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EMOTIVヘッドセットとプログラミング言語を使用したブレインコンピュータインターフェースの設計
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要約:
この論文では、脳信号を記録し、それをキーストロークに変換する脳-コンピュータインターフェースの文脈において、バイオセンサーヘッドセットEMOTIV EPOC+を探ります。プログラミング言語の構造によって強化されたこれらの信号は、フィンチロボットの動きを引き起こし、電球オブジェクトを切り替えることができました。これらの脳-コンピュータインターフェースを使用した人間の被験者によるケーススタディの観察と分析は、被験者のフラストレーションとデバイスを訓練するための時間がかかるという2つの問題を示しています。今後は、脳信号と実際の行動との一致を探るために、さまざまなタイプのデバイスでさらなる実験を行うべきです。また、脳-コンピュータインターフェースを設計・開発する際のユーザーの経験を調査する必要があります。
要約:
この論文では、脳信号を記録し、それをキーストロークに変換する脳-コンピュータインターフェースの文脈において、バイオセンサーヘッドセットEMOTIV EPOC+を探ります。プログラミング言語の構造によって強化されたこれらの信号は、フィンチロボットの動きを引き起こし、電球オブジェクトを切り替えることができました。これらの脳-コンピュータインターフェースを使用した人間の被験者によるケーススタディの観察と分析は、被験者のフラストレーションとデバイスを訓練するための時間がかかるという2つの問題を示しています。今後は、脳信号と実際の行動との一致を探るために、さまざまなタイプのデバイスでさらなる実験を行うべきです。また、脳-コンピュータインターフェースを設計・開発する際のユーザーの経験を調査する必要があります。
要約:
この論文では、脳信号を記録し、それをキーストロークに変換する脳-コンピュータインターフェースの文脈において、バイオセンサーヘッドセットEMOTIV EPOC+を探ります。プログラミング言語の構造によって強化されたこれらの信号は、フィンチロボットの動きを引き起こし、電球オブジェクトを切り替えることができました。これらの脳-コンピュータインターフェースを使用した人間の被験者によるケーススタディの観察と分析は、被験者のフラストレーションとデバイスを訓練するための時間がかかるという2つの問題を示しています。今後は、脳信号と実際の行動との一致を探るために、さまざまなタイプのデバイスでさらなる実験を行うべきです。また、脳-コンピュータインターフェースを設計・開発する際のユーザーの経験を調査する必要があります。