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EmotivPROは収集したEEGデータから自動的にアーティファクトを除去しますか？
アーティファクト
EEGヘッドセットを使用する際、一部の信号が脳波測定に干渉する可能性があります。これらの不要な信号は「アーティファクト」と呼ばれ、主に二つのタイプに分けられます：
内因性アーティファクト：これらは、お体から発生する通常のバイオ信号によって引き起こされます。例えば：
顔、首、顎の筋肉活動：微笑んだり、歯を食いしばったり、しかめっ面をしたり、まばたきをしたり、ウインクしたり、噛んだり、話したり、首を回したりすること。各筋肉群は、いくつかのEEGセンサーに近く、他のセンサーからはかなり遠くに位置しているため、各場所で検出される信号は異なり、アーティファクトを取り除くのがより困難になります。実際、Emotivは、筋肉信号の分布を解きほぐして、どのグループが活性化しているのかを推測し、したがってあなたの顔の表情を特定するために、信号処理と機械学習手法を使用しています！
眼球活動：各眼球は、後面（網膜、視神経）に高濃度の神経が存在し、前面にはほとんど神経がありません。実際、眼球は前から後ろへの電荷不均衡を持つ大きな双極子として機能します。目がまぶたの中で回転すると、双極子フィールドは視線の方向を指向するように変化し、これは背景の生体電位の変化として検出され、各EEGセンサーに対して異なる角度を持ちます—つまり、センサー間で共通の信号ではないということです。眼球の回転を制御する筋肉によっても追加の信号アーティファクトが生成されます。
心臓信号：心臓は、生の筋肉信号の重要な供給源であり、場合によってはEEGチャンネルの一部またはすべてで直接検出されることがあります。これは、心電図が記録される方法に似ています。特有のP-Q-R-S-T複合体が、時折いくつかのEEGチャンネルで直接観察されることがあります。第二のタイプの心臓アーティファクトは、心臓が血液を動脈に送る際に拡張し収縮する大血管から発生します。動脈壁は筋肉質であり、心拍に同期して拡張および収縮することで二次信号を生成します。最後に、センサーが重要な動脈のすぐ隣に置かれた場合、センサーは血管の形とサイズの変化によって機械的に移動され、皮膚表面を横切るセンサーのリズミカルな動きが発生し、接触インピーダンスを変化させ、周期的なパターンでスプリアス電圧を誘発します。
これらの動作は、脳波データと混ざる筋肉、目、その他のバイオ信号を生成します。通常、これらのバイオ信号は脳信号よりも大幅に大きく、何らかの形式のフィルタリングとソース分離が行われない限り、脳の活動を検出するのが難しくなります。
内因性アーティファクトは特定の予測可能なカテゴリに分類され、多くの前処理ツールを使用して選択的に除去できます。最も一般的な方法は独立成分分析（ICA、EEGLab、NMEなどの多くのライブラリで利用可能）およびアーティファクトサブスペース再構成法（ASR、rASR、ICAよりも計算効率が良い）です。これらのモデルは、時系列信号を異なる成分に分解し、その後、異なるタイプのアーティファクトに関連しないこれらの成分のサブセットから信号を再構成することに依存しています。
Emotiv EEGデータは、可能な限りクリーンな形式でホストPCに届けられますが、様々なユーザーにとって興味深い可能性のある内因性バイオ信号アーティファクトを取り除くことはありません。また、これによりICAやrASRメソッドが内因性アーティファクトの既知のクラスを取り除く能力が向上します。
外因性アーティファクト：これらは、外部からのソースから発生します。例えば：
センサーがずれたり、ヘッドセットが頭の上で動いたり、ぶつかったりすること。
家電、コンピュータ、その他の機器、変圧器および電気配線からの放射電場、特に電力線周波数（50/60 Hz）およびこれらの周波数の高調波倍音。このため、電力線のノイズはEEG信号におけるアーティファクトの最も強い発生源の一つです。
