সাহায্যের জন্য খুঁজছেন?
আমাদের জ্ঞানভাণ্ডারে উত্তর খুঁজুন
অনুসন্ধান...
এমোটিভপিআরও স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইইজি ডেটা থেকে বস্তুগুলি মুছে দেয়?
আর্টিফ্যাক্টস
EEG হেডসেট ব্যবহার করার সময়, কিছু সংকেত মস্তিষ্কের তরঙ্গের পরিমাপের সাথে হস্তক্ষেপ করতে পারে। এই অপ্রয়োজনীয় সংকেতগুলি, যা "আর্টিফ্যাক্টস" বলা হয়, দুটি প্রধান ধরনের আসে:
অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টস: এগুলি আপনার দেহ থেকে উৎসারিত স্বাভাবিক বায়োসিগনাল দ্বারা সৃষ্ট, যেমন:
মুখ, ঘাড় এবং চোয়ালের পেশীর ক্রিয়াকলাপ: হাসি, দাঁত চিপানো, বা কুঁচকানো, চোখের পলক ফেলা, চোখ টেপা, চিবানো, কথা বলা, মাথা ঘোরানো (ঘাড়ের পেশী)। প্রতিটি পেশী গোষ্ঠী কিছু EEG সেন্সরের কাছাকাছি এবং অন্যদের তুলনায় অনেক বেশি দূরে থাকে, তাই প্রতিটি স্থানে সনাক্তকৃত সংকেত আলাদা হয়, যার ফলে আর্টিফ্যাক্টগুলি দূর করা আরও কঠিন হয়ে যায়। প্রকৃতপক্ষে Emotiv পেশী সংকেতগুলির বণ্টনকে আলাদা করতে সিগন্যাল প্রসেসিং এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে যেসব গোষ্ঠীগুলি সক্রিয় হচ্ছে তা নির্ধারণ করে, এবং তাই আপনার মুখের অভিব্যক্তি চিহ্নিত করতে!
অকুলার ক্রিয়াকলাপ: আপনার প্রতিটি চোখের পেছনের পৃষ্ঠে (রেটিনা, অনুকল্পিক স্নায়ু) উচ্চ ঘনত্বের স্নায়ু রয়েছে এবং সামনের পৃষ্ঠে প্রায় স্নায়ুহীন। আপনার চোখ একটি বৃহৎ ডিপোল হিসাবে কাজ করে যা সামনের দিকে থেকে পেছনের দিকে বৈদ্যুতিক চার্জের অসমতা তৈরি করে। যখন আপনার চোখগুলির ঘূর্ণন ঘটে, ডিপোল ক্ষেত্রের দিক পরিবর্তন হয় যেখানে আপনি দেখছেন তার দিকে নির্দেশ করে, এবং এটি একটি পটভূমি বায়োপোটেনশিয়ালের পরিবর্তন হিসাবে সনাক্ত করা যায় যা প্রতিটি EEG সেন্সরের আপেক্ষিকভাবে ভিন্নভাবে কোণায় থাকে - এর ফলে এটি কোনও সাধারণ সংকেত হয় না। চোখের ঘূর্ণন নিয়ন্ত্রণকারী পেশীগুলির দ্বারা অতিরিক্ত সংকেত আর্টিফ্যাক্টস উত্পন্ন হয়।
কার্ডিয়াক সংকেত: আপনার হৃদয় একটি গুরুত্বপূর্ণ কাঁচা পেশী সংকেতের উৎস যা কখনও কখনও কিছু বা সমস্ত EEG চ্যানেল দ্বারা সরাসরি সনাক্ত করা যেতে পারে, যেমন একটি ইলেকট্রোকার্ডিয়োগ্রাম রেকর্ড করা হয়। মাঝে মাঝে কিছু EEG চ্যানেলে বৈশিষ্ট্যযুক্ত P-Q-R-S-T কমপ্লেক্সগুলি সরাসরি পর্যবেক্ষিত হতে পারে। একটি দ্বিতীয় ধরণের কার্ডিয়াক আর্টিফ্যাক্ট বৃহৎ রক্তনালী থেকে উদ্ভূত হয় যেগুলি আপনার ধমনীতে রক্ত পাম্প করার সময় প্রসারিত হয় এবং সংকুচিত হয়। ধমনী প্রাচীরগুলি পেশীবহুল এবং এগুলি হৃদস্পন্দনের সঙ্গে সিঙ্ক্রোনাইজেশন করার সময় সম্প্রসারিত এবং সংকোচিত হওয়ার সাথে সাথে গৌণ সংকেত উত্পন্ন করে। শেষ পর্যন্ত, যদি আপনি একটি গুরুত্বপূর্ণ ধমনীতে একটি সেন্সর সরাসরি আস্থান করেন, তবে সেন্সরটি রক্তনালীর আকৃতি এবং আকার পরিবর্তন হওয়ার কারণে যান্ত্রিকভাবে স্থানচ্যুত হতে পারে, যার ফলে সেন্সরটিতে ত্বকের পৃষ্ঠের সহিত নিয়মিত গতিবিধি ঘটায় যা যোগাযোগের প্রতিবন্ধকতা পরিবর্তন করতে পারে এবং গতিপথে অবান্তর ভোল্টেজ সৃষ্টি করতে পারে।
এই ক্রিয়াকলাপগুলি পেশী, চোখ এবং অন্যান্য বায়োসিগনাল সংকেত তৈরি করে যা মস্তিষ্কের তরঙ্গের ডেটার সঙ্গে মিলিত হতে পারে। সাধারণত এই বায়োসিগনালগুলি মস্তিষ্কের সংকেতের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বড় হয়, মস্তিষ্কের কার্যকলাপের সনাক্তকরণকে কঠিন করে তোলে যদি না কিছু ধরণের ফিল্টারিং এবং উৎস বিভাজন পরিচালিত হয়।
অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টগুলি নির্দিষ্ট, পূর্বাভাসযোগ্য শ্রেণীতে পড়ে এবং সেগুলি নির্বাচন করে সরানোর জন্য অনেক পূর্বপ্রসেসিং টুল প্রয়োগ করা যেতে পারে। সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ (ICA, অনেক লাইব্রেরিতে উপলব্ধ যেমন EEGLab, NME এবং অন্যান্য), এবং Artefact Subspace Reconstruction পদ্ধতি (ASR, rASR, ICA এর চেয়ে আরও কম্পিউটেশানালি দক্ষ)। এই মডেলগুলি সময়-সিরিজ সংকেতকে বিভিন্ন উপাদানে ভেঙে ফেলার উপর নির্ভর করে, তারপর এই উপাদানগুলির একটি অংশ থেকে সংকেত পুনর্গঠন করে যেগুলি ভিন্ন ধরনের আর্টিফ্যাক্টসের সাথে যুক্ত নয়।
