Nuevas actualizaciones en la aplicación EMOTIV v.2.6 (Virtual Brainwear, Lab Stream Layer)
Duc Ngo
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¡La última versión (v.2.6) de la aplicación EMOTIV ya está disponible! Esta actualización viene con una nueva y emocionante función de Virtual Brainwear, soporte de Lab Stream Layer (LSL), mejor gestión de descargas y almacenamiento a través de CloudSync, un aumento de rendimiento en operaciones de matriz con la biblioteca Armadillo, además de varias mejoras y correcciones de errores.
Virtual Brainwear
El ‘Virtual Brainwear’ de EMOTIV es un emulador de dispositivo integrado en la aplicación EMOTIV. Esta función está diseñada para ayudarte a desarrollar aplicaciones con EMOTIV Brainwear®.
Virtual Brainwear puede ayudarte a simular una variedad de estados y flujos de datos de diferentes dispositivos con solo unos pocos clics, eliminando la necesidad de configurar diferentes estados utilizando el dispositivo físico y ahorrándote tiempo. Una vez configurado, el dispositivo virtual puede ser encendido/apagado, conectado/desconectado y configurado exactamente como el brainwear físico.
Esta función altamente flexible permite a los usuarios definir niveles de batería, diferentes niveles de calidad de contacto (CQ) y especificar CQ personalizado incluso a nivel de sensor individual. Hay dos modos de simulación disponibles para permitir la interacción manual o transmitir archivos de datos pregrabados. Todas las detecciones propietarias de EMOTIV, incluidos los Métricas de Rendimiento, Expresiones Faciales y comandos Metal, pueden ser transmitidas y configuradas de manera similar al brainwear real.
Soporte de Lab Stream Layer (LSL)
La última versión 2.6 de la aplicación EMOTIV también incluye el soporte de Lab Stream Layer (LSL) en EmotivPRO. Esto proporciona sincronización temporal precisa durante experimentos de investigación sensibles al tiempo y maneja el retraso de tiempo de red entre diferentes sistemas. Las aplicaciones podrán inyectar marcadores en el flujo de datos en casi tiempo real también. Puedes consultar los ejemplos de LSL, que ahora están disponibles en Github.
Para disfrutar de todos los beneficios, te animamos a que actualices a las últimas versiones del software EMOTIV. Inicia sesión en tu cuenta EMOTIV para descargar la última actualización y comienza a aprovechar las tecnologías de EMOTIV brainwear® en tus proyectos ahora.
¡La última versión (v.2.6) de la aplicación EMOTIV ya está disponible! Esta actualización viene con una nueva y emocionante función de Virtual Brainwear, soporte de Lab Stream Layer (LSL), mejor gestión de descargas y almacenamiento a través de CloudSync, un aumento de rendimiento en operaciones de matriz con la biblioteca Armadillo, además de varias mejoras y correcciones de errores.
Virtual Brainwear
El ‘Virtual Brainwear’ de EMOTIV es un emulador de dispositivo integrado en la aplicación EMOTIV. Esta función está diseñada para ayudarte a desarrollar aplicaciones con EMOTIV Brainwear®.
Virtual Brainwear puede ayudarte a simular una variedad de estados y flujos de datos de diferentes dispositivos con solo unos pocos clics, eliminando la necesidad de configurar diferentes estados utilizando el dispositivo físico y ahorrándote tiempo. Una vez configurado, el dispositivo virtual puede ser encendido/apagado, conectado/desconectado y configurado exactamente como el brainwear físico.
Esta función altamente flexible permite a los usuarios definir niveles de batería, diferentes niveles de calidad de contacto (CQ) y especificar CQ personalizado incluso a nivel de sensor individual. Hay dos modos de simulación disponibles para permitir la interacción manual o transmitir archivos de datos pregrabados. Todas las detecciones propietarias de EMOTIV, incluidos los Métricas de Rendimiento, Expresiones Faciales y comandos Metal, pueden ser transmitidas y configuradas de manera similar al brainwear real.
Soporte de Lab Stream Layer (LSL)
La última versión 2.6 de la aplicación EMOTIV también incluye el soporte de Lab Stream Layer (LSL) en EmotivPRO. Esto proporciona sincronización temporal precisa durante experimentos de investigación sensibles al tiempo y maneja el retraso de tiempo de red entre diferentes sistemas. Las aplicaciones podrán inyectar marcadores en el flujo de datos en casi tiempo real también. Puedes consultar los ejemplos de LSL, que ahora están disponibles en Github.
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Nota sobre las traducciones: Las versiones en idiomas distintos del inglés de este sitio web han sido traducidas para su conveniencia utilizando inteligencia artificial. Si bien nos esforzamos por la precisión, las traducciones automáticas pueden contener errores o matices que difieren del texto original. Para la información más precisa, consulte la versión en inglés de este sitio.
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