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EmotivPRO가 수집된 EEG 데이터에서 아티팩트를 자동으로 제거합니까?
유물
EEG 헤드셋을 사용할 때, 일부 신호가 뇌파 측정에 간섭할 수 있습니다. 이러한 원하지 않는 신호는 “유물”이라고 하며, 두 가지 주요 유형이 있습니다:
내재적 유물: 이것은 신체에서 발생하는 정상 생체 신호로 인한 것입니다. 예를 들어:
얼굴, 목, 턱 근육 활동: 웃거나, 이를 악물거나, 찡그리거나, 눈을 깜박이거나, 깜박이거나, 씹거나, 말하거나, 고개를 돌리는 것(목 근육). 각 근육 군은 일부 EEG 센서에 더 가깝고 다른 센서에서는 훨씬 더 멀리 위치해 있으므로, 각 위치에서 감지되는 신호는 다릅니다. 이로 인해 유물을 제거하기가 더 어려워집니다. 사실, Emotiv는 신호 처리 및 기계 학습 방법을 사용하여 근육 신호의 분포를 풀어서 어떤 그룹이 활성화되고 있는지를 추론하며, 따라서 당신의 얼굴 표정을 식별합니다!
안구 활동: 각눈에는 후면 표면(망막, 시신경) 전반에 걸쳐 고 농도의 신경이 있으며, 전면 표면에는 거의 신경이 없습니다. 실제로, 당신의 눈은 앞뒤로 전기적 불균형을 가진 큰 쌍극자로 작용합니다. 눈이 소켓에서 회전할 때, 쌍극장 필드는 당신이 바라보고 있는 곳을 가리키도록 방향이 바뀌며, 이것은 각 EEG 센서에 대해 다르게 각도가 변한 배경 생체전위를 감지합니다 - 이는 센서 간 공통 신호가 아님을 의미합니다. 추가 신호 유물은 눈 회전을 제어하는 근육에 의해 생성됩니다.
심장 신호: 심장은 때때로 일부 또는 모든 EEG 채널에 의해 직접 감지될 수 있는 원시 근육 신호의 중요한 원천입니다. 이는 심전도를 기록하는 것과 유사합니다. 심전도의 특징적인 P-Q-R-S-T 복합체는 가끔 일부 EEG 채널에서 직접 관찰될 수 있습니다. 심장에서 혈액을 순환시키는 동안 혈관의 확장 및 수축에서 발생하는 두 번째 유형의 심장 유물도 존재합니다. 동맥벽은 근육으로 구성되어 있으며, 심장 박동에 맞춰 확장하고 수축할 때 보조 신호를 생성합니다. 마지막으로, 만약 당신이 중요한 동맥 바로 옆에 센서를 두게 되면, 혈관의 형태와 크기 변화로 인해 센서가 기계적으로 이동되어 피부 표면의 센서의 리드미컬한 움직임을 초래하여 접촉 임피던스를 변화시키고 주기적인 패턴으로 스퍼리어스 전압을 유도할 수 있습니다.
이러한 행동은 뇌파 데이터와 혼합될 수 있는 근육, 눈 및 기타 생체 신호 신호를 생성합니다. 일반적으로 이러한 생체 신호는 뇌 신호보다 크게 나타나, 필터링 및 원천 분리가 이루어지지 않으면 뇌 활동의 감지가 어려워집니다.
내재적 유물은 특정하고 예측 가능한 범주로 나뉘며, 선택적으로 제거할 수 있는 많은 전처리 도구가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 독립 성분 분석(ICA, EEGLab, NME 등의 많은 라이브러리에서 사용 가능)과 유물 서브스페이스 재구성 방법(ASR, rASR, ICA보다 계산적으로 효율적입니다)입니다. 이 모델은 시계열 신호를 서로 다른 구성 요소로 분해한 다음 다양한 유형의 유물과 관련이 없는 이러한 구성 요소의 하위 집합에서 신호를 재조립하는 데 의존합니다.