Emotiv EEG ডেটা হোস্ট PC-তে যতটা সম্ভব পরিষ্কারভাবে প্রদান করা হয়, কিন্তু এগুলি থেকে অন্তর্নিহিত বায়োসিগনাল আর্টিফ্যাক্টগুলি সরানো হয় না যা বিভিন্ন ব্যবহারকারীদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, এবং যা ICA এবং rASR পদ্ধতিগুলির ক্ষমতাকে বাড়িয়ে তোলে পরিচিত শ্রেণীর অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টসগুলো অপসারণ করতে যেহেতু সেগুলির সংকেত অনডিভাইস ফিল্টারিং দ্বারা বিকৃত হয় না।
বহিঃস্থ আর্টিফ্যাক্টস: এগুলি বাইরের উৎস থেকে আসে, যেমন:
সেন্সর স্লিপিং, আপনার মাথায় হেডসেট অগ্রসর হচ্ছে বা বাম্পড হচ্ছে
যন্ত্রপাতি, কম্পিউটার এবং অন্যান্য সরঞ্জামগুলি থেকে বিকিরণ সীমিত বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রগুলি, ট্রান্সফর্মার এবং বৈদ্যুতিক তার সংযোগগুলি, বিশেষত বৈদ্যুতিক পাওয়ার লাইন ফ্রিকোয়েন্সি (50/60 Hz) এবং এই ফ্রিকোয়েন্সিগুলির হরমনিক গুণফলগুলি। পাওয়ার লাইন শব্দটি প্রায়ই EEG সংকেতের মধ্যে আর্টিফ্যাক্টসের সবচেয়ে শক্তিশালী উৎস হয়ে থাকে।
সমস্ত আধুনিক EEG সিস্টেমগুলি স্থির নমুনা ফ্রিকোয়েন্সিতে পরিচালিত এনালগ-টু-ডিজিটাল সংকেত কনভার্টার ব্যবহার করে। ডিজিটাল নমুনার সাথে একটি সুপরিচিত ঘটনা হল অ্যালিয়াসিং, যা ঘটে যখন নমুনা সিস্টেম একটি সংকেতের সম্মুখীন হয় যার ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলি (নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সির চেয়ে) নমুনা ফ্রিকোয়েন্সির 50% এর বেশি থাকে। উদাহরণস্বরূপ, 128Hz এ নমুনা করার সময়, নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সি 64Hz হয়, ঠিক 60Hz পাওয়ার লাইন ফ্রিকোয়েন্সির চেয়ে বেশি। যাইহোক 60Hz-এর হরমনিক: [120Hz, 180Hz, 240Hz,…] নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সি এবং দেখা যায় "মিথ্যা" বা "অ্যালিয়াসেড" সংকেতগুলি 8Hz, 24Hz, 16Hz ইত্যাদিতে, কারণ ডিজিটাল সিস্টেমগুলি প্রতি সেকেন্ডে, তৃতীয়, চতুর্থ… চক্রের অংশ নমুনা করে। পাওয়ার লাইনের বিকিরণ প্রতিচ্ছবলির উচ্চ হরমনিক উপস্থিত থাকে কারণ পাওয়ার সিস্টেমের কারেন্ট এবং বিকিরণ ক্ষেত্রগুলি পুরোপুরি সাইন তরঙ্গ হয় না। সাধারণত ১০ম হরমনিক পর্যন্ত উল্লেখযোগ্য বিকিরিত শক্তি সনাক্ত করা যায়। এই অ্যালিয়াসড উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সির সংকেতগুলি মস্তিষ্কের সংকেতের মধ্যে সাধারণ পরিসরে বাস্তব কম্পন থেকে আলাদা করা যায় না, তাই সেগুলি নমুনা সিস্টেমে প্রদর্শনের পূর্বে আবার আসা সংকেত থেকে অপসারণ করতে হবে।
চার্জযুক্ত বস্তু এবং লোকেদের কাছাকাছি স্থির বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র: জমাকৃত ইলেকট্রোস্ট্যাটিক চার্জ আপনার এবং অন্যান্য মানুষের ও আশেপাশের বস্তুগুলির মধ্যে অনেক হাজার ভোল্টের সম্ভাবনা ফলাফল করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইতিবাচকভাবে চার্জযুক্ত বস্তু আপনার শরীর ও মাথার ভিতরে নেতিবাচক চার্জ টানবে আইটেমটির দিকে এবং নেতিবাচক চার্জ পেছনে টানবে, যা বিভিন্ন EEG সেন্সরগুলির নীচে শরীরের সম্ভাব্যতার অসম বিতরণের ফলাফল করে। Emotiv ডিভাইজগুলি AC-কাপল্ড সেন্সিং (এনালগ উচ্চ-পাস ফিল্টারিং) ব্যবহার করে একটি একক রেফারেন্স পয়েন্ট সঙ্গে, অসম চার্জ বিতরণটি উল্লেখযোগ্যভাবে থেকে নিরাবং করানো জন্য। তবে আপনি বা এই চার্জযুক্ত উৎসগুলির যদি কোনও চারপাশে ঘোরাফেরা করেন, আপনার শরীরের চারপাশে চার্জ ঘুরতে থাকে সম্ভাব্য একটি পরিবর্তনের ফলে আনা, যা ফিল্টারগুলির মাধ্যমে পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট দ্রুত হতে পারে।
আপনার ইলেকট্রোস্ট্যাটিক পটেনশিয়াল আস্তে আস্তে বা তাত্ক্ষণিকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে যদি আপনি চার্জ গ্রহণ করেন বা তাত্ক্ষণিকভাবে নিজেকে ডিসচার্জ করেন, যেমন কার্পেটে হাঁটতে হাঁটতে বা ধাতব বস্তুকে স্পর্শ করে, সম্ভবত একটি স্পার্ক সৃষ্টি করে। আপনার শরীরের পটেনশিয়াল একটি মুহূর্তের মধ্যে, কিছু সেকেন্ডের জন্য, বা দীর্ঘ সময়ের জন্য হাজার হাজার ভোল্টের দ্বারা পরিবর্তিত হতে পারে। এই পরিবর্তনগুলি পরিচয়ের EEG সিস্টেমগুলির শরীরের পটেনশিয়াল বাতিলকরণ চক্রের অমুসরণের ফলে ব্যবধানে তৈরি হতে পারে, EEG সংকেতগুলিতে ব্যাপক শিখার ফলে সৃষ্ট প্রভাব শোষণের এবং ধীর পুনরুদ্ধার করার জন্য।
