a enfoques alternativos en términos de precisión y intervalo de reconocimiento. Al extraer características comunes de las señales de PPG y EMG, este enfoque logra un reconocimiento efectivo de emociones sin interferencia mutua. Los hallazgos representan un avance significativo en el análisis de emociones en tiempo real y ofrecen un marco claro y conciso para comprender los estados emocionales de las personas utilizando señales fisiológicas.