EEGシステムは本質的に動きに敏感ですが、Emotivデバイスは中程度の身体活動中でも優れた性能を発揮するよう設計されており、従来の実験室環境外での柔軟性を提供します。Emotiv製品は従来の実験室用EEGシステムよりも多用途に設計されており、動的な現実世界の環境での使用に適しています。主な設計要素には以下が含まれます：

• 低質量としっかりしたフィット感：EPOC+ヘッドセットは軽量で、頭部にぴったりとフィットし、身体活動中の不快感を最小限に抑えます。そのデザインは、より激しい動き中でも装置が所定の位置に留まるように簡単に取り付けることができます。

• 独立したばね式センサー：センサーは独立したバネ付きアームに設置されており、安定したフィット感を提供し、動き中でもヘッドセットの滑りを防ぎます。このデザインは信号の完全性を維持し、長時間使用でも快適さを確保します。

しかし、これらのデバイスを使用しながら実行できる身体活動のタイプには限界があり、これらの限界を理解することで最高品質のデータ収集を保証します。

動きに対する感度とフィルタリング

EEGシステムは、Emotivを含めて、動きからの干渉を受けやすいです。これにより、主に筋活動（EMG）やデバイス自体の物理的動きからのノイズがデータに生じる可能性があります。 

• 中程度の動き：歩行や通常の頭の振動などの通常の動きは、一般的に問題なく、分析中に簡単にフィルタリングできます。

• 激しい動き：走ったり、跳んだり、急に頭を振ったりするようなより激しい動きは、ヘッドセットがずれたり、より多くのノイズを引き起こす可能性があります。このような状況ではデータの品質が低下し、ヘッドセットを位置を調整して精度を確保する必要があります。

• データの回復：急速な動きは信号の完全性に一時的な中断を引き起こす可能性がありますが、EEGシステムは通常すぐに回復します。研究者にとって、過度のノイズ（例：突然の動き）を伴うデータの時期を省略することは一般的な解決策です。このアプローチでは、データセットが10-20％減少することがありますが、依然として有用なデータを取得できます。

筋アーティファクトの処理

他のEEGシステムと同様に、Emotivデバイスも筋活動の影響を受けることがありますが、ユーザーが身体的に活動している場合でも、以下の方法を使用して軽減できます：

• 時期の省略：研究者は、データセットからノイズの多い時期を除外して全体的なデータ品質を向上させることがよくあります。

• 源の局在化：EEGLabのICA（独立成分分析）やLoretaのような高度な分析ツールを使用して、データから筋活動のアーティファクトを除去し、信号対雑音比を向上させることができます。