すべての現代のEEGシステムは、固定サンプリング周波数で動作するアナログ-デジタル信号変換器を使用します。デジタルサンプリングに関するよく知られた現象はエイリアシングであり、これはサンプリングシステムがサンプリング周波数の50%を超える周波数成分に遭遇する際に発生します（ナイキスト周波数）。例えば、128Hzでサンプリングする際、ナイキスト周波数は64Hzであり、これは60Hzの電力線周波数をわずかに上回ります。しかし、60Hzの高調波:[120Hz、180Hz、240Hz、…] はナイキスト周波数の周りに「ラップ」し、8Hz、24Hz、16Hzなどの偽または「エイリアス」信号として現れます。なぜなら、デジタルシステムはこれらの高周波信号の各秒の一部、三分の一、四分の一…サイクルをサンプリングするからです。電力線放射の高い高調波が存在するのは、電力システム内の電流と放射電場が完璧な正弦波であることはまれだからです。通常、約10次高調波まで検出可能な放射電力があります。これらのエイリアスされた高周波信号は、通常の脳信号の範囲内での低周波の実際の振動と区別がつかないため、サンプリングシステムに信号が提示される前に、受信信号から除去する必要があります。
近くにいる帯電した物体や人からの静電場：蓄積された静電気は、あなたと他の人や周囲の物体の間に多くの千ボルトのポテンシャル差をもたらすことがあります。例えば、正に帯電した物体は、あなたの体と頭をその物体に引き寄せ、負の電荷を反発させ、異なるEEGセンサーの下の体のポテンシャルの不均一な分布をもたらします。Emotivデバイスは、AC結合センサー（アナログハイパスフィルタリング）を用いて、この不均一な静電気の分布を大きく解耦しています。しかし、あなたやこれらの帯電した源の一つが動くと、体の潜在的な変化が生じる可能性があり、これがフィルターを通過するのに十分早く伝達されます。
あなたの静電ポテンシャルは、帯電したり急速に放電したりすることでゆっくりまたは瞬時に変化する可能性があります。例えば、カーペットの上を歩いたり、金属物体に触れたりして火花を発生させる場合です。体のポテンシャルは、一瞬で何万ボルト、数秒、またはさらに長い期間変化することがあります。これらの変化は、ウェアラブルEEGシステム内の体のポテンシャルキャンセリング回路を一時的に圧倒して、EEG信号での大きなスパイクと回復の遅れをもたらす可能性があります。
実験室ベースのEEGシステムは、例えば被験者の動きを制限したり、実験室を電気的にシールドしたり、体に接地リードを取り付けて静電気の蓄積を防いだり、非常に高いサンプリング周波数を使用するなどして、これらのアーティファクトの多くから保護されることができます。
ウェアラブルでバッテリー駆動のワイヤレスEEGシステムは、これらの対策に依存できず、したがって様々な緩和戦略を使用する必要があります。データ伝送速度はバッテリー寿命に対してバランスを取る必要があります。なぜなら、ワイヤレス送信機はかなりの電力を消費するからです。
干渉の軽減
EEGヘッドセットは、不要なノイズを最小限に抑えるように設計されています。静電気や電磁干渉（例えば、電力線からの50/60 Hzノイズや高調波）のようなほとんどの外部ノイズ源は、すべてのセンサー間でほぼ同じ方式で変動する基礎的な体のポテンシャルが見られる共通モードノイズとして現れます。
Emotivデバイスは、体のポテンシャルを測定するための単一ポイント参照センサー（CMS）を使用し、アナログ領域でのアクティブキャンセリングシステムと組み合わせています（CMS信号が反転され、DRLセンサーにフィードバックされて共通モード振動をキャンセルし、差動入力アンプの低ノイズEEG参照レベルを導きます）。ハイパス（AC結合）およびローパスアナログフィルター（アンチエイリアスアナログフィルター）、2048Hzでのオーバーサンプリング、デジタル領域でのデータ伝送周波数（128または256Hz）へのダウンサンプリングなどの手法を用いて、これらの対策は、ヘッドセットが正しくフィルターされ、接触インピーダンスが低い場合にほとんどの外因性ノイズ源を検出できないレベルまで減衰させます。
動作によるアーティファクトは、各センサーを独立して支え、各ユーザーのサイズと形状に合わせて調整する機械的設計によって最小限に抑えられています。
EmotivPROのデータ処理方法
EmotivPRO内のEEGデータは、ヘッドセットから受け取ったまま正確に記録されます。ソフトウェアは、データクリーニング技術（ICAのような）が生の未処理データでより良く機能するため、筋肉や目の動きからアーティファクトを自動的に削除しません。ただし、上記に概説されているように、Emotivヘッドセットは、接触が良好な場合にクリーンな信号を生成するのに役立つように慎重に設計された信号処理を適用しています。脳波データの分析が容易になります。
