हालांकि EEG सिस्टम स्वाभाविक रूप से गतिविधि के लिए संवेदनशील होते हैं, Emotiv उपकरण पारंपरिक प्रयोगशाला वातावरण के बाहर लचीलेपन की पेशकश करते हुए, मध्यम शारीरिक गतिविधि के दौरान भी अच्छा प्रदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Emotiv उत्पाद पारंपरिक प्रयोगशाला EEG सिस्टम की तुलना में अधिक बहुमुखी होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो उन्हें गतिशील, वास्तविक दुनिया के वातावरण में उपयोग के लिए उपयुक्त बनाते हैं। प्रमुख डिज़ाइन तत्वों में शामिल हैं:

• कम भार और सुरक्षित फिट: EPOC+ हेडसेट हल्का होता है और सिर पर आराम से बैठता है, शारीरिक गतिविधियों के दौरान असुविधा को कम करता है। इसका डिज़ाइन आसान संलग्नता की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपकरण अधिक जोरदार आंदोलनों के दौरान भी जगह पर बना रहता है।

• स्वतंत्र रूप से स्प्रंग सेंसर: सेंसर स्वतंत्र रूप से स्प्रंग बाहों पर स्थित होते हैं, जो स्थिर फिट प्रदान करते हैं और आंदोलन के दौरान भी हेडसेट को फिसलने से रोकते हैं। इस डिज़ाइन से सिग्नल अखंडता बनाए रखने में मदद मिलती है और यह सुनिश्चित करता है कि डिवाइस विस्तारित उपयोग के दौरान आरामदायक रहे।

हालांकि, इन उपकरणों का उपयोग करते समय की जा सकने वाली शारीरिक गतिविधि के प्रकार की सीमाएँ होती हैं, और इन सीमाओं को समझने से सर्वोत्तम गुणवत्ता डेटा संग्रह सुनिश्चित होता है।

गतिविधि संवेदनशीलता और फ़िल्टरिंग

​​EEG सिस्टम, जिनमें Emotiv के उत्पाद शामिल हैं, गतिविधि से आने वाले हस्तक्षेप के प्रति संवेदनशील होते हैं। यह मांसपेशियों की गतिविधि (EMG) या स्वयं उपकरण की शारीरिक गतिविधियों से डेटा में शोर का कारण बन सकता है। 

• मध्यम गतिविधियाँ: सामान्य गतिविधियाँ जैसे चलना या सामान्य सिर हिलाना आम तौर पर समस्या नहीं होती हैं और विश्लेषण के दौरान आसानी से फ़िल्टर की जा सकती हैं।

• जोरदार गतिविधियाँ: तीव्र या जोरदार आंदोलनों—जैसे दौड़ना, कूदना, या अचानक सिर घुमाना—हेडसेट को खिसका सकते हैं या अधिक शोर उत्पन्न कर सकते हैं। ऐसी स्थितियों में, डेटा की गुणवत्ता घट सकती है, और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए हेडसेट को फिर से समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।

• डेटा पुनर्प्राप्ति: तेज़ गतियां सिग्नल की अखंडता में क्षणिक व्यवधान उत्पन्न कर सकती हैं, लेकिन EEG सिस्टम आम तौर पर जल्दी ठीक हो जाता है। शोधकर्ताओं के लिए, अत्यधिक शोर वाली डेटा अवधियों को छोड़ना (जैसे, अचानक गतिविधियों से) एक सामान्य समाधान है। यह दृष्टिकोण डेटा सेट को 10-20% तक कम कर सकता है, लेकिन फिर भी उपयोगी डेटा प्राप्त करता है।

मांसपेशी कलाकृतियों का प्रबंधन

अन्य EEG सिस्टम की तरह, Emotiv उपकरण मांसपेशियों की गतिविधि से प्रभावित हो सकते हैं, विशेषकर जब उपयोगकर्ता शारीरिक रूप से सक्रिय हो। हालाँकि, इसे निम्नलिखित तरीकों से कम किया जा सकता है:

• एपॉक चूक: शोधकर्ता अक्सर समग्र डेटा गुणवत्ता सुधारने के लिए शोर वाले अवधियों को डेटा सेट से हटा देते हैं।

• स्रोत स्थानीयकरण: EEGLab के ICA (इंडिपेंडेंट कंपोनेंट एनालिसिस) और लोरेटा जैसे उन्नत विश्लेषण टूल का उपयोग डेटा से मांसपेशी गतिविधि कलाकृतियों को हटाने और सिग्नल-टू-शोर अनुपात बढ़ाने के लिए किया जा सकता है।