بينما تكون أنظمة EEG حساسة للحركة بطبيعتها، فإن أجهزة EMOTIV مصممة لأداء جيد أثناء النشاط البدني المعتدل، مما يوفر المرونة خارج بيئات المختبر التقليدية. تم تصميم منتجات EMOTIV لتكون أكثر مرونة من أنظمة EEG المعملية التقليدية، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في البيئات الديناميكية والحقيقية. تشمل العناصر الأساسية في التصميم:

• خفة الوزن وتناسب آمن: سماعة EPOC+ خفيفة الوزن وتجلس بإحكام على الرأس، مما يقلل من عدم الراحة أثناء الأنشطة البدنية. يسمح تصميمها بالتثبيت السهل، لضمان بقاء الجهاز في مكانه حتى أثناء الحركات الأكثر حدة.

• أجهزة استشعار مثبتة بشكل مستقل: توجد المستشعرات على أذرع مثبتة بشكل مستقل، مما يوفر ثباتًا ويمنع انزلاق السماعة، حتى أثناء الحركة. يساعد هذا التصميم في الحفاظ على سلامة الإشارة ويضمن أن يكون الجهاز مريحًا أثناء الاستخدام الطويل.

ومع ذلك، هناك حدود لنوع الأنشطة البدنية التي يمكن القيام بها أثناء استخدام هذه الأجهزة، وفهم هذه الحدود يضمن الحصول على أفضل جودة لجمع البيانات.

الحساسية للحركة والترشيح

​أنظمة EEG، بما في ذلك الأجهزة من EMOTIV، عرضة للتداخل من الحركة. يمكن أن يؤدي هذا إلى ضوضاء في البيانات، في المقام الأول من نشاط العضلات (EMG) أو الحركات الجسدية للجهاز نفسه. 

• حركات معتدلة: الحركات الطبيعية مثل المشي أو اهتزاز الرأس المعتاد ليست مشكلة عامة ويمكن ترشيحها بسهولة أثناء التحليل.

• حركات عنيفة: الحركات الأكثر عدوانية أو المفاجئة - مثل الجري، القفز، أو الالتفافات المفاجئة للرأس - يمكن أن تسبب انزلاق السماعة أو إدخال المزيد من الضوضاء. في هذه الحالات، قد تتدهور جودة البيانات وقد تحتاج السماعة إلى إعادة تموضع لضمان الدقة.

• استرداد البيانات: قد تسبب الحركات السريعة انقطاعات قصيرة في سلامة الإشارة، لكن نظام EEG عادة ما يتعافى بسرعة. بالنسبة للباحثين، فإن استبعاد فترات البيانات ذات الضوضاء الزائدة (مثل الحركات المفاجئة) هو حل شائع. قد يقلل هذا النهج من مجموعة البيانات بنسبة 10-20% ولكنه لا يزال يقدم بيانات قابلة للاستخدام.

التعامل مع آثار العضلات

مثل أنظمة EEG الأخرى، يمكن أن تتأثر أجهزة EMOTIV بنشاط العضلات، خاصة عند نشاط المستخدم بدنيًا. ومع ذلك، يمكن التخفيف من ذلك باستخدام الطرق التالية:

• استبعاد الفترات: غالبًا ما يستبعد الباحثون الفترات الصاخبة من مجموعة البيانات لتحسين الجودة الإجمالية للبيانات.

• تحديد الموقع المصدر: يمكن استخدام أدوات تحليل متقدمة مثل ICA (تحليل المكونات المستقلة) وLoreta من EEGLab لإزالة آثار نشاط العضلات من البيانات وتعزيز نسبة الإشارة إلى الضوضاء.