প্রায়োগিক ভিত্তিক EEG সিস্টেমগুলি এই ধরনের আর্টিফ্যাক্টসের বিরুদ্ধে রক্ষা করা যায়, উদাহরণস্বরূপ বিষয়টির গতিবিধি সীমাবদ্ধ করে, ল্যাবরেটরিকে বিদ্যুতায়িত স্ক্রিনিং করে, বিষয়টিতে একটি গ্রাউন্ডিং লিড সংযুক্ত করে ইলেকট্রোস্ট্যাটিক গঠণ আটকাতে, অত্যন্ত উচ্চ নমুনা ফ্রিকোয়েন্সি ইত্যাদি।
পোর্টেবল, ব্যাটারি চালিত ওয়্যারলেস EEG সিস্টেমগুলি এই প্রতিবন্ধকতাগুলির উপর নির্ভর করতে পারে না এবং তাই বিভিন্ন মিগ্রেশন কৌশল ব্যবহার করতে হয়। ডেটা প্রেরণের হার ব্যাটারি লাইফের মধ্যে সামঞ্জস্য করতে হবে কারণ ওয়্যারলেস ট্রান্সমিটর খুব পাওয়ার-ক্ষুধার্ত হয়।
হস্তক্ষেপ কমানো
EEG হেডসেটগুলো অবাঞ্ছিত আওয়াজ কমাতে ডিজাইন করা হয়েছে। অধিকাংশ বহিঃস্থ আওয়াজের উৎস যেমন স্থির বিদ্যুৎ এবং ইলেক্ট্রম্যাগনেটিক হস্তক্ষেপ (উদাহরণ: পাওয়ার লাইনের 50/60 Hz আওয়াজ এবং হরমনিক সংমিশ্রণ) সাধারণ মোডের আওয়াজ হিসেবে দেখা দেয়, যেখানে মৌলিক শরীরের সম্ভাব্যতা সমস্ত সেন্সরের মধ্যে প্রায় একইভাবে দোলায়।
Emotiv ডিভাইজগুলি এক মৌলিক রেফারেন্স সেন্সর (CMS) ব্যবহার করে শরীরের সম্ভাব্যতাকে মাপতে, এনালগ ডোমেইনে একটি সক্রিয় বাতিলকরণ সিস্টেম দ্বারা সম্মিলিত (CMS সংকেতটি বিপরীত করা হয় এবং DRL সেন্সরের কাছে খাওয়ানো হয় সাধারণ মোডের দোলায় বাতিল করতে এবং ডিফারেন্সিয়াল ইনপুট অ্যাম্প্লিফায়ারগুলির জন্য একটি নিম্ন-আওয়াজ EEG রেফারেন্স স্তর নির্ধারণ করতে)। উচ্চ-পাস (AC কাপলিং) এবং নিম্ন-পাস এনালগ ফিল্টার (অ্যান্টি-অ্যালিয়াস এনালগ ফিল্টার), উল্লেখযোগ্য ওভারসাম্পলিং 2048Hz এই কার্যক্রমের মাধ্যমে অনুসরণ করে ক্রমাগত সাব-নাইকুইস্ট ডিজিটাল ফিল্টারিং, 50/60Hz ডুয়েল নচ ফিল্টারিং এবং হেডসেটের মধ্যে DSP প্রসেসরে ডেটা প্রেরণ ফ্রিকোয়েন্সিতে (128 বা 256Hz) এটা কর্মক্ষম ধীর তরঙ্গায়িত করে এবং প্রেরণের পূর্বে কার্যসম্পাদনা করা হয়। এই পদক্ষেপগুলো বেশিরভাগ বহিঃস্থ আওয়াজের উৎসগুলোকে শনাক্ত করা না যাওয়া স্তরে কমিয়ে দেয় যখন হেডসেট সঠিকভাবে ফিল্টার করা হয় এবং যোগাযোগের প্রতিবন্ধকতাগুলো কম থাকে।
গতিশীল আর্টিফ্যাক্ট আমাদের মেকানিক্যাল ডিজাইনের দ্বারা হ্রাস করা হয় যা প্রতিটি সেন্সরকে স্বতন্ত্রভাবে সমর্থন করে এবং প্রতিটি ব্যবহারকারীর আকার এবং আকৃতির সাথে সমন্বয় করে।
কিভাবে EmotivPRO ডেটা পরিচালনা করে
EmotivPRO-এর EEG ডেটা হেডসেট থেকে যেভাবে গ্রহণ করা হয় সেভাবে রেকর্ড করা হয়। সফ্টওয়্যার স্বয়ংক্রিয়ভাবে পেশী বা চোখের গতির আর্টিফ্যাক্টস সরায় না কারণ ডেটা পরিষ্করণ কৌশল (যেমন ICA) কাঁচা, অনফিল্টার করা ডেটায় বেশি ভালো কাজ করে। তবে, উপরে উল্লিখিতভাবে, Emotiv হেডসেটগুলি সতর্কতার সাথে প্রণীত সংকেত প্রক্রিয়াকরণ প্রয়োগ করে যা পরিষ্কার সংকেত উত্পাদন করতে সহায়তা করে যখন হেডসেটের ভালো যোগাযোগ থাকে, মস্তিষ্কের তরঙ্গের ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে।
এই নিবন্ধটি কি উপকারী ছিল?
সম্পর্কিত নিবন্ধ
আপনি যা প্রয়োজন তা খুঁজে পাচ্ছেন না?
আমাদের সমর্থন টিমটি শুধু একটি ক্লিক দূরে।
সাহায্যের জন্য খুঁজছেন?
অনুসন্ধান...
জ্ঞানভান্ডার
এমোটিভপিআরও স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইইজি ডেটা থেকে বস্তুগুলি মুছে দেয়?
আর্টিফ্যাক্টস
EEG হেডসেট ব্যবহার করার সময়, কিছু সংকেত মস্তিষ্কের তরঙ্গের পরিমাপের সাথে হস্তক্ষেপ করতে পারে। এই অপ্রয়োজনীয় সংকেতগুলি, যা "আর্টিফ্যাক্টস" বলা হয়, দুটি প্রধান ধরনের আসে:
অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টস: এগুলি আপনার দেহ থেকে উৎসারিত স্বাভাবিক বায়োসিগনাল দ্বারা সৃষ্ট, যেমন:
মুখ, ঘাড় এবং চোয়ালের পেশীর ক্রিয়াকলাপ: হাসি, দাঁত চিপানো, বা কুঁচকানো, চোখের পলক ফেলা, চোখ টেপা, চিবানো, কথা বলা, মাথা ঘোরানো (ঘাড়ের পেশী)। প্রতিটি পেশী গোষ্ঠী কিছু EEG সেন্সরের কাছাকাছি এবং অন্যদের তুলনায় অনেক বেশি দূরে থাকে, তাই প্রতিটি স্থানে সনাক্তকৃত সংকেত আলাদা হয়, যার ফলে আর্টিফ্যাক্টগুলি দূর করা আরও কঠিন হয়ে যায়। প্রকৃতপক্ষে Emotiv পেশী সংকেতগুলির বণ্টনকে আলাদা করতে সিগন্যাল প্রসেসিং এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে যেসব গোষ্ঠীগুলি সক্রিয় হচ্ছে তা নির্ধারণ করে, এবং তাই আপনার মুখের অভিব্যক্তি চিহ্নিত করতে!
