যদিও EEG সিস্টেমগুলি প্রাকৃতিকভাবে চলাচলের জন্য সংবেদনশীল, EMOTIV ডিভাইসগুলি মাঝারি শারীরিক ক্রিয়াকলাপের সময় ভালো পারফর্ম করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা ঐতিহ্যবাহী গবেষণা ল্যাবের পরিবেশের বাইরে নমনীয়তা প্রদান করে। EMOTIV পণ্যগুলি প্রচলিত গবেষণাগারের EEG সিস্টেমগুলির তুলনায় আরও বহুমুখী হতে ডিজাইন করা হয়েছে, যা সেগুলিকে গতিশীল, বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশে ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত করে তোলে। মূল নকশার উপাদানগুলির মধ্যে রয়েছে:

• কম ভর এবং সুরক্ষিত ফিট: EPOC+ হেডসেটটি হালকা এবং মাথার উপর নিরাপদভাবে থাকে, শারীরিক কার্যকলাপের সময় অস্বস্তি কমাতে সহায়তা করে। এর নকশা সহজে সংযুক্ত করা যায়, ডিভাইসটি শক্ত গতিসঞ্চার চলাকালেও সরিয়ে না যাওয়ার নিশ্চয়তা দেয়।

• স্বতন্ত্রভাবে স্প্রাং সেন্সর: সেন্সরগুলি স্বতন্ত্রভাবে স্প্রাং আর্মে অবস্থিত, যা একটি স্থিতিশীল ফিট প্রদান করে এবং চলাচলের সময় হেডসেট সরে যাওয়া প্রতিরোধ করে। এই নকশা সিগনালের অখণ্ডতা বজায় রাখতে সাহায্য করে এবং ডিভাইস দীর্ঘকালের ব্যবহারে আরামদায়ক রাখে।

যাইহোক, এই ডিভাইসগুলি ব্যবহার করার সময় যে ধরনের শারীরিক ক্রিয়াকলাপ করা যায় তার সীমা রয়েছে, এবং এই সীমাবদ্ধতাগুলি বোঝা সেরা মানের ডাটা সংগ্রহ করতে সহায়ক হয়।

চলাচল সংবেদনশীলতা এবং ফিল্টারিং

​​EMOTIV সহ EEG সিস্টেমগুলি চলাচল থেকে হস্তক্ষেপের জন্য প্রবণ। এটি ডাটায় শব্দের কারণ হতে পারে, মূলত পেশীর ক্রিয়াকলাপ (EMG) বা ডিভাইসের শারীরিক চলাচল থেকে। 

• মধ্যম চলাচল: হাঁটা বা সাধারণ মাথা ঝাঁকানোর মতো চলাচল সাধারণত সমস্যা তৈরি করে না এবং বিশ্লেষণের সময় সহজেই ফিল্টার করা যায়।

• তীব্র চলাচল: আরো আক্রমণাত্মক বা জারিং চলাচল যেমন দৌড়ানো, লাফানো বা হঠাৎ মাথা ঘোরা সম্ভবত হেডসেট সরানোর কারণ হতে পারে অথবা আরো শব্দ পরিচয় করাতে পারে। এ ধরনের পরিস্থিতিতে, ডাটার মান অবনতি হতে পারে এবং সঠিকতা নিশ্চিত করতে হেডসেটটি পুনঃস্থাপন করা লাগতে পারে।

• ডাটা উদ্ধার: দ্রুত চলাচল সিগনাল অখণ্ডতায় ক্ষণস্থায়ী বিঘ্ন সৃষ্টি করতে পারে, তবে EEG সিস্টেমটি সাধারণত দ্রুত পুনরুদ্ধার করে। গবেষকদের জন্য, অতিরিক্ত শব্দ সহ ডাটা এপোক মুছে ফেলা (মতান্তরে হঠাৎ চলাচল) একটি সাধারণ সমাধান। এই পদ্ধতি ডাটাসেটকে 10-20% দ্বারা কমিয়ে দিতে পারে তবে এখনও ব্যবহারযোগ্য ডাটা তৈরি করে।

পেশী আর্টিফ্যাক্ট পরিচালনা

বাকি অন্যান্য EEG সিস্টেমের মতোই, EMOTIV ডিভাইসগুলি পেশী ক্রিয়ায় প্রভাবিত হতে পারে, বিশেষত যখন ব্যবহারকারী শারীরিকভাবে সক্রিয় হয়। তবে, নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে এটি প্রশমিত করা যেতে পারে:

• এপোক অমিশন: গবেষকরা প্রায়ই সম্পূর্ণ ডাটা মান বৃদ্ধি করতে এবং শব্দযুক্ত এপোকগুলি ডাটাসেট থেকে বাদ দেয়।

• সোর্স লোকালাইজেশন: এডভান্সড বিশ্লেষণ টুল যেমন EEGLab এর ICA (ইন্ডিপেন্ডেন্ট কম্পোনেন্ট এনালাইসিস) এবং Loreta পেশী ক্রিয়ার আর্টিফ্যাক্টগুলি ডাটা থেকে মুছে ফেলে এবং সিগনাল-টু-নয়েজ অনুপাত বাড়ানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।