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कलाकृतियां
EEG हेडसेट्स का उपयोग करते समय, कुछ संकेत ब्रेनवेव माप में हस्तक्षेप कर सकते हैं। इन अवांछित संकेतों को 'कलाकृतियाँ' कहते हैं, और ये दो मुख्य प्रकारों में आते हैं:
आंतरिक कलाकृतियाँ: ये आपके शरीर से आने वाले सामान्य बायोसिग्नल्स के कारण होती हैं, जैसे कि:
चेहरे, गर्दन और जबड़े की मांसपेशियों की गतिविधि: मुस्कुराना, दांत भींचना, भौं सिकोड़ना, पलक झपकाना, एक आंख से इशारा करना, चबाना, बोलना, सिर घुमाना (गर्दन की मांसपेशियां)। प्रत्येक मांसपेशी समूह कुछ EEG सेंसरों के करीब होता है और अन्य से बहुत दूर होता है, इसलिए प्रत्येक स्थान पर पता किए गए संकेत अलग होते हैं, जिससे कलाकृतियों को हटाना अधिक कठिन हो जाता है। वास्तव में Emotiv संकेत प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग तरीकों का उपयोग करता है ताकि यह पता लगाने के लिए कि मांसपेशियों के कौन से समूह सक्रिय हो रहे हैं और इसलिए आपके चेहरे के भावों की पहचान करने के लिए!
नेत्र गतिविधि: आपकी प्रत्येक नेत्रगोलक की पीछे की सतह पर नसों की उच्च सांद्रता (रेटिना, ऑप्टिक नसें) होती है और सामने की सतह पर लगभग कोई नसें नहीं होती हैं। वास्तव में, आपकी नेत्रगोलक एक बड़े डिपोल की तरह कार्य करती है, जो सामने से पीछे तक विद्युत चार्ज की असंतुलित स्थिति में होती है। जब आपकी आँखें अपने सॉकेट्स में घूमती हैं, तो डिपोल क्षेत्र की दिशा बदल जाती है, और यह परिवर्तन पृष्ठभूमि बायोपोटेंशियल में किसी भी परिवर्तन के रूप में पता लगाया जाता है, जो प्रत्येक EEG सेंसर के सापेक्ष कोणीय भिन्नता होती है - जिसका अर्थ है कि ये सेंसरों में एक सामान्य संकेत नहीं है। आपकी आंखों की घुमाव को नियंत्रित करने वाली मांसपेशियों द्वारा अतिरिक्त संकेत कलाकृतियाँ उत्पन्न होती हैं।
हृदय संकेत: आपका दिल एक महत्वपूर्ण कच्चा मांसपेशी संकेत स्रोत है, जिसे कभी-कभी सभी EEG चैनलों द्वारा सीधे पता लगाया जा सकता है, उसी तरह जैसे एक इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम रिकॉर्ड किया जाता है। विशेषता P-Q-R-S-T परिसरों को कभी-कभी कुछ EEG चैनलों में सीधे देखा जा सकता है। हृदय की दूसरी प्रकार की कलाकृति बड़ी रक्त वाहिकाओं से उत्पन्न होती है, जो यह जितना दिल आपके धमनियों के माध्यम से खून पंप करती है, खिंचती और सिकुड़ती है। धमनियों की दीवारें मांसल होती हैं, और जब वे हमारे दिल की धड़कन के साथ तालमेल से खिंचती और सिकुड़ती हैं, तो माध्यमिक संकेत उत्पन्न करती हैं। अंत में, यदि आप किसी प्रमुख धमनियों के पास एक सेंसर रखते हैं, तो सेंसर यांत्रिक रूप से वाहिकाओं की बदलती आकृति और आकार के कारण स्थानांतरित हो सकता है, जिससे त्वचा की सतह पर सेंसर की तालबद्ध गति होती है, जो संपर्क क्षीणता को बदल सकती है और माप चक्र में आवर्ती वोल्टेज प्रेरित कर सकती है।
ये क्रियाएं मांसपेशियों, आँखों और अन्य बायोसिग्नलों के संकेत उत्पन्न करती हैं, जो ब्रेनवेव डेटा के साथ मिल सकती हैं। आमतौर पर ये बायोसिग्नल्स मस्तिष्क संकेतों की तुलना में काफी बड़े होते हैं, जिससे मस्तिष्क की गतिविधि का पता लगाना मुश्किल हो जाता है, जब तक कि कुछ प्रकार के फिल्टरिंग और स्रोत पृथक्करण नहीं किए जाते।
आंतरिक कलाकृतियाँ विशिष्ट, पूर्वानुमानित श्रेणियों में आती हैं, और उन्हें चुनिंदा रूप से हटाने के लिए कई पूर्व-संस्कृति उपकरण उपलब्ध होते हैं। सबसे सामान्य विधि स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA, कई लाइब्रेरीज़ में उपलब्ध जैसे EEGLab, NME और अन्य) और कलाकृति सतह पुनर्निर्माण विधियाँ (ASR, rASR, ICA की तुलना में अधिक कंप्यूटेशनल रूप से कुशल) हैं। ये मॉडल समय श्रृंखला संकेत को विभिन्न घटकों में विभाजित करने पर निर्भर करते हैं, फिर उनमें से उन घटकों के उपसमूह से संकेत को पुनः संयोजित करते हैं जो विभिन्न प्रकार की कलाकृतियों से जुड़े नहीं होते हैं।