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アーティファクト
EEGヘッドセットを使用する際、一部の信号が脳波測定に干渉する可能性があります。これらの不要な信号は「アーティファクト」と呼ばれ、主に二つのタイプに分けられます：
内因性アーティファクト：これらは、お体から発生する通常のバイオ信号によって引き起こされます。例えば：
顔、首、顎の筋肉活動：微笑んだり、歯を食いしばったり、しかめっ面をしたり、まばたきをしたり、ウインクしたり、噛んだり、話したり、首を回したりすること。各筋肉群は、いくつかのEEGセンサーに近く、他のセンサーからはかなり遠くに位置しているため、各場所で検出される信号は異なり、アーティファクトを取り除くのがより困難になります。実際、Emotivは、筋肉信号の分布を解きほぐして、どのグループが活性化しているのかを推測し、したがってあなたの顔の表情を特定するために、信号処理と機械学習手法を使用しています！
眼球活動：各眼球は、後面（網膜、視神経）に高濃度の神経が存在し、前面にはほとんど神経がありません。実際、眼球は前から後ろへの電荷不均衡を持つ大きな双極子として機能します。目がまぶたの中で回転すると、双極子フィールドは視線の方向を指向するように変化し、これは背景の生体電位の変化として検出され、各EEGセンサーに対して異なる角度を持ちます—つまり、センサー間で共通の信号ではないということです。眼球の回転を制御する筋肉によっても追加の信号アーティファクトが生成されます。
心臓信号：心臓は、生の筋肉信号の重要な供給源であり、場合によってはEEGチャンネルの一部またはすべてで直接検出されることがあります。これは、心電図が記録される方法に似ています。特有のP-Q-R-S-T複合体が、時折いくつかのEEGチャンネルで直接観察されることがあります。第二のタイプの心臓アーティファクトは、心臓が血液を動脈に送る際に拡張し収縮する大血管から発生します。動脈壁は筋肉質であり、心拍に同期して拡張および収縮することで二次信号を生成します。最後に、センサーが重要な動脈のすぐ隣に置かれた場合、センサーは血管の形とサイズの変化によって機械的に移動され、皮膚表面を横切るセンサーのリズミカルな動きが発生し、接触インピーダンスを変化させ、周期的なパターンでスプリアス電圧を誘発します。
これらの動作は、脳波データと混ざる筋肉、目、その他のバイオ信号を生成します。通常、これらのバイオ信号は脳信号よりも大幅に大きく、何らかの形式のフィルタリングとソース分離が行われない限り、脳の活動を検出するのが難しくなります。
内因性アーティファクトは特定の予測可能なカテゴリに分類され、多くの前処理ツールを使用して選択的に除去できます。最も一般的な方法は独立成分分析（ICA、EEGLab、NMEなどの多くのライブラリで利用可能）およびアーティファクトサブスペース再構成法（ASR、rASR、ICAよりも計算効率が良い）です。これらのモデルは、時系列信号を異なる成分に分解し、その後、異なるタイプのアーティファクトに関連しないこれらの成分のサブセットから信号を再構成することに依存しています。
Emotiv EEGデータは、可能な限りクリーンな形式でホストPCに届けられますが、様々なユーザーにとって興味深い可能性のある内因性バイオ信号アーティファクトを取り除くことはありません。また、これによりICAやrASRメソッドが内因性アーティファクトの既知のクラスを取り除く能力が向上します。
外因性アーティファクト：これらは、外部からのソースから発生します。例えば：
センサーがずれたり、ヘッドセットが頭の上で動いたり、ぶつかったりすること。
家電、コンピュータ、その他の機器、変圧器および電気配線からの放射電場、特に電力線周波数（50/60 Hz）およびこれらの周波数の高調波倍音。このため、電力線のノイズはEEG信号におけるアーティファクトの最も強い発生源の一つです。
