Entwerfen einer Gehirn-Computer-Schnittstelle mit EMOTIV-Headset und Programmiersprachen
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Zusammenfassung:
In diesem Papier erkunden wir das bio-sensorische Headset EMOTIV EPOC+ im Kontext von Gehirn-Computer-Schnittstellen, die die Gehirnsignale aufzeichnen und in Tasteneingaben umwandeln. Verstärkt durch Konstrukte der Programmiersprache waren diese Signale in der Lage, die Bewegungen des Finkenroboters auszulösen und Lichtobjekte zu schalten. Die Beobachtung und Analyse unserer Fallstudien mit menschlichen Probanden, die diese Gehirn-Computer-Schnittstellen nutzen, zeigt zwei Probleme: die Frustration der Probanden und das zeitaufwendige Lernen zum Trainieren des Geräts. Weitere Experimente sollten in Zukunft mit verschiedenen Gerätetypen durchgeführt werden, um die Übereinstimmung zwischen den Gehirnsignalen und den tatsächlichen Aktionen zu untersuchen. Zudem sollte die Erfahrung der Benutzer beim Lernen, Gehirn-Computer-Schnittstellen zu entwerfen und zu entwickeln, untersucht werden.
Zusammenfassung:
In diesem Papier erkunden wir das bio-sensorische Headset EMOTIV EPOC+ im Kontext von Gehirn-Computer-Schnittstellen, die die Gehirnsignale aufzeichnen und in Tasteneingaben umwandeln. Verstärkt durch Konstrukte der Programmiersprache waren diese Signale in der Lage, die Bewegungen des Finkenroboters auszulösen und Lichtobjekte zu schalten. Die Beobachtung und Analyse unserer Fallstudien mit menschlichen Probanden, die diese Gehirn-Computer-Schnittstellen nutzen, zeigt zwei Probleme: die Frustration der Probanden und das zeitaufwendige Lernen zum Trainieren des Geräts. Weitere Experimente sollten in Zukunft mit verschiedenen Gerätetypen durchgeführt werden, um die Übereinstimmung zwischen den Gehirnsignalen und den tatsächlichen Aktionen zu untersuchen. Zudem sollte die Erfahrung der Benutzer beim Lernen, Gehirn-Computer-Schnittstellen zu entwerfen und zu entwickeln, untersucht werden.
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In diesem Papier erkunden wir das bio-sensorische Headset EMOTIV EPOC+ im Kontext von Gehirn-Computer-Schnittstellen, die die Gehirnsignale aufzeichnen und in Tasteneingaben umwandeln. Verstärkt durch Konstrukte der Programmiersprache waren diese Signale in der Lage, die Bewegungen des Finkenroboters auszulösen und Lichtobjekte zu schalten. Die Beobachtung und Analyse unserer Fallstudien mit menschlichen Probanden, die diese Gehirn-Computer-Schnittstellen nutzen, zeigt zwei Probleme: die Frustration der Probanden und das zeitaufwendige Lernen zum Trainieren des Geräts. Weitere Experimente sollten in Zukunft mit verschiedenen Gerätetypen durchgeführt werden, um die Übereinstimmung zwischen den Gehirnsignalen und den tatsächlichen Aktionen zu untersuchen. Zudem sollte die Erfahrung der Benutzer beim Lernen, Gehirn-Computer-Schnittstellen zu entwerfen und zu entwickeln, untersucht werden.