Emotiv EEG डेटा को होस्ट PC पर जितनी संभव हो सके स्वच्छ रूप में डिलीवर किया जाता है, लेकिन बिना आंतरिक बायोसिग्नल कलाकृतियों को हटाए, जो विभिन्न उपयोगकर्ताओं के लिए रुचि का हो सकता है और जो ICA और rASR विधियों की क्षमता को आंतरिक कलाकृतियों के ज्ञात वर्गों को हटाने के लिए बढ़ाता है क्योंकि उनके संकेत ऑन-डिवाइस फिल्टरिंग से विकृत नहीं होते हैं।
बाहरी कलाकृतियाँ: ये बाहरी स्रोतों से आती हैं, जैसे कि:
सेंसर का滑ना, आपके सिर पर हेडसेट का 이동 या बंप होना
उपकरणों, कंप्यूटरों और अन्य उपकरणों से विकिरित इलेक्ट्रिक क्षेत्र, ट्रांसफार्मर और विद्युत तार, विशेष रूप से विद्युत पावर लाइन आवृत्ति (50/60 Hz) और इन आवृत्तियों के हार्मोनिक बहुगुणित। पावर लाइन शोर अक्सर EEG संकेतों में कलाकृतियों का सबसे मजबूत स्रोत होता है।
सभी आधुनिक EEG सिस्टम फिक्स सैंपलिंग आवृत्ति पर काम करने वाले एनालॉग-टू-डिजिटल सिग्नल कन्वर्टर्स का उपयोग करते हैं। डिजिटल सैंपलिंग के साथ एक प्रसिद्ध घटना एलीसिंग होती है, जो तब होती है जब सैंपलिंग सिस्टम एक संकेत का सामना करता है, जिसमें सैंपलिंग आवृत्ति के 50% से अधिक आवृत्ति घटक होते हैं (नायक्युइस्ट आवृत्ति)। उदाहरण के लिए, जब 128Hz पर सैंपलिंग होती है, तो नायक्युइस्ट आवृत्ति 64Hz होती है, जो 60Hz पावर लाइन आवृत्ति से थोड़ी अधिक होती है। हालांकि 60Hz की हार्मोनिक्स: [120Hz, 180Hz, 240Hz, …] नायक्युइस्ट आवृत्ति के चारों ओर 'लपेटते' हैं और 8Hz, 24Hz, 16Hz आदि के रूप में नकली या 'ऐलायस' संकेत के रूप में दिखाई देते हैं, क्योंकि डिजिटल सिस्टम इन उच्च-आवृत्ति संकेत के प्रति सेकेंड, तीसरे, चौथे … चक्र का एक भाग सैंपल करता है। पावर लाइन विकिरण के उच्च हार्मोनिक्स उपस्थित होते हैं क्योंकि पावर सिस्टम में धाराएँ और विकिरित क्षेत्र शायद ही कभी पूर्ण साइन वेव्स होते हैं। आमतौर पर लगभग 10वीं हार्मोनिक तक महत्वपूर्ण विकिरण शक्ति का पता लगाया जा सकता है। इन ऐलायस उच्च-आवृत्ति संकेतों को कम आवृत्तियों पर वास्तविक दोलनों से अलग नहीं किया जा सकता है, इसलिए उन्हें सैंपलिंग सिस्टम में प्रस्तुत करने से पहले आने वाले संकेत से हटाया जाना चाहिए।
पास में चार्ज की गई वस्तुओं और लोगों से स्थिर विद्युत क्षेत्र: स्थैतिक इलेक्ट्रोस्टेटिक चार्ज जमा करने से आपके और अन्य लोगों और आस-पास की वस्तुओं के बीच लाखों वोल्ट के संभावित अंतर हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक सकारात्मक रूप से चार्ज की गई वस्तु आपके शरीर और सिर में नकारात्मक चार्ज को उस वस्तु की ओर खींचेगी, और नकारात्मक चार्ज को दूर करने के लिए, विभिन्न EEG सेंसरों के नीचे शरीर की संभाव्यता का असमान वितरण बना देती है। Emotiv डिवाइस एसी-कपल्ड सेंसिंग (एनालॉग उच्च-पास फिल्टरिंग), एकल संदर्भ बिंदु के साथ संयोजित, असमान स्थिर चार्ज वितरण को काफी हद तक डिस्कनेक्ट करने के लिए उपयोग करते हैं।
आपकी इलेक्ट्रोस्टेटिक संभाव्यता धीरे-धीरे या तुरंत बदल सकती है यदि आप चार्ज या तेजी से चार्ज छोड़ देते हैं, जैसे कि कालीन पर चलना या धातु वस्तुओं को छूना, संभवतः एक स्पार्क उत्पन्न करना। आपके शरीर की संभाव्यता क्षण में, कुछ सेकंडों में, या लंबे समय तक हजारों वोल्ट में बदल सकती है। ये परिवर्तन पहनने योग्य EEG सिस्टम में शरीर संभाव्यता रद्दीकरण सर्किटों को अस्थायी रूप से अधिक विकसित कर सकते हैं, EEG संकेतों में विशाल स्पाइक्स और धीमी रिकवरी का परिणाम होते हैं।