すべての現代のEEGシステムは、固定サンプリング周波数で動作するアナログ-デジタル信号変換器を使用します。デジタルサンプリングに関するよく知られた現象はエイリアシングであり、これはサンプリングシステムがサンプリング周波数の50%を超える周波数成分に遭遇する際に発生します（ナイキスト周波数）。例えば、128Hzでサンプリングする際、ナイキスト周波数は64Hzであり、これは60Hzの電力線周波数をわずかに上回ります。しかし、60Hzの高調波:[120Hz、180Hz、240Hz、…] はナイキスト周波数の周りに「ラップ」し、8Hz、24Hz、16Hzなどの偽または「エイリアス」信号として現れます。なぜなら、デジタルシステムはこれらの高周波信号の各秒の一部、三分の一、四分の一…サイクルをサンプリングするからです。電力線放射の高い高調波が存在するのは、電力システム内の電流と放射電場が完璧な正弦波であることはまれだからです。通常、約10次高調波まで検出可能な放射電力があります。これらのエイリアスされた高周波信号は、通常の脳信号の範囲内での低周波の実際の振動と区別がつかないため、サンプリングシステムに信号が提示される前に、受信信号から除去する必要があります。
近くにいる帯電した物体や人からの静電場：蓄積された静電気は、あなたと他の人や周囲の物体の間に多くの千ボルトのポテンシャル差をもたらすことがあります。例えば、正に帯電した物体は、あなたの体と頭をその物体に引き寄せ、負の電荷を反発させ、異なるEEGセンサーの下の体のポテンシャルの不均一な分布をもたらします。Emotivデバイスは、AC結合センサー（アナログハイパスフィルタリング）を用いて、この不均一な静電気の分布を大きく解耦しています。しかし、あなたやこれらの帯電した源の一つが動くと、体の潜在的な変化が生じる可能性があり、これがフィルターを通過するのに十分早く伝達されます。
あなたの静電ポテンシャルは、帯電したり急速に放電したりすることでゆっくりまたは瞬時に変化する可能性があります。例えば、カーペットの上を歩いたり、金属物体に触れたりして火花を発生させる場合です。体のポテンシャルは、一瞬で何万ボルト、数秒、またはさらに長い期間変化することがあります。これらの変化は、ウェアラブルEEGシステム内の体のポテンシャルキャンセリング回路を一時的に圧倒して、EEG信号での大きなスパイクと回復の遅れをもたらす可能性があります。
実験室ベースのEEGシステムは、例えば被験者の動きを制限したり、実験室を電気的にシールドしたり、体に接地リードを取り付けて静電気の蓄積を防いだり、非常に高いサンプリング周波数を使用するなどして、これらのアーティファクトの多くから保護されることができます。
ウェアラブルでバッテリー駆動のワイヤレスEEGシステムは、これらの対策に依存できず、したがって様々な緩和戦略を使用する必要があります。データ伝送速度はバッテリー寿命に対してバランスを取る必要があります。なぜなら、ワイヤレス送信機はかなりの電力を消費するからです。
干渉の軽減
EEGヘッドセットは、不要なノイズを最小限に抑えるように設計されています。静電気や電磁干渉（例えば、電力線からの50/60 Hzノイズや高調波）のようなほとんどの外部ノイズ源は、すべてのセンサー間でほぼ同じ方式で変動する基礎的な体のポテンシャルが見られる共通モードノイズとして現れます。
Emotivデバイスは、体のポテンシャルを測定するための単一ポイント参照センサー（CMS）を使用し、アナログ領域でのアクティブキャンセリングシステムと組み合わせています（CMS信号が反転され、DRLセンサーにフィードバックされて共通モード振動をキャンセルし、差動入力アンプの低ノイズEEG参照レベルを導きます）。ハイパス（AC結合）およびローパスアナログフィルター（アンチエイリアスアナログフィルター）、2048Hzでのオーバーサンプリング、デジタル領域でのデータ伝送周波数（128または256Hz）へのダウンサンプリングなどの手法を用いて、これらの対策は、ヘッドセットが正しくフィルターされ、接触インピーダンスが低い場合にほとんどの外因性ノイズ源を検出できないレベルまで減衰させます。
動作によるアーティファクトは、各センサーを独立して支え、各ユーザーのサイズと形状に合わせて調整する機械的設計によって最小限に抑えられています。
EmotivPROのデータ処理方法
EmotivPRO内のEEGデータは、ヘッドセットから受け取ったまま正確に記録されます。ソフトウェアは、データクリーニング技術（ICAのような）が生の未処理データでより良く機能するため、筋肉や目の動きからアーティファクトを自動的に削除しません。ただし、上記に概説されているように、Emotivヘッドセットは、接触が良好な場合にクリーンな信号を生成するのに役立つように慎重に設計された信号処理を適用しています。脳波データの分析が容易になります。
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EmotivPROは収集したEEGデータから自動的にアーティファクトを除去しますか？