অকুলার ক্রিয়াকলাপ: আপনার প্রতিটি চোখের পেছনের পৃষ্ঠে (রেটিনা, অনুকল্পিক স্নায়ু) উচ্চ ঘনত্বের স্নায়ু রয়েছে এবং সামনের পৃষ্ঠে প্রায় স্নায়ুহীন। আপনার চোখ একটি বৃহৎ ডিপোল হিসাবে কাজ করে যা সামনের দিকে থেকে পেছনের দিকে বৈদ্যুতিক চার্জের অসমতা তৈরি করে। যখন আপনার চোখগুলির ঘূর্ণন ঘটে, ডিপোল ক্ষেত্রের দিক পরিবর্তন হয় যেখানে আপনি দেখছেন তার দিকে নির্দেশ করে, এবং এটি একটি পটভূমি বায়োপোটেনশিয়ালের পরিবর্তন হিসাবে সনাক্ত করা যায় যা প্রতিটি EEG সেন্সরের আপেক্ষিকভাবে ভিন্নভাবে কোণায় থাকে - এর ফলে এটি কোনও সাধারণ সংকেত হয় না। চোখের ঘূর্ণন নিয়ন্ত্রণকারী পেশীগুলির দ্বারা অতিরিক্ত সংকেত আর্টিফ্যাক্টস উত্পন্ন হয়।
কার্ডিয়াক সংকেত: আপনার হৃদয় একটি গুরুত্বপূর্ণ কাঁচা পেশী সংকেতের উৎস যা কখনও কখনও কিছু বা সমস্ত EEG চ্যানেল দ্বারা সরাসরি সনাক্ত করা যেতে পারে, যেমন একটি ইলেকট্রোকার্ডিয়োগ্রাম রেকর্ড করা হয়। মাঝে মাঝে কিছু EEG চ্যানেলে বৈশিষ্ট্যযুক্ত P-Q-R-S-T কমপ্লেক্সগুলি সরাসরি পর্যবেক্ষিত হতে পারে। একটি দ্বিতীয় ধরণের কার্ডিয়াক আর্টিফ্যাক্ট বৃহৎ রক্তনালী থেকে উদ্ভূত হয় যেগুলি আপনার ধমনীতে রক্ত পাম্প করার সময় প্রসারিত হয় এবং সংকুচিত হয়। ধমনী প্রাচীরগুলি পেশীবহুল এবং এগুলি হৃদস্পন্দনের সঙ্গে সিঙ্ক্রোনাইজেশন করার সময় সম্প্রসারিত এবং সংকোচিত হওয়ার সাথে সাথে গৌণ সংকেত উত্পন্ন করে। শেষ পর্যন্ত, যদি আপনি একটি গুরুত্বপূর্ণ ধমনীতে একটি সেন্সর সরাসরি আস্থান করেন, তবে সেন্সরটি রক্তনালীর আকৃতি এবং আকার পরিবর্তন হওয়ার কারণে যান্ত্রিকভাবে স্থানচ্যুত হতে পারে, যার ফলে সেন্সরটিতে ত্বকের পৃষ্ঠের সহিত নিয়মিত গতিবিধি ঘটায় যা যোগাযোগের প্রতিবন্ধকতা পরিবর্তন করতে পারে এবং গতিপথে অবান্তর ভোল্টেজ সৃষ্টি করতে পারে।
এই ক্রিয়াকলাপগুলি পেশী, চোখ এবং অন্যান্য বায়োসিগনাল সংকেত তৈরি করে যা মস্তিষ্কের তরঙ্গের ডেটার সঙ্গে মিলিত হতে পারে। সাধারণত এই বায়োসিগনালগুলি মস্তিষ্কের সংকেতের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বড় হয়, মস্তিষ্কের কার্যকলাপের সনাক্তকরণকে কঠিন করে তোলে যদি না কিছু ধরণের ফিল্টারিং এবং উৎস বিভাজন পরিচালিত হয়।
অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টগুলি নির্দিষ্ট, পূর্বাভাসযোগ্য শ্রেণীতে পড়ে এবং সেগুলি নির্বাচন করে সরানোর জন্য অনেক পূর্বপ্রসেসিং টুল প্রয়োগ করা যেতে পারে। সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ (ICA, অনেক লাইব্রেরিতে উপলব্ধ যেমন EEGLab, NME এবং অন্যান্য), এবং Artefact Subspace Reconstruction পদ্ধতি (ASR, rASR, ICA এর চেয়ে আরও কম্পিউটেশানালি দক্ষ)। এই মডেলগুলি সময়-সিরিজ সংকেতকে বিভিন্ন উপাদানে ভেঙে ফেলার উপর নির্ভর করে, তারপর এই উপাদানগুলির একটি অংশ থেকে সংকেত পুনর্গঠন করে যেগুলি ভিন্ন ধরনের আর্টিফ্যাক্টসের সাথে যুক্ত নয়।
Emotiv EEG ডেটা হোস্ট PC-তে যতটা সম্ভব পরিষ্কারভাবে প্রদান করা হয়, কিন্তু এগুলি থেকে অন্তর্নিহিত বায়োসিগনাল আর্টিফ্যাক্টগুলি সরানো হয় না যা বিভিন্ন ব্যবহারকারীদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, এবং যা ICA এবং rASR পদ্ধতিগুলির ক্ষমতাকে বাড়িয়ে তোলে পরিচিত শ্রেণীর অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টসগুলো অপসারণ করতে যেহেতু সেগুলির সংকেত অনডিভাইস ফিল্টারিং দ্বারা বিকৃত হয় না।
বহিঃস্থ আর্টিফ্যাক্টস: এগুলি বাইরের উৎস থেকে আসে, যেমন:
সেন্সর স্লিপিং, আপনার মাথায় হেডসেট অগ্রসর হচ্ছে বা বাম্পড হচ্ছে
যন্ত্রপাতি, কম্পিউটার এবং অন্যান্য সরঞ্জামগুলি থেকে বিকিরণ সীমিত বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রগুলি, ট্রান্সফর্মার এবং বৈদ্যুতিক তার সংযোগগুলি, বিশেষত বৈদ্যুতিক পাওয়ার লাইন ফ্রিকোয়েন্সি (50/60 Hz) এবং এই ফ্রিকোয়েন্সিগুলির হরমনিক গুণফলগুলি। পাওয়ার লাইন শব্দটি প্রায়ই EEG সংকেতের মধ্যে আর্টিফ্যাক্টসের সবচেয়ে শক্তিশালী উৎস হয়ে থাকে।
সমস্ত আধুনিক EEG সিস্টেমগুলি স্থির নমুনা ফ্রিকোয়েন্সিতে পরিচালিত এনালগ-টু-ডিজিটাল সংকেত কনভার্টার ব্যবহার করে। ডিজিটাল নমুনার সাথে একটি সুপরিচিত ঘটনা হল অ্যালিয়াসিং, যা ঘটে যখন নমুনা সিস্টেম একটি সংকেতের সম্মুখীন হয় যার ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলি (নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সির চেয়ে) নমুনা ফ্রিকোয়েন্সির 50% এর বেশি থাকে। উদাহরণস্বরূপ, 128Hz এ নমুনা করার সময়, নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সি 64Hz হয়, ঠিক 60Hz পাওয়ার লাইন ফ্রিকোয়েন্সির চেয়ে বেশি। যাইহোক 60Hz-এর হরমনিক: [120Hz, 180Hz, 240Hz,…] নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সি এবং দেখা যায় "মিথ্যা" বা "অ্যালিয়াসেড" সংকেতগুলি 8Hz, 24Hz, 16Hz ইত্যাদিতে, কারণ ডিজিটাল সিস্টেমগুলি প্রতি সেকেন্ডে, তৃতীয়, চতুর্থ… চক্রের অংশ নমুনা করে। পাওয়ার লাইনের বিকিরণ প্রতিচ্ছবলির উচ্চ হরমনিক উপস্থিত থাকে কারণ পাওয়ার সিস্টেমের কারেন্ট এবং বিকিরণ ক্ষেত্রগুলি পুরোপুরি সাইন তরঙ্গ হয় না। সাধারণত ১০ম হরমনিক পর্যন্ত উল্লেখযোগ্য বিকিরিত শক্তি সনাক্ত করা যায়। এই অ্যালিয়াসড উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সির সংকেতগুলি মস্তিষ্কের সংকেতের মধ্যে সাধারণ পরিসরে বাস্তব কম্পন থেকে আলাদা করা যায় না, তাই সেগুলি নমুনা সিস্টেমে প্রদর্শনের পূর্বে আবার আসা সংকেত থেকে অপসারণ করতে হবে।