प्रयोगशाला आधारित EEG सिस्टम इन कई कलाकृतियों के खिलाफ समर्थित हो सकते हैं, जैसे कि विषय की गति को प्रतिबंधित करना, प्रयोगशाला का विद्युत जांच करना, इलेक्ट्रोस्टैटिक निर्माण को रोकने के लिए विषय को एक ग्राउंडिंग लीड से जोड़ना, बहुत उच्च सैंपलिंग आवृत्ति आदि।
पहनने योग्य, बैटरी संचालित वायरलेस EEG सिस्टम इन उपायों पर निर्भर नहीं कर सकते हैं और इसलिए उन्हें एक श्रृंखला की निगरानी रणनीतियों का उपयोग करना पड़ता है। डेटा ट्रांसमिशन दर को बैटरी जीवन के खिलाफ संतुलित करना होगा, क्योंकि वायरलेस ट्रांसमीटर काफी पावर-भुखे होते हैं।
हस्तक्षेप को कम करना
EEG हेडसेट्स अवांछित शोर को न्यूनतम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। अधिकांश बाहरी शोर स्रोत जैसे कि स्थिर बिजली और विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप (उदाहरण के लिए, 50/60 Hz शोर और पावर लाइनों से हार्मोनिक्स) कॉमन मोड शोर के रूप में प्रकट होते हैं, जहां अंडरलाइंग शरीर संभाव्यता सभी सेंसरों में लगभग समान रूप से दोलित होती है।
Emotiv डिवाइस शरीर संभाव्यता को मापने के लिए एकल-बिंदु संदर्भ सेंसर (CMS) का उपयोग करते हैं, जिसे एनालॉग डोमेन में एक सक्रिय रद्दीकरण प्रणाली के साथ संयोजित किया जाता है (CMS संकेत को उलटा किया जाता है और कॉमन मोड दोलनों को रद्द करने के लिए DRL सेंसर को फीड किया जाता है और डिफरेंशियल इनपुट एम्पलीफायर्स के लिए कम शोर EEG संदर्भ स्तर प्राप्त करने के लिए। हाई-पास (एसी कपलिंग) और लो-पास एनालॉग फिल्टर (एंटी-ऐलिस एनालॉग फिल्टर), 2048Hz पर महत्वपूर्ण ओवरसैंपलिंग, उसके बाद डिसिकल डोमेन में डेटा ट्रांसमिशन आवृत्ति (128 या 256Hz) तक 50/60Hz ड्यूल नॉच फिल्टरिंग और डाउन-सैंपलिंग में उतरते हुए। ये उपाय अधिकांश बाहरी शोर स्रोतों को अचूक स्तरों तक कम कर देते हैं जब हेडसेट को सही ढंग से फ़िल्टर किया जाता है और संपर्क अवरोधक कम होते हैं।
गति कलाकृतियों को हमारे मैकेनिकल डिज़ाइन द्वारा न्यूनतम किया जाता है, जो प्रत्येक सेंसर को स्वतंत्र रूप से समर्थित करती है और प्रत्येक उपयोगकर्ता के आकार और आकार के अनुसार समायोजित करती है।
कैसे EmotivPRO डेटा को संभालता है
EmotivPRO में EEG डेटा हेडसेट से प्राप्त होने के रूप में ठीक वैसा ही रिकॉर्ड किया जाता है। सॉफ़्टवेयर स्वतः मांसपेशियों या नेत्र गतिविधियों से कलाकृतियों को नहीं हटाता क्योंकि डेटा साफ़ करने की तकनीकें (जैसे कि ICA) बिना फ़िल्टर किए गए डेटा पर अधिक अच्छे से काम करती हैं। हालांकि, जैसा कि ऊपर बताया गया है, Emotiv हेडसेट्स सावधानीपूर्वक तैयार किए गए संकेत प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं, जो सही संपर्क के साथ साफ संकेत उत्पन्न करने में मदद करता है, जिससे ब्रेनवेव डेटा का विश्लेषण करना आसान हो जाता है।
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कलाकृतियां
EEG हेडसेट्स का उपयोग करते समय, कुछ संकेत ब्रेनवेव माप में हस्तक्षेप कर सकते हैं। इन अवांछित संकेतों को 'कलाकृतियाँ' कहते हैं, और ये दो मुख्य प्रकारों में आते हैं:
आंतरिक कलाकृतियाँ: ये आपके शरीर से आने वाले सामान्य बायोसिग्नल्स के कारण होती हैं, जैसे कि:
चेहरे, गर्दन और जबड़े की मांसपेशियों की गतिविधि: मुस्कुराना, दांत भींचना, भौं सिकोड़ना, पलक झपकाना, एक आंख से इशारा करना, चबाना, बोलना, सिर घुमाना (गर्दन की मांसपेशियां)। प्रत्येक मांसपेशी समूह कुछ EEG सेंसरों के करीब होता है और अन्य से बहुत दूर होता है, इसलिए प्रत्येक स्थान पर पता किए गए संकेत अलग होते हैं, जिससे कलाकृतियों को हटाना अधिक कठिन हो जाता है। वास्तव में Emotiv संकेत प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग तरीकों का उपयोग करता है ताकि यह पता लगाने के लिए कि मांसपेशियों के कौन से समूह सक्रिय हो रहे हैं और इसलिए आपके चेहरे के भावों की पहचान करने के लिए!