アーティファクト
EEGヘッドセットを使用する際、一部の信号が脳波測定に干渉する可能性があります。これらの不要な信号は「アーティファクト」と呼ばれ、主に二つのタイプに分けられます：
内因性アーティファクト：これらは、お体から発生する通常のバイオ信号によって引き起こされます。例えば：
顔、首、顎の筋肉活動：微笑んだり、歯を食いしばったり、しかめっ面をしたり、まばたきをしたり、ウインクしたり、噛んだり、話したり、首を回したりすること。各筋肉群は、いくつかのEEGセンサーに近く、他のセンサーからはかなり遠くに位置しているため、各場所で検出される信号は異なり、アーティファクトを取り除くのがより困難になります。実際、Emotivは、筋肉信号の分布を解きほぐして、どのグループが活性化しているのかを推測し、したがってあなたの顔の表情を特定するために、信号処理と機械学習手法を使用しています！
眼球活動：各眼球は、後面（網膜、視神経）に高濃度の神経が存在し、前面にはほとんど神経がありません。実際、眼球は前から後ろへの電荷不均衡を持つ大きな双極子として機能します。目がまぶたの中で回転すると、双極子フィールドは視線の方向を指向するように変化し、これは背景の生体電位の変化として検出され、各EEGセンサーに対して異なる角度を持ちます—つまり、センサー間で共通の信号ではないということです。眼球の回転を制御する筋肉によっても追加の信号アーティファクトが生成されます。
心臓信号：心臓は、生の筋肉信号の重要な供給源であり、場合によってはEEGチャンネルの一部またはすべてで直接検出されることがあります。これは、心電図が記録される方法に似ています。特有のP-Q-R-S-T複合体が、時折いくつかのEEGチャンネルで直接観察されることがあります。第二のタイプの心臓アーティファクトは、心臓が血液を動脈に送る際に拡張し収縮する大血管から発生します。動脈壁は筋肉質であり、心拍に同期して拡張および収縮することで二次信号を生成します。最後に、センサーが重要な動脈のすぐ隣に置かれた場合、センサーは血管の形とサイズの変化によって機械的に移動され、皮膚表面を横切るセンサーのリズミカルな動きが発生し、接触インピーダンスを変化させ、周期的なパターンでスプリアス電圧を誘発します。
これらの動作は、脳波データと混ざる筋肉、目、その他のバイオ信号を生成します。通常、これらのバイオ信号は脳信号よりも大幅に大きく、何らかの形式のフィルタリングとソース分離が行われない限り、脳の活動を検出するのが難しくなります。
内因性アーティファクトは特定の予測可能なカテゴリに分類され、多くの前処理ツールを使用して選択的に除去できます。最も一般的な方法は独立成分分析（ICA、EEGLab、NMEなどの多くのライブラリで利用可能）およびアーティファクトサブスペース再構成法（ASR、rASR、ICAよりも計算効率が良い）です。これらのモデルは、時系列信号を異なる成分に分解し、その後、異なるタイプのアーティファクトに関連しないこれらの成分のサブセットから信号を再構成することに依存しています。
Emotiv EEGデータは、可能な限りクリーンな形式でホストPCに届けられますが、様々なユーザーにとって興味深い可能性のある内因性バイオ信号アーティファクトを取り除くことはありません。また、これによりICAやrASRメソッドが内因性アーティファクトの既知のクラスを取り除く能力が向上します。
外因性アーティファクト：これらは、外部からのソースから発生します。例えば：
センサーがずれたり、ヘッドセットが頭の上で動いたり、ぶつかったりすること。
家電、コンピュータ、その他の機器、変圧器および電気配線からの放射電場、特に電力線周波数（50/60 Hz）およびこれらの周波数の高調波倍音。このため、電力線のノイズはEEG信号におけるアーティファクトの最も強い発生源の一つです。