চার্জযুক্ত বস্তু এবং লোকেদের কাছাকাছি স্থির বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র: জমাকৃত ইলেকট্রোস্ট্যাটিক চার্জ আপনার এবং অন্যান্য মানুষের ও আশেপাশের বস্তুগুলির মধ্যে অনেক হাজার ভোল্টের সম্ভাবনা ফলাফল করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইতিবাচকভাবে চার্জযুক্ত বস্তু আপনার শরীর ও মাথার ভিতরে নেতিবাচক চার্জ টানবে আইটেমটির দিকে এবং নেতিবাচক চার্জ পেছনে টানবে, যা বিভিন্ন EEG সেন্সরগুলির নীচে শরীরের সম্ভাব্যতার অসম বিতরণের ফলাফল করে। Emotiv ডিভাইজগুলি AC-কাপল্ড সেন্সিং (এনালগ উচ্চ-পাস ফিল্টারিং) ব্যবহার করে একটি একক রেফারেন্স পয়েন্ট সঙ্গে, অসম চার্জ বিতরণটি উল্লেখযোগ্যভাবে থেকে নিরাবং করানো জন্য। তবে আপনি বা এই চার্জযুক্ত উৎসগুলির যদি কোনও চারপাশে ঘোরাফেরা করেন, আপনার শরীরের চারপাশে চার্জ ঘুরতে থাকে সম্ভাব্য একটি পরিবর্তনের ফলে আনা, যা ফিল্টারগুলির মাধ্যমে পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট দ্রুত হতে পারে।
আপনার ইলেকট্রোস্ট্যাটিক পটেনশিয়াল আস্তে আস্তে বা তাত্ক্ষণিকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে যদি আপনি চার্জ গ্রহণ করেন বা তাত্ক্ষণিকভাবে নিজেকে ডিসচার্জ করেন, যেমন কার্পেটে হাঁটতে হাঁটতে বা ধাতব বস্তুকে স্পর্শ করে, সম্ভবত একটি স্পার্ক সৃষ্টি করে। আপনার শরীরের পটেনশিয়াল একটি মুহূর্তের মধ্যে, কিছু সেকেন্ডের জন্য, বা দীর্ঘ সময়ের জন্য হাজার হাজার ভোল্টের দ্বারা পরিবর্তিত হতে পারে। এই পরিবর্তনগুলি পরিচয়ের EEG সিস্টেমগুলির শরীরের পটেনশিয়াল বাতিলকরণ চক্রের অমুসরণের ফলে ব্যবধানে তৈরি হতে পারে, EEG সংকেতগুলিতে ব্যাপক শিখার ফলে সৃষ্ট প্রভাব শোষণের এবং ধীর পুনরুদ্ধার করার জন্য।
প্রায়োগিক ভিত্তিক EEG সিস্টেমগুলি এই ধরনের আর্টিফ্যাক্টসের বিরুদ্ধে রক্ষা করা যায়, উদাহরণস্বরূপ বিষয়টির গতিবিধি সীমাবদ্ধ করে, ল্যাবরেটরিকে বিদ্যুতায়িত স্ক্রিনিং করে, বিষয়টিতে একটি গ্রাউন্ডিং লিড সংযুক্ত করে ইলেকট্রোস্ট্যাটিক গঠণ আটকাতে, অত্যন্ত উচ্চ নমুনা ফ্রিকোয়েন্সি ইত্যাদি।
পোর্টেবল, ব্যাটারি চালিত ওয়্যারলেস EEG সিস্টেমগুলি এই প্রতিবন্ধকতাগুলির উপর নির্ভর করতে পারে না এবং তাই বিভিন্ন মিগ্রেশন কৌশল ব্যবহার করতে হয়। ডেটা প্রেরণের হার ব্যাটারি লাইফের মধ্যে সামঞ্জস্য করতে হবে কারণ ওয়্যারলেস ট্রান্সমিটর খুব পাওয়ার-ক্ষুধার্ত হয়।
হস্তক্ষেপ কমানো
EEG হেডসেটগুলো অবাঞ্ছিত আওয়াজ কমাতে ডিজাইন করা হয়েছে। অধিকাংশ বহিঃস্থ আওয়াজের উৎস যেমন স্থির বিদ্যুৎ এবং ইলেক্ট্রম্যাগনেটিক হস্তক্ষেপ (উদাহরণ: পাওয়ার লাইনের 50/60 Hz আওয়াজ এবং হরমনিক সংমিশ্রণ) সাধারণ মোডের আওয়াজ হিসেবে দেখা দেয়, যেখানে মৌলিক শরীরের সম্ভাব্যতা সমস্ত সেন্সরের মধ্যে প্রায় একইভাবে দোলায়।
Emotiv ডিভাইজগুলি এক মৌলিক রেফারেন্স সেন্সর (CMS) ব্যবহার করে শরীরের সম্ভাব্যতাকে মাপতে, এনালগ ডোমেইনে একটি সক্রিয় বাতিলকরণ সিস্টেম দ্বারা সম্মিলিত (CMS সংকেতটি বিপরীত করা হয় এবং DRL সেন্সরের কাছে খাওয়ানো হয় সাধারণ মোডের দোলায় বাতিল করতে এবং ডিফারেন্সিয়াল ইনপুট অ্যাম্প্লিফায়ারগুলির জন্য একটি নিম্ন-আওয়াজ EEG রেফারেন্স স্তর নির্ধারণ করতে)। উচ্চ-পাস (AC কাপলিং) এবং নিম্ন-পাস এনালগ ফিল্টার (অ্যান্টি-অ্যালিয়াস এনালগ ফিল্টার), উল্লেখযোগ্য ওভারসাম্পলিং 2048Hz এই কার্যক্রমের মাধ্যমে অনুসরণ করে ক্রমাগত সাব-নাইকুইস্ট ডিজিটাল ফিল্টারিং, 50/60Hz ডুয়েল নচ ফিল্টারিং এবং হেডসেটের মধ্যে DSP প্রসেসরে ডেটা প্রেরণ ফ্রিকোয়েন্সিতে (128 বা 256Hz) এটা কর্মক্ষম ধীর তরঙ্গায়িত করে এবং প্রেরণের পূর্বে কার্যসম্পাদনা করা হয়। এই পদক্ষেপগুলো বেশিরভাগ বহিঃস্থ আওয়াজের উৎসগুলোকে শনাক্ত করা না যাওয়া স্তরে কমিয়ে দেয় যখন হেডসেট সঠিকভাবে ফিল্টার করা হয় এবং যোগাযোগের প্রতিবন্ধকতাগুলো কম থাকে।
গতিশীল আর্টিফ্যাক্ট আমাদের মেকানিক্যাল ডিজাইনের দ্বারা হ্রাস করা হয় যা প্রতিটি সেন্সরকে স্বতন্ত্রভাবে সমর্থন করে এবং প্রতিটি ব্যবহারকারীর আকার এবং আকৃতির সাথে সমন্বয় করে।
কিভাবে EmotivPRO ডেটা পরিচালনা করে
EmotivPRO-এর EEG ডেটা হেডসেট থেকে যেভাবে গ্রহণ করা হয় সেভাবে রেকর্ড করা হয়। সফ্টওয়্যার স্বয়ংক্রিয়ভাবে পেশী বা চোখের গতির আর্টিফ্যাক্টস সরায় না কারণ ডেটা পরিষ্করণ কৌশল (যেমন ICA) কাঁচা, অনফিল্টার করা ডেটায় বেশি ভালো কাজ করে। তবে, উপরে উল্লিখিতভাবে, Emotiv হেডসেটগুলি সতর্কতার সাথে প্রণীত সংকেত প্রক্রিয়াকরণ প্রয়োগ করে যা পরিষ্কার সংকেত উত্পাদন করতে সহায়তা করে যখন হেডসেটের ভালো যোগাযোগ থাকে, মস্তিষ্কের তরঙ্গের ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে।
এই নিবন্ধটি কি উপকারী ছিল?