नेत्र गतिविधि: आपकी प्रत्येक नेत्रगोलक की पीछे की सतह पर नसों की उच्च सांद्रता (रेटिना, ऑप्टिक नसें) होती है और सामने की सतह पर लगभग कोई नसें नहीं होती हैं। वास्तव में, आपकी नेत्रगोलक एक बड़े डिपोल की तरह कार्य करती है, जो सामने से पीछे तक विद्युत चार्ज की असंतुलित स्थिति में होती है। जब आपकी आँखें अपने सॉकेट्स में घूमती हैं, तो डिपोल क्षेत्र की दिशा बदल जाती है, और यह परिवर्तन पृष्ठभूमि बायोपोटेंशियल में किसी भी परिवर्तन के रूप में पता लगाया जाता है, जो प्रत्येक EEG सेंसर के सापेक्ष कोणीय भिन्नता होती है - जिसका अर्थ है कि ये सेंसरों में एक सामान्य संकेत नहीं है। आपकी आंखों की घुमाव को नियंत्रित करने वाली मांसपेशियों द्वारा अतिरिक्त संकेत कलाकृतियाँ उत्पन्न होती हैं।
हृदय संकेत: आपका दिल एक महत्वपूर्ण कच्चा मांसपेशी संकेत स्रोत है, जिसे कभी-कभी सभी EEG चैनलों द्वारा सीधे पता लगाया जा सकता है, उसी तरह जैसे एक इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम रिकॉर्ड किया जाता है। विशेषता P-Q-R-S-T परिसरों को कभी-कभी कुछ EEG चैनलों में सीधे देखा जा सकता है। हृदय की दूसरी प्रकार की कलाकृति बड़ी रक्त वाहिकाओं से उत्पन्न होती है, जो यह जितना दिल आपके धमनियों के माध्यम से खून पंप करती है, खिंचती और सिकुड़ती है। धमनियों की दीवारें मांसल होती हैं, और जब वे हमारे दिल की धड़कन के साथ तालमेल से खिंचती और सिकुड़ती हैं, तो माध्यमिक संकेत उत्पन्न करती हैं। अंत में, यदि आप किसी प्रमुख धमनियों के पास एक सेंसर रखते हैं, तो सेंसर यांत्रिक रूप से वाहिकाओं की बदलती आकृति और आकार के कारण स्थानांतरित हो सकता है, जिससे त्वचा की सतह पर सेंसर की तालबद्ध गति होती है, जो संपर्क क्षीणता को बदल सकती है और माप चक्र में आवर्ती वोल्टेज प्रेरित कर सकती है।
ये क्रियाएं मांसपेशियों, आँखों और अन्य बायोसिग्नलों के संकेत उत्पन्न करती हैं, जो ब्रेनवेव डेटा के साथ मिल सकती हैं। आमतौर पर ये बायोसिग्नल्स मस्तिष्क संकेतों की तुलना में काफी बड़े होते हैं, जिससे मस्तिष्क की गतिविधि का पता लगाना मुश्किल हो जाता है, जब तक कि कुछ प्रकार के फिल्टरिंग और स्रोत पृथक्करण नहीं किए जाते।
आंतरिक कलाकृतियाँ विशिष्ट, पूर्वानुमानित श्रेणियों में आती हैं, और उन्हें चुनिंदा रूप से हटाने के लिए कई पूर्व-संस्कृति उपकरण उपलब्ध होते हैं। सबसे सामान्य विधि स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA, कई लाइब्रेरीज़ में उपलब्ध जैसे EEGLab, NME और अन्य) और कलाकृति सतह पुनर्निर्माण विधियाँ (ASR, rASR, ICA की तुलना में अधिक कंप्यूटेशनल रूप से कुशल) हैं। ये मॉडल समय श्रृंखला संकेत को विभिन्न घटकों में विभाजित करने पर निर्भर करते हैं, फिर उनमें से उन घटकों के उपसमूह से संकेत को पुनः संयोजित करते हैं जो विभिन्न प्रकार की कलाकृतियों से जुड़े नहीं होते हैं।
Emotiv EEG डेटा को होस्ट PC पर जितनी संभव हो सके स्वच्छ रूप में डिलीवर किया जाता है, लेकिन बिना आंतरिक बायोसिग्नल कलाकृतियों को हटाए, जो विभिन्न उपयोगकर्ताओं के लिए रुचि का हो सकता है और जो ICA और rASR विधियों की क्षमता को आंतरिक कलाकृतियों के ज्ञात वर्गों को हटाने के लिए बढ़ाता है क्योंकि उनके संकेत ऑन-डिवाइस फिल्टरिंग से विकृत नहीं होते हैं।
बाहरी कलाकृतियाँ: ये बाहरी स्रोतों से आती हैं, जैसे कि:
सेंसर का滑ना, आपके सिर पर हेडसेट का 이동 या बंप होना
उपकरणों, कंप्यूटरों और अन्य उपकरणों से विकिरित इलेक्ट्रिक क्षेत्र, ट्रांसफार्मर और विद्युत तार, विशेष रूप से विद्युत पावर लाइन आवृत्ति (50/60 Hz) और इन आवृत्तियों के हार्मोनिक बहुगुणित। पावर लाइन शोर अक्सर EEG संकेतों में कलाकृतियों का सबसे मजबूत स्रोत होता है।