すべての現代のEEGシステムは、固定サンプリング周波数で動作するアナログ-デジタル信号変換器を使用します。デジタルサンプリングに関するよく知られた現象はエイリアシングであり、これはサンプリングシステムがサンプリング周波数の50%を超える周波数成分に遭遇する際に発生します（ナイキスト周波数）。例えば、128Hzでサンプリングする際、ナイキスト周波数は64Hzであり、これは60Hzの電力線周波数をわずかに上回ります。しかし、60Hzの高調波:[120Hz、180Hz、240Hz、…] はナイキスト周波数の周りに「ラップ」し、8Hz、24Hz、16Hzなどの偽または「エイリアス」信号として現れます。なぜなら、デジタルシステムはこれらの高周波信号の各秒の一部、三分の一、四分の一…サイクルをサンプリングするからです。電力線放射の高い高調波が存在するのは、電力システム内の電流と放射電場が完璧な正弦波であることはまれだからです。通常、約10次高調波まで検出可能な放射電力があります。これらのエイリアスされた高周波信号は、通常の脳信号の範囲内での低周波の実際の振動と区別がつかないため、サンプリングシステムに信号が提示される前に、受信信号から除去する必要があります。
近くにいる帯電した物体や人からの静電場：蓄積された静電気は、あなたと他の人や周囲の物体の間に多くの千ボルトのポテンシャル差をもたらすことがあります。例えば、正に帯電した物体は、あなたの体と頭をその物体に引き寄せ、負の電荷を反発させ、異なるEEGセンサーの下の体のポテンシャルの不均一な分布をもたらします。Emotivデバイスは、AC結合センサー（アナログハイパスフィルタリング）を用いて、この不均一な静電気の分布を大きく解耦しています。しかし、あなたやこれらの帯電した源の一つが動くと、体の潜在的な変化が生じる可能性があり、これがフィルターを通過するのに十分早く伝達されます。
あなたの静電ポテンシャルは、帯電したり急速に放電したりすることでゆっくりまたは瞬時に変化する可能性があります。例えば、カーペットの上を歩いたり、金属物体に触れたりして火花を発生させる場合です。体のポテンシャルは、一瞬で何万ボルト、数秒、またはさらに長い期間変化することがあります。これらの変化は、ウェアラブルEEGシステム内の体のポテンシャルキャンセリング回路を一時的に圧倒して、EEG信号での大きなスパイクと回復の遅れをもたらす可能性があります。
実験室ベースのEEGシステムは、例えば被験者の動きを制限したり、実験室を電気的にシールドしたり、体に接地リードを取り付けて静電気の蓄積を防いだり、非常に高いサンプリング周波数を使用するなどして、これらのアーティファクトの多くから保護されることができます。
ウェアラブルでバッテリー駆動のワイヤレスEEGシステムは、これらの対策に依存できず、したがって様々な緩和戦略を使用する必要があります。データ伝送速度はバッテリー寿命に対してバランスを取る必要があります。なぜなら、ワイヤレス送信機はかなりの電力を消費するからです。
干渉の軽減
EEGヘッドセットは、不要なノイズを最小限に抑えるように設計されています。静電気や電磁干渉（例えば、電力線からの50/60 Hzノイズや高調波）のようなほとんどの外部ノイズ源は、すべてのセンサー間でほぼ同じ方式で変動する基礎的な体のポテンシャルが見られる共通モードノイズとして現れます。
Emotivデバイスは、体のポテンシャルを測定するための単一ポイント参照センサー（CMS）を使用し、アナログ領域でのアクティブキャンセリングシステムと組み合わせています（CMS信号が反転され、DRLセンサーにフィードバックされて共通モード振動をキャンセルし、差動入力アンプの低ノイズEEG参照レベルを導きます）。ハイパス（AC結合）およびローパスアナログフィルター（アンチエイリアスアナログフィルター）、2048Hzでのオーバーサンプリング、デジタル領域でのデータ伝送周波数（128または256Hz）へのダウンサンプリングなどの手法を用いて、これらの対策は、ヘッドセットが正しくフィルターされ、接触インピーダンスが低い場合にほとんどの外因性ノイズ源を検出できないレベルまで減衰させます。
動作によるアーティファクトは、各センサーを独立して支え、各ユーザーのサイズと形状に合わせて調整する機械的設計によって最小限に抑えられています。
EmotivPROのデータ処理方法
EmotivPRO内のEEGデータは、ヘッドセットから受け取ったまま正確に記録されます。ソフトウェアは、データクリーニング技術（ICAのような）が生の未処理データでより良く機能するため、筋肉や目の動きからアーティファクトを自動的に削除しません。ただし、上記に概説されているように、Emotivヘッドセットは、接触が良好な場合にクリーンな信号を生成するのに役立つように慎重に設計された信号処理を適用しています。脳波データの分析が容易になります。
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