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Kann Ihre Technologie ereignisbezogene Potenziale lesen?
EMOTIV-Technologie kann ereignisbezogene Potenziale (ERP) (einschließlich fehlerbezogener Signale) lesen, sofern Sie die Sensoren über dem interessierenden Bereich positionieren. Sie können sich auf die folgenden begutachteten Artikel beziehen, die erklärt haben, wie man hörbare ERP-Signale von EPOC sammelt.
https://peerj.com/articles/38/
http://dx.doi.org/10.7717/peerj.907
http://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2015.05.025
https://peerj.com/preprints/32v1/
Wir empfehlen entweder Emotiv EPOC Flex oder Emotiv EPOC X zusammen mit einer EmotivPRO-Lizenz, um auf die EEG-Daten zuzugreifen. EPOC Flex ermöglicht eine flexiblere Platzierung der Sensoren, einschließlich der zentralen Linie, die für ERP-Studien wünschenswert ist.
EmotivPRO enthält ein umfassendes Forschungstoolset, das es Ihnen ermöglicht:
Entwerfen und erstellen Sie Ihre eigenen Experimente - ohne erforderliche Programmiererfahrung - um Elemente wie Bilder, Text, Audio, Video und Fragebögen einzubeziehen.
Veröffentlichen Sie Experimente lokal, remote oder öffentlich in unserer zertifizierten Neurowissenschaftsgemeinschaft. Das eröffnet wirklich Möglichkeiten für Ihre Datenerhebung und ermöglicht Fernbeiträge aus der ganzen Welt.
Erfassen Sie Teilnehmerdaten und zeichnen Sie dann Echtzeitdatenströme auf, einschließlich Roh-EEG, Leistungsmetriken, FFT und Bewegungsdaten. Exportieren Sie Daten schnell und einfach zur Analyse mit Drittanbieter-Tools.
Analysieren Sie Ihre Daten – nutzen Sie unseren Cloud-Computing-Analyzer, um Daten nahtlos nachzubearbeiten. Wählen Sie Ihre Analysepipeline, passen Sie Ihre Parameter an und lassen Sie den Analyzer die Datenverarbeitung für Sie durchführen.
Sie können dieses Video ansehen, um zu sehen, wie die Daten in der EmotivPRO-Software dargestellt werden.
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https://peerj.com/articles/38/
http://dx.doi.org/10.7717/peerj.907
http://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2015.05.025
https://peerj.com/preprints/32v1/
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http://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2015.05.025
https://peerj.com/preprints/32v1/
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