सभी आधुनिक EEG सिस्टम फिक्स सैंपलिंग आवृत्ति पर काम करने वाले एनालॉग-टू-डिजिटल सिग्नल कन्वर्टर्स का उपयोग करते हैं। डिजिटल सैंपलिंग के साथ एक प्रसिद्ध घटना एलीसिंग होती है, जो तब होती है जब सैंपलिंग सिस्टम एक संकेत का सामना करता है, जिसमें सैंपलिंग आवृत्ति के 50% से अधिक आवृत्ति घटक होते हैं (नायक्युइस्ट आवृत्ति)। उदाहरण के लिए, जब 128Hz पर सैंपलिंग होती है, तो नायक्युइस्ट आवृत्ति 64Hz होती है, जो 60Hz पावर लाइन आवृत्ति से थोड़ी अधिक होती है। हालांकि 60Hz की हार्मोनिक्स: [120Hz, 180Hz, 240Hz, …] नायक्युइस्ट आवृत्ति के चारों ओर 'लपेटते' हैं और 8Hz, 24Hz, 16Hz आदि के रूप में नकली या 'ऐलायस' संकेत के रूप में दिखाई देते हैं, क्योंकि डिजिटल सिस्टम इन उच्च-आवृत्ति संकेत के प्रति सेकेंड, तीसरे, चौथे … चक्र का एक भाग सैंपल करता है। पावर लाइन विकिरण के उच्च हार्मोनिक्स उपस्थित होते हैं क्योंकि पावर सिस्टम में धाराएँ और विकिरित क्षेत्र शायद ही कभी पूर्ण साइन वेव्स होते हैं। आमतौर पर लगभग 10वीं हार्मोनिक तक महत्वपूर्ण विकिरण शक्ति का पता लगाया जा सकता है। इन ऐलायस उच्च-आवृत्ति संकेतों को कम आवृत्तियों पर वास्तविक दोलनों से अलग नहीं किया जा सकता है, इसलिए उन्हें सैंपलिंग सिस्टम में प्रस्तुत करने से पहले आने वाले संकेत से हटाया जाना चाहिए।
पास में चार्ज की गई वस्तुओं और लोगों से स्थिर विद्युत क्षेत्र: स्थैतिक इलेक्ट्रोस्टेटिक चार्ज जमा करने से आपके और अन्य लोगों और आस-पास की वस्तुओं के बीच लाखों वोल्ट के संभावित अंतर हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक सकारात्मक रूप से चार्ज की गई वस्तु आपके शरीर और सिर में नकारात्मक चार्ज को उस वस्तु की ओर खींचेगी, और नकारात्मक चार्ज को दूर करने के लिए, विभिन्न EEG सेंसरों के नीचे शरीर की संभाव्यता का असमान वितरण बना देती है। Emotiv डिवाइस एसी-कपल्ड सेंसिंग (एनालॉग उच्च-पास फिल्टरिंग), एकल संदर्भ बिंदु के साथ संयोजित, असमान स्थिर चार्ज वितरण को काफी हद तक डिस्कनेक्ट करने के लिए उपयोग करते हैं।
आपकी इलेक्ट्रोस्टेटिक संभाव्यता धीरे-धीरे या तुरंत बदल सकती है यदि आप चार्ज या तेजी से चार्ज छोड़ देते हैं, जैसे कि कालीन पर चलना या धातु वस्तुओं को छूना, संभवतः एक स्पार्क उत्पन्न करना। आपके शरीर की संभाव्यता क्षण में, कुछ सेकंडों में, या लंबे समय तक हजारों वोल्ट में बदल सकती है। ये परिवर्तन पहनने योग्य EEG सिस्टम में शरीर संभाव्यता रद्दीकरण सर्किटों को अस्थायी रूप से अधिक विकसित कर सकते हैं, EEG संकेतों में विशाल स्पाइक्स और धीमी रिकवरी का परिणाम होते हैं।
प्रयोगशाला आधारित EEG सिस्टम इन कई कलाकृतियों के खिलाफ समर्थित हो सकते हैं, जैसे कि विषय की गति को प्रतिबंधित करना, प्रयोगशाला का विद्युत जांच करना, इलेक्ट्रोस्टैटिक निर्माण को रोकने के लिए विषय को एक ग्राउंडिंग लीड से जोड़ना, बहुत उच्च सैंपलिंग आवृत्ति आदि।
पहनने योग्य, बैटरी संचालित वायरलेस EEG सिस्टम इन उपायों पर निर्भर नहीं कर सकते हैं और इसलिए उन्हें एक श्रृंखला की निगरानी रणनीतियों का उपयोग करना पड़ता है। डेटा ट्रांसमिशन दर को बैटरी जीवन के खिलाफ संतुलित करना होगा, क्योंकि वायरलेस ट्रांसमीटर काफी पावर-भुखे होते हैं।
हस्तक्षेप को कम करना
EEG हेडसेट्स अवांछित शोर को न्यूनतम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। अधिकांश बाहरी शोर स्रोत जैसे कि स्थिर बिजली और विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप (उदाहरण के लिए, 50/60 Hz शोर और पावर लाइनों से हार्मोनिक्स) कॉमन मोड शोर के रूप में प्रकट होते हैं, जहां अंडरलाइंग शरीर संभाव्यता सभी सेंसरों में लगभग समान रूप से दोलित होती है।