সম্পর্কিত নিবন্ধ
আপনি যা প্রয়োজন তা খুঁজে পাচ্ছেন না?
আমাদের সমর্থন টিমটি শুধু একটি ক্লিক দূরে।
সাহায্যের জন্য খুঁজছেন?
অনুসন্ধান...
জ্ঞানভান্ডার
এমোটিভপিআরও স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইইজি ডেটা থেকে বস্তুগুলি মুছে দেয়?
আর্টিফ্যাক্টস
EEG হেডসেট ব্যবহার করার সময়, কিছু সংকেত মস্তিষ্কের তরঙ্গের পরিমাপের সাথে হস্তক্ষেপ করতে পারে। এই অপ্রয়োজনীয় সংকেতগুলি, যা "আর্টিফ্যাক্টস" বলা হয়, দুটি প্রধান ধরনের আসে:
অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টস: এগুলি আপনার দেহ থেকে উৎসারিত স্বাভাবিক বায়োসিগনাল দ্বারা সৃষ্ট, যেমন:
মুখ, ঘাড় এবং চোয়ালের পেশীর ক্রিয়াকলাপ: হাসি, দাঁত চিপানো, বা কুঁচকানো, চোখের পলক ফেলা, চোখ টেপা, চিবানো, কথা বলা, মাথা ঘোরানো (ঘাড়ের পেশী)। প্রতিটি পেশী গোষ্ঠী কিছু EEG সেন্সরের কাছাকাছি এবং অন্যদের তুলনায় অনেক বেশি দূরে থাকে, তাই প্রতিটি স্থানে সনাক্তকৃত সংকেত আলাদা হয়, যার ফলে আর্টিফ্যাক্টগুলি দূর করা আরও কঠিন হয়ে যায়। প্রকৃতপক্ষে Emotiv পেশী সংকেতগুলির বণ্টনকে আলাদা করতে সিগন্যাল প্রসেসিং এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে যেসব গোষ্ঠীগুলি সক্রিয় হচ্ছে তা নির্ধারণ করে, এবং তাই আপনার মুখের অভিব্যক্তি চিহ্নিত করতে!
অকুলার ক্রিয়াকলাপ: আপনার প্রতিটি চোখের পেছনের পৃষ্ঠে (রেটিনা, অনুকল্পিক স্নায়ু) উচ্চ ঘনত্বের স্নায়ু রয়েছে এবং সামনের পৃষ্ঠে প্রায় স্নায়ুহীন। আপনার চোখ একটি বৃহৎ ডিপোল হিসাবে কাজ করে যা সামনের দিকে থেকে পেছনের দিকে বৈদ্যুতিক চার্জের অসমতা তৈরি করে। যখন আপনার চোখগুলির ঘূর্ণন ঘটে, ডিপোল ক্ষেত্রের দিক পরিবর্তন হয় যেখানে আপনি দেখছেন তার দিকে নির্দেশ করে, এবং এটি একটি পটভূমি বায়োপোটেনশিয়ালের পরিবর্তন হিসাবে সনাক্ত করা যায় যা প্রতিটি EEG সেন্সরের আপেক্ষিকভাবে ভিন্নভাবে কোণায় থাকে - এর ফলে এটি কোনও সাধারণ সংকেত হয় না। চোখের ঘূর্ণন নিয়ন্ত্রণকারী পেশীগুলির দ্বারা অতিরিক্ত সংকেত আর্টিফ্যাক্টস উত্পন্ন হয়।
কার্ডিয়াক সংকেত: আপনার হৃদয় একটি গুরুত্বপূর্ণ কাঁচা পেশী সংকেতের উৎস যা কখনও কখনও কিছু বা সমস্ত EEG চ্যানেল দ্বারা সরাসরি সনাক্ত করা যেতে পারে, যেমন একটি ইলেকট্রোকার্ডিয়োগ্রাম রেকর্ড করা হয়। মাঝে মাঝে কিছু EEG চ্যানেলে বৈশিষ্ট্যযুক্ত P-Q-R-S-T কমপ্লেক্সগুলি সরাসরি পর্যবেক্ষিত হতে পারে। একটি দ্বিতীয় ধরণের কার্ডিয়াক আর্টিফ্যাক্ট বৃহৎ রক্তনালী থেকে উদ্ভূত হয় যেগুলি আপনার ধমনীতে রক্ত পাম্প করার সময় প্রসারিত হয় এবং সংকুচিত হয়। ধমনী প্রাচীরগুলি পেশীবহুল এবং এগুলি হৃদস্পন্দনের সঙ্গে সিঙ্ক্রোনাইজেশন করার সময় সম্প্রসারিত এবং সংকোচিত হওয়ার সাথে সাথে গৌণ সংকেত উত্পন্ন করে। শেষ পর্যন্ত, যদি আপনি একটি গুরুত্বপূর্ণ ধমনীতে একটি সেন্সর সরাসরি আস্থান করেন, তবে সেন্সরটি রক্তনালীর আকৃতি এবং আকার পরিবর্তন হওয়ার কারণে যান্ত্রিকভাবে স্থানচ্যুত হতে পারে, যার ফলে সেন্সরটিতে ত্বকের পৃষ্ঠের সহিত নিয়মিত গতিবিধি ঘটায় যা যোগাযোগের প্রতিবন্ধকতা পরিবর্তন করতে পারে এবং গতিপথে অবান্তর ভোল্টেজ সৃষ্টি করতে পারে।
এই ক্রিয়াকলাপগুলি পেশী, চোখ এবং অন্যান্য বায়োসিগনাল সংকেত তৈরি করে যা মস্তিষ্কের তরঙ্গের ডেটার সঙ্গে মিলিত হতে পারে। সাধারণত এই বায়োসিগনালগুলি মস্তিষ্কের সংকেতের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বড় হয়, মস্তিষ্কের কার্যকলাপের সনাক্তকরণকে কঠিন করে তোলে যদি না কিছু ধরণের ফিল্টারিং এবং উৎস বিভাজন পরিচালিত হয়।
অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টগুলি নির্দিষ্ট, পূর্বাভাসযোগ্য শ্রেণীতে পড়ে এবং সেগুলি নির্বাচন করে সরানোর জন্য অনেক পূর্বপ্রসেসিং টুল প্রয়োগ করা যেতে পারে। সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণ (ICA, অনেক লাইব্রেরিতে উপলব্ধ যেমন EEGLab, NME এবং অন্যান্য), এবং Artefact Subspace Reconstruction পদ্ধতি (ASR, rASR, ICA এর চেয়ে আরও কম্পিউটেশানালি দক্ষ)। এই মডেলগুলি সময়-সিরিজ সংকেতকে বিভিন্ন উপাদানে ভেঙে ফেলার উপর নির্ভর করে, তারপর এই উপাদানগুলির একটি অংশ থেকে সংকেত পুনর্গঠন করে যেগুলি ভিন্ন ধরনের আর্টিফ্যাক্টসের সাথে যুক্ত নয়।
Emotiv EEG ডেটা হোস্ট PC-তে যতটা সম্ভব পরিষ্কারভাবে প্রদান করা হয়, কিন্তু এগুলি থেকে অন্তর্নিহিত বায়োসিগনাল আর্টিফ্যাক্টগুলি সরানো হয় না যা বিভিন্ন ব্যবহারকারীদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, এবং যা ICA এবং rASR পদ্ধতিগুলির ক্ষমতাকে বাড়িয়ে তোলে পরিচিত শ্রেণীর অন্তর্নিহিত আর্টিফ্যাক্টসগুলো অপসারণ করতে যেহেতু সেগুলির সংকেত অনডিভাইস ফিল্টারিং দ্বারা বিকৃত হয় না।
বহিঃস্থ আর্টিফ্যাক্টস: এগুলি বাইরের উৎস থেকে আসে, যেমন:
সেন্সর স্লিপিং, আপনার মাথায় হেডসেট অগ্রসর হচ্ছে বা বাম্পড হচ্ছে
যন্ত্রপাতি, কম্পিউটার এবং অন্যান্য সরঞ্জামগুলি থেকে বিকিরণ সীমিত বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রগুলি, ট্রান্সফর্মার এবং বৈদ্যুতিক তার সংযোগগুলি, বিশেষত বৈদ্যুতিক পাওয়ার লাইন ফ্রিকোয়েন্সি (50/60 Hz) এবং এই ফ্রিকোয়েন্সিগুলির হরমনিক গুণফলগুলি। পাওয়ার লাইন শব্দটি প্রায়ই EEG সংকেতের মধ্যে আর্টিফ্যাক্টসের সবচেয়ে শক্তিশালী উৎস হয়ে থাকে।
সমস্ত আধুনিক EEG সিস্টেমগুলি স্থির নমুনা ফ্রিকোয়েন্সিতে পরিচালিত এনালগ-টু-ডিজিটাল সংকেত কনভার্টার ব্যবহার করে। ডিজিটাল নমুনার সাথে একটি সুপরিচিত ঘটনা হল অ্যালিয়াসিং, যা ঘটে যখন নমুনা সিস্টেম একটি সংকেতের সম্মুখীন হয় যার ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলি (নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সির চেয়ে) নমুনা ফ্রিকোয়েন্সির 50% এর বেশি থাকে। উদাহরণস্বরূপ, 128Hz এ নমুনা করার সময়, নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সি 64Hz হয়, ঠিক 60Hz পাওয়ার লাইন ফ্রিকোয়েন্সির চেয়ে বেশি। যাইহোক 60Hz-এর হরমনিক: [120Hz, 180Hz, 240Hz,…] নাইকুইস্ট ফ্রিকোয়েন্সি এবং দেখা যায় "মিথ্যা" বা "অ্যালিয়াসেড" সংকেতগুলি 8Hz, 24Hz, 16Hz ইত্যাদিতে, কারণ ডিজিটাল সিস্টেমগুলি প্রতি সেকেন্ডে, তৃতীয়, চতুর্থ… চক্রের অংশ নমুনা করে। পাওয়ার লাইনের বিকিরণ প্রতিচ্ছবলির উচ্চ হরমনিক উপস্থিত থাকে কারণ পাওয়ার সিস্টেমের কারেন্ট এবং বিকিরণ ক্ষেত্রগুলি পুরোপুরি সাইন তরঙ্গ হয় না। সাধারণত ১০ম হরমনিক পর্যন্ত উল্লেখযোগ্য বিকিরিত শক্তি সনাক্ত করা যায়। এই অ্যালিয়াসড উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সির সংকেতগুলি মস্তিষ্কের সংকেতের মধ্যে সাধারণ পরিসরে বাস্তব কম্পন থেকে আলাদা করা যায় না, তাই সেগুলি নমুনা সিস্টেমে প্রদর্শনের পূর্বে আবার আসা সংকেত থেকে অপসারণ করতে হবে।
চার্জযুক্ত বস্তু এবং লোকেদের কাছাকাছি স্থির বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র: জমাকৃত ইলেকট্রোস্ট্যাটিক চার্জ আপনার এবং অন্যান্য মানুষের ও আশেপাশের বস্তুগুলির মধ্যে অনেক হাজার ভোল্টের সম্ভাবনা ফলাফল করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইতিবাচকভাবে চার্জযুক্ত বস্তু আপনার শরীর ও মাথার ভিতরে নেতিবাচক চার্জ টানবে আইটেমটির দিকে এবং নেতিবাচক চার্জ পেছনে টানবে, যা বিভিন্ন EEG সেন্সরগুলির নীচে শরীরের সম্ভাব্যতার অসম বিতরণের ফলাফল করে। Emotiv ডিভাইজগুলি AC-কাপল্ড সেন্সিং (এনালগ উচ্চ-পাস ফিল্টারিং) ব্যবহার করে একটি একক রেফারেন্স পয়েন্ট সঙ্গে, অসম চার্জ বিতরণটি উল্লেখযোগ্যভাবে থেকে নিরাবং করানো জন্য। তবে আপনি বা এই চার্জযুক্ত উৎসগুলির যদি কোনও চারপাশে ঘোরাফেরা করেন, আপনার শরীরের চারপাশে চার্জ ঘুরতে থাকে সম্ভাব্য একটি পরিবর্তনের ফলে আনা, যা ফিল্টারগুলির মাধ্যমে পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট দ্রুত হতে পারে।