Emotiv डिवाइस शरीर संभाव्यता को मापने के लिए एकल-बिंदु संदर्भ सेंसर (CMS) का उपयोग करते हैं, जिसे एनालॉग डोमेन में एक सक्रिय रद्दीकरण प्रणाली के साथ संयोजित किया जाता है (CMS संकेत को उलटा किया जाता है और कॉमन मोड दोलनों को रद्द करने के लिए DRL सेंसर को फीड किया जाता है और डिफरेंशियल इनपुट एम्पलीफायर्स के लिए कम शोर EEG संदर्भ स्तर प्राप्त करने के लिए। हाई-पास (एसी कपलिंग) और लो-पास एनालॉग फिल्टर (एंटी-ऐलिस एनालॉग फिल्टर), 2048Hz पर महत्वपूर्ण ओवरसैंपलिंग, उसके बाद डिसिकल डोमेन में डेटा ट्रांसमिशन आवृत्ति (128 या 256Hz) तक 50/60Hz ड्यूल नॉच फिल्टरिंग और डाउन-सैंपलिंग में उतरते हुए। ये उपाय अधिकांश बाहरी शोर स्रोतों को अचूक स्तरों तक कम कर देते हैं जब हेडसेट को सही ढंग से फ़िल्टर किया जाता है और संपर्क अवरोधक कम होते हैं।
गति कलाकृतियों को हमारे मैकेनिकल डिज़ाइन द्वारा न्यूनतम किया जाता है, जो प्रत्येक सेंसर को स्वतंत्र रूप से समर्थित करती है और प्रत्येक उपयोगकर्ता के आकार और आकार के अनुसार समायोजित करती है।
कैसे EmotivPRO डेटा को संभालता है
EmotivPRO में EEG डेटा हेडसेट से प्राप्त होने के रूप में ठीक वैसा ही रिकॉर्ड किया जाता है। सॉफ़्टवेयर स्वतः मांसपेशियों या नेत्र गतिविधियों से कलाकृतियों को नहीं हटाता क्योंकि डेटा साफ़ करने की तकनीकें (जैसे कि ICA) बिना फ़िल्टर किए गए डेटा पर अधिक अच्छे से काम करती हैं। हालांकि, जैसा कि ऊपर बताया गया है, Emotiv हेडसेट्स सावधानीपूर्वक तैयार किए गए संकेत प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं, जो सही संपर्क के साथ साफ संकेत उत्पन्न करने में मदद करता है, जिससे ब्रेनवेव डेटा का विश्लेषण करना आसान हो जाता है।
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EEG हेडसेट्स का उपयोग करते समय, कुछ संकेत ब्रेनवेव माप में हस्तक्षेप कर सकते हैं। इन अवांछित संकेतों को 'कलाकृतियाँ' कहते हैं, और ये दो मुख्य प्रकारों में आते हैं:
आंतरिक कलाकृतियाँ: ये आपके शरीर से आने वाले सामान्य बायोसिग्नल्स के कारण होती हैं, जैसे कि:
चेहरे, गर्दन और जबड़े की मांसपेशियों की गतिविधि: मुस्कुराना, दांत भींचना, भौं सिकोड़ना, पलक झपकाना, एक आंख से इशारा करना, चबाना, बोलना, सिर घुमाना (गर्दन की मांसपेशियां)। प्रत्येक मांसपेशी समूह कुछ EEG सेंसरों के करीब होता है और अन्य से बहुत दूर होता है, इसलिए प्रत्येक स्थान पर पता किए गए संकेत अलग होते हैं, जिससे कलाकृतियों को हटाना अधिक कठिन हो जाता है। वास्तव में Emotiv संकेत प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग तरीकों का उपयोग करता है ताकि यह पता लगाने के लिए कि मांसपेशियों के कौन से समूह सक्रिय हो रहे हैं और इसलिए आपके चेहरे के भावों की पहचान करने के लिए!
नेत्र गतिविधि: आपकी प्रत्येक नेत्रगोलक की पीछे की सतह पर नसों की उच्च सांद्रता (रेटिना, ऑप्टिक नसें) होती है और सामने की सतह पर लगभग कोई नसें नहीं होती हैं। वास्तव में, आपकी नेत्रगोलक एक बड़े डिपोल की तरह कार्य करती है, जो सामने से पीछे तक विद्युत चार्ज की असंतुलित स्थिति में होती है। जब आपकी आँखें अपने सॉकेट्स में घूमती हैं, तो डिपोल क्षेत्र की दिशा बदल जाती है, और यह परिवर्तन पृष्ठभूमि बायोपोटेंशियल में किसी भी परिवर्तन के रूप में पता लगाया जाता है, जो प्रत्येक EEG सेंसर के सापेक्ष कोणीय भिन्नता होती है - जिसका अर्थ है कि ये सेंसरों में एक सामान्य संकेत नहीं है। आपकी आंखों की घुमाव को नियंत्रित करने वाली मांसपेशियों द्वारा अतिरिक्त संकेत कलाकृतियाँ उत्पन्न होती हैं।
हृदय संकेत: आपका दिल एक महत्वपूर्ण कच्चा मांसपेशी संकेत स्रोत है, जिसे कभी-कभी सभी EEG चैनलों द्वारा सीधे पता लगाया जा सकता है, उसी तरह जैसे एक इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम रिकॉर्ड किया जाता है। विशेषता P-Q-R-S-T परिसरों को कभी-कभी कुछ EEG चैनलों में सीधे देखा जा सकता है। हृदय की दूसरी प्रकार की कलाकृति बड़ी रक्त वाहिकाओं से उत्पन्न होती है, जो यह जितना दिल आपके धमनियों के माध्यम से खून पंप करती है, खिंचती और सिकुड़ती है। धमनियों की दीवारें मांसल होती हैं, और जब वे हमारे दिल की धड़कन के साथ तालमेल से खिंचती और सिकुड़ती हैं, तो माध्यमिक संकेत उत्पन्न करती हैं। अंत में, यदि आप किसी प्रमुख धमनियों के पास एक सेंसर रखते हैं, तो सेंसर यांत्रिक रूप से वाहिकाओं की बदलती आकृति और आकार के कारण स्थानांतरित हो सकता है, जिससे त्वचा की सतह पर सेंसर की तालबद्ध गति होती है, जो संपर्क क्षीणता को बदल सकती है और माप चक्र में आवर्ती वोल्टेज प्रेरित कर सकती है।
ये क्रियाएं मांसपेशियों, आँखों और अन्य बायोसिग्नलों के संकेत उत्पन्न करती हैं, जो ब्रेनवेव डेटा के साथ मिल सकती हैं। आमतौर पर ये बायोसिग्नल्स मस्तिष्क संकेतों की तुलना में काफी बड़े होते हैं, जिससे मस्तिष्क की गतिविधि का पता लगाना मुश्किल हो जाता है, जब तक कि कुछ प्रकार के फिल्टरिंग और स्रोत पृथक्करण नहीं किए जाते।
आंतरिक कलाकृतियाँ विशिष्ट, पूर्वानुमानित श्रेणियों में आती हैं, और उन्हें चुनिंदा रूप से हटाने के लिए कई पूर्व-संस्कृति उपकरण उपलब्ध होते हैं। सबसे सामान्य विधि स्वतंत्र घटक विश्लेषण (ICA, कई लाइब्रेरीज़ में उपलब्ध जैसे EEGLab, NME और अन्य) और कलाकृति सतह पुनर्निर्माण विधियाँ (ASR, rASR, ICA की तुलना में अधिक कंप्यूटेशनल रूप से कुशल) हैं। ये मॉडल समय श्रृंखला संकेत को विभिन्न घटकों में विभाजित करने पर निर्भर करते हैं, फिर उनमें से उन घटकों के उपसमूह से संकेत को पुनः संयोजित करते हैं जो विभिन्न प्रकार की कलाकृतियों से जुड़े नहीं होते हैं।
Emotiv EEG डेटा को होस्ट PC पर जितनी संभव हो सके स्वच्छ रूप में डिलीवर किया जाता है, लेकिन बिना आंतरिक बायोसिग्नल कलाकृतियों को हटाए, जो विभिन्न उपयोगकर्ताओं के लिए रुचि का हो सकता है और जो ICA और rASR विधियों की क्षमता को आंतरिक कलाकृतियों के ज्ञात वर्गों को हटाने के लिए बढ़ाता है क्योंकि उनके संकेत ऑन-डिवाइस फिल्टरिंग से विकृत नहीं होते हैं।
बाहरी कलाकृतियाँ: ये बाहरी स्रोतों से आती हैं, जैसे कि:
सेंसर का滑ना, आपके सिर पर हेडसेट का 이동 या बंप होना
उपकरणों, कंप्यूटरों और अन्य उपकरणों से विकिरित इलेक्ट्रिक क्षेत्र, ट्रांसफार्मर और विद्युत तार, विशेष रूप से विद्युत पावर लाइन आवृत्ति (50/60 Hz) और इन आवृत्तियों के हार्मोनिक बहुगुणित। पावर लाइन शोर अक्सर EEG संकेतों में कलाकृतियों का सबसे मजबूत स्रोत होता है।
सभी आधुनिक EEG सिस्टम फिक्स सैंपलिंग आवृत्ति पर काम करने वाले एनालॉग-टू-डिजिटल सिग्नल कन्वर्टर्स का उपयोग करते हैं। डिजिटल सैंपलिंग के साथ एक प्रसिद्ध घटना एलीसिंग होती है, जो तब होती है जब सैंपलिंग सिस्टम एक संकेत का सामना करता है, जिसमें सैंपलिंग आवृत्ति के 50% से अधिक आवृत्ति घटक होते हैं (नायक्युइस्ट आवृत्ति)। उदाहरण के लिए, जब 128Hz पर सैंपलिंग होती है, तो नायक्युइस्ट आवृत्ति 64Hz होती है, जो 60Hz पावर लाइन आवृत्ति से थोड़ी अधिक होती है। हालांकि 60Hz की हार्मोनिक्स: [120Hz, 180Hz, 240Hz, …] नायक्युइस्ट आवृत्ति के चारों ओर 'लपेटते' हैं और 8Hz, 24Hz, 16Hz आदि के रूप में नकली या 'ऐलायस' संकेत के रूप में दिखाई देते हैं, क्योंकि डिजिटल सिस्टम इन उच्च-आवृत्ति संकेत के प्रति सेकेंड, तीसरे, चौथे … चक्र का एक भाग सैंपल करता है। पावर लाइन विकिरण के उच्च हार्मोनिक्स उपस्थित होते हैं क्योंकि पावर सिस्टम में धाराएँ और विकिरित क्षेत्र शायद ही कभी पूर्ण साइन वेव्स होते हैं। आमतौर पर लगभग 10वीं हार्मोनिक तक महत्वपूर्ण विकिरण शक्ति का पता लगाया जा सकता है। इन ऐलायस उच्च-आवृत्ति संकेतों को कम आवृत्तियों पर वास्तविक दोलनों से अलग नहीं किया जा सकता है, इसलिए उन्हें सैंपलिंग सिस्टम में प्रस्तुत करने से पहले आने वाले संकेत से हटाया जाना चाहिए।