আপনার ইলেকট্রোস্ট্যাটিক পটেনশিয়াল আস্তে আস্তে বা তাত্ক্ষণিকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে যদি আপনি চার্জ গ্রহণ করেন বা তাত্ক্ষণিকভাবে নিজেকে ডিসচার্জ করেন, যেমন কার্পেটে হাঁটতে হাঁটতে বা ধাতব বস্তুকে স্পর্শ করে, সম্ভবত একটি স্পার্ক সৃষ্টি করে। আপনার শরীরের পটেনশিয়াল একটি মুহূর্তের মধ্যে, কিছু সেকেন্ডের জন্য, বা দীর্ঘ সময়ের জন্য হাজার হাজার ভোল্টের দ্বারা পরিবর্তিত হতে পারে। এই পরিবর্তনগুলি পরিচয়ের EEG সিস্টেমগুলির শরীরের পটেনশিয়াল বাতিলকরণ চক্রের অমুসরণের ফলে ব্যবধানে তৈরি হতে পারে, EEG সংকেতগুলিতে ব্যাপক শিখার ফলে সৃষ্ট প্রভাব শোষণের এবং ধীর পুনরুদ্ধার করার জন্য।
প্রায়োগিক ভিত্তিক EEG সিস্টেমগুলি এই ধরনের আর্টিফ্যাক্টসের বিরুদ্ধে রক্ষা করা যায়, উদাহরণস্বরূপ বিষয়টির গতিবিধি সীমাবদ্ধ করে, ল্যাবরেটরিকে বিদ্যুতায়িত স্ক্রিনিং করে, বিষয়টিতে একটি গ্রাউন্ডিং লিড সংযুক্ত করে ইলেকট্রোস্ট্যাটিক গঠণ আটকাতে, অত্যন্ত উচ্চ নমুনা ফ্রিকোয়েন্সি ইত্যাদি।
পোর্টেবল, ব্যাটারি চালিত ওয়্যারলেস EEG সিস্টেমগুলি এই প্রতিবন্ধকতাগুলির উপর নির্ভর করতে পারে না এবং তাই বিভিন্ন মিগ্রেশন কৌশল ব্যবহার করতে হয়। ডেটা প্রেরণের হার ব্যাটারি লাইফের মধ্যে সামঞ্জস্য করতে হবে কারণ ওয়্যারলেস ট্রান্সমিটর খুব পাওয়ার-ক্ষুধার্ত হয়।
হস্তক্ষেপ কমানো
EEG হেডসেটগুলো অবাঞ্ছিত আওয়াজ কমাতে ডিজাইন করা হয়েছে। অধিকাংশ বহিঃস্থ আওয়াজের উৎস যেমন স্থির বিদ্যুৎ এবং ইলেক্ট্রম্যাগনেটিক হস্তক্ষেপ (উদাহরণ: পাওয়ার লাইনের 50/60 Hz আওয়াজ এবং হরমনিক সংমিশ্রণ) সাধারণ মোডের আওয়াজ হিসেবে দেখা দেয়, যেখানে মৌলিক শরীরের সম্ভাব্যতা সমস্ত সেন্সরের মধ্যে প্রায় একইভাবে দোলায়।
Emotiv ডিভাইজগুলি এক মৌলিক রেফারেন্স সেন্সর (CMS) ব্যবহার করে শরীরের সম্ভাব্যতাকে মাপতে, এনালগ ডোমেইনে একটি সক্রিয় বাতিলকরণ সিস্টেম দ্বারা সম্মিলিত (CMS সংকেতটি বিপরীত করা হয় এবং DRL সেন্সরের কাছে খাওয়ানো হয় সাধারণ মোডের দোলায় বাতিল করতে এবং ডিফারেন্সিয়াল ইনপুট অ্যাম্প্লিফায়ারগুলির জন্য একটি নিম্ন-আওয়াজ EEG রেফারেন্স স্তর নির্ধারণ করতে)। উচ্চ-পাস (AC কাপলিং) এবং নিম্ন-পাস এনালগ ফিল্টার (অ্যান্টি-অ্যালিয়াস এনালগ ফিল্টার), উল্লেখযোগ্য ওভারসাম্পলিং 2048Hz এই কার্যক্রমের মাধ্যমে অনুসরণ করে ক্রমাগত সাব-নাইকুইস্ট ডিজিটাল ফিল্টারিং, 50/60Hz ডুয়েল নচ ফিল্টারিং এবং হেডসেটের মধ্যে DSP প্রসেসরে ডেটা প্রেরণ ফ্রিকোয়েন্সিতে (128 বা 256Hz) এটা কর্মক্ষম ধীর তরঙ্গায়িত করে এবং প্রেরণের পূর্বে কার্যসম্পাদনা করা হয়। এই পদক্ষেপগুলো বেশিরভাগ বহিঃস্থ আওয়াজের উৎসগুলোকে শনাক্ত করা না যাওয়া স্তরে কমিয়ে দেয় যখন হেডসেট সঠিকভাবে ফিল্টার করা হয় এবং যোগাযোগের প্রতিবন্ধকতাগুলো কম থাকে।
গতিশীল আর্টিফ্যাক্ট আমাদের মেকানিক্যাল ডিজাইনের দ্বারা হ্রাস করা হয় যা প্রতিটি সেন্সরকে স্বতন্ত্রভাবে সমর্থন করে এবং প্রতিটি ব্যবহারকারীর আকার এবং আকৃতির সাথে সমন্বয় করে।
কিভাবে EmotivPRO ডেটা পরিচালনা করে
EmotivPRO-এর EEG ডেটা হেডসেট থেকে যেভাবে গ্রহণ করা হয় সেভাবে রেকর্ড করা হয়। সফ্টওয়্যার স্বয়ংক্রিয়ভাবে পেশী বা চোখের গতির আর্টিফ্যাক্টস সরায় না কারণ ডেটা পরিষ্করণ কৌশল (যেমন ICA) কাঁচা, অনফিল্টার করা ডেটায় বেশি ভালো কাজ করে। তবে, উপরে উল্লিখিতভাবে, Emotiv হেডসেটগুলি সতর্কতার সাথে প্রণীত সংকেত প্রক্রিয়াকরণ প্রয়োগ করে যা পরিষ্কার সংকেত উত্পাদন করতে সহায়তা করে যখন হেডসেটের ভালো যোগাযোগ থাকে, মস্তিষ্কের তরঙ্গের ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে।
এই নিবন্ধটি কি উপকারী ছিল?
সম্পর্কিত নিবন্ধ
আপনি যা প্রয়োজন তা খুঁজে পাচ্ছেন না?
আমাদের সমর্থন টিমটি শুধু একটি ক্লিক দূরে।