पास में चार्ज की गई वस्तुओं और लोगों से स्थिर विद्युत क्षेत्र: स्थैतिक इलेक्ट्रोस्टेटिक चार्ज जमा करने से आपके और अन्य लोगों और आस-पास की वस्तुओं के बीच लाखों वोल्ट के संभावित अंतर हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक सकारात्मक रूप से चार्ज की गई वस्तु आपके शरीर और सिर में नकारात्मक चार्ज को उस वस्तु की ओर खींचेगी, और नकारात्मक चार्ज को दूर करने के लिए, विभिन्न EEG सेंसरों के नीचे शरीर की संभाव्यता का असमान वितरण बना देती है। Emotiv डिवाइस एसी-कपल्ड सेंसिंग (एनालॉग उच्च-पास फिल्टरिंग), एकल संदर्भ बिंदु के साथ संयोजित, असमान स्थिर चार्ज वितरण को काफी हद तक डिस्कनेक्ट करने के लिए उपयोग करते हैं।
आपकी इलेक्ट्रोस्टेटिक संभाव्यता धीरे-धीरे या तुरंत बदल सकती है यदि आप चार्ज या तेजी से चार्ज छोड़ देते हैं, जैसे कि कालीन पर चलना या धातु वस्तुओं को छूना, संभवतः एक स्पार्क उत्पन्न करना। आपके शरीर की संभाव्यता क्षण में, कुछ सेकंडों में, या लंबे समय तक हजारों वोल्ट में बदल सकती है। ये परिवर्तन पहनने योग्य EEG सिस्टम में शरीर संभाव्यता रद्दीकरण सर्किटों को अस्थायी रूप से अधिक विकसित कर सकते हैं, EEG संकेतों में विशाल स्पाइक्स और धीमी रिकवरी का परिणाम होते हैं।
प्रयोगशाला आधारित EEG सिस्टम इन कई कलाकृतियों के खिलाफ समर्थित हो सकते हैं, जैसे कि विषय की गति को प्रतिबंधित करना, प्रयोगशाला का विद्युत जांच करना, इलेक्ट्रोस्टैटिक निर्माण को रोकने के लिए विषय को एक ग्राउंडिंग लीड से जोड़ना, बहुत उच्च सैंपलिंग आवृत्ति आदि।
पहनने योग्य, बैटरी संचालित वायरलेस EEG सिस्टम इन उपायों पर निर्भर नहीं कर सकते हैं और इसलिए उन्हें एक श्रृंखला की निगरानी रणनीतियों का उपयोग करना पड़ता है। डेटा ट्रांसमिशन दर को बैटरी जीवन के खिलाफ संतुलित करना होगा, क्योंकि वायरलेस ट्रांसमीटर काफी पावर-भुखे होते हैं।
हस्तक्षेप को कम करना
EEG हेडसेट्स अवांछित शोर को न्यूनतम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। अधिकांश बाहरी शोर स्रोत जैसे कि स्थिर बिजली और विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप (उदाहरण के लिए, 50/60 Hz शोर और पावर लाइनों से हार्मोनिक्स) कॉमन मोड शोर के रूप में प्रकट होते हैं, जहां अंडरलाइंग शरीर संभाव्यता सभी सेंसरों में लगभग समान रूप से दोलित होती है।
Emotiv डिवाइस शरीर संभाव्यता को मापने के लिए एकल-बिंदु संदर्भ सेंसर (CMS) का उपयोग करते हैं, जिसे एनालॉग डोमेन में एक सक्रिय रद्दीकरण प्रणाली के साथ संयोजित किया जाता है (CMS संकेत को उलटा किया जाता है और कॉमन मोड दोलनों को रद्द करने के लिए DRL सेंसर को फीड किया जाता है और डिफरेंशियल इनपुट एम्पलीफायर्स के लिए कम शोर EEG संदर्भ स्तर प्राप्त करने के लिए। हाई-पास (एसी कपलिंग) और लो-पास एनालॉग फिल्टर (एंटी-ऐलिस एनालॉग फिल्टर), 2048Hz पर महत्वपूर्ण ओवरसैंपलिंग, उसके बाद डिसिकल डोमेन में डेटा ट्रांसमिशन आवृत्ति (128 या 256Hz) तक 50/60Hz ड्यूल नॉच फिल्टरिंग और डाउन-सैंपलिंग में उतरते हुए। ये उपाय अधिकांश बाहरी शोर स्रोतों को अचूक स्तरों तक कम कर देते हैं जब हेडसेट को सही ढंग से फ़िल्टर किया जाता है और संपर्क अवरोधक कम होते हैं।
गति कलाकृतियों को हमारे मैकेनिकल डिज़ाइन द्वारा न्यूनतम किया जाता है, जो प्रत्येक सेंसर को स्वतंत्र रूप से समर्थित करती है और प्रत्येक उपयोगकर्ता के आकार और आकार के अनुसार समायोजित करती है।
कैसे EmotivPRO डेटा को संभालता है
EmotivPRO में EEG डेटा हेडसेट से प्राप्त होने के रूप में ठीक वैसा ही रिकॉर्ड किया जाता है। सॉफ़्टवेयर स्वतः मांसपेशियों या नेत्र गतिविधियों से कलाकृतियों को नहीं हटाता क्योंकि डेटा साफ़ करने की तकनीकें (जैसे कि ICA) बिना फ़िल्टर किए गए डेटा पर अधिक अच्छे से काम करती हैं। हालांकि, जैसा कि ऊपर बताया गया है, Emotiv हेडसेट्स सावधानीपूर्वक तैयार किए गए संकेत प्रसंस्करण का उपयोग करते हैं, जो सही संपर्क के साथ साफ संकेत उत्पन्न करने में मदद करता है, जिससे ब्रेनवेव डेटा का विश्लेषण करना आसान हो जाता है।
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