Emotiv EEG 데이터는 가능하면 깨끗한 형태로 호스트 PC에 전달되지만, 다양한 사용자에게 흥미로울 수 있는 내재적 생체 신호 유물을 제거하지 않으며, 이는 또한 ICA 및 rASR 방법이 근본적인 유물의 알려진 클래스들을 제거하는 능력을 향상시킵니다.
외부 유물: 이것은 외부 소스에서 발생합니다. 예를 들면:
센서 미끄러짐, 헤드셋이 머리에서 움직이거나 부딪힘
기기, 컴퓨터 및 기타 장비, 변압기 및 전선에서 방사되는 전기장, 특히 전력선 주파수(50/60Hz)와 이러한 주파수의 고조파의 경우에. 전력선 잡음은 종종 EEG 신호에서 유물의 가장 강한 원천입니다.
모든 현대 EEG 시스템은 고정 샘플링 주파수에서 작동하는 아날로그-디지털 신호 변환기를 사용합니다. 디지털 샘플링에서 잘 알려진 현상은 앨리어싱으로, 샘플링 시스템이 샘플링 주파수의 50%보다 높은 주파수 성분을 가진 신호를 만날 때 발생합니다(나이퀴스트 주파수). 예를 들어, 128Hz로 샘플링할 때 나이퀴스트 주파수는 64Hz로, 60Hz 전력선 주파수보다 약간 높습니다. 그러나 60Hz의 고조파: [120Hz, 180Hz, 240Hz, …] 는 나이퀴스트 주파수를 “랩어라운드” 하여 8Hz, 24Hz, 16Hz 등에서 가짜 또는 “앨리어스된” 신호로 나타납니다. 왜냐하면 디지털 시스템이 이러한 고주파 신호의 매 초, 세 번째, 네 번째 … 주기의 일부를 샘플링하기 때문입니다. 전력선 방사선의 고조파도 존재합니다. 전력 시스템의 전류와 방사된 필드가 거의 완벽한 사인파가 아니기 때문에 일반적으로 10번째 고조파까지 상당한 방사량이 감지됩니다. 이러한 앨리어스된 고주파 신호는 일반적으로 뇌 신호의 전형적인 범위 내에서 실제 진동과 구별할 수 없으므로 샘플링 시스템에 제공되기 전에 들어오는 신호에서 제거해야 합니다.
주변에 있는 충전된 물체 및 사람으로 인한 정전기 전기장: 정전기를 축적하면 당신과 다른 사람들 및 주변 물체 사이에 수천 볼트의 전위 차이가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 양전하를 가진 물체는 당신의 몸과 머리에서 음전하를 그 물체로 끌어당기고, 음전하를 반발하게 만들어서 다양한 EEG 센서 아래에서 체내 잠재력의 불균형한 분포를 초래합니다. Emotiv 장치는 AC 결합 감지(아날로그 고역 필터링)와 단일 기준점으로 고르지 않은 정전기 분포를 상당 부분 분리합니다. 그러나 당신이나 이러한 충전_source가 주위에서 움직이면, 전하가 당신의 몸을 따라 이동하여 잠재력이 변화합니다. 이러한 변화는 필터를 통해 전송될 만큼 빠를 수 있습니다.
정전기 잠재력은 당신이 충전되거나 빠르게 방전할 때 느리게 또는 즉시 변화할 수 있습니다. 예를 들어 카펫 위를 걷거나 금속 물체를 만지면 스파크가 생성될 수 있습니다. 당신의 체내 잠재력은 순간, 몇 초 또는 더 긴 기간 동안 수만 볼트가 변화할 수 있습니다. 이러한 변화는 착용 가능한 EEG 시스템의 체내 잠재력 취소 회로를 일시적으로 압도할 수 있어 EEG 신호의 대규모 스파이크와 느린 회복을 초래할 수 있습니다.
실험실 기반 EEG 시스템은 예를 들어 피험자의 움직임을 제한하고, 실험실을 전기적으로 차폐하고, 전기 정전기 축적을 방지하기 위해 피험자에게 접지 리드를 부착하는 등 많은 유물로부터 보호할 수 있습니다. 이외에도 매우 높은 샘플링 주파수와 같은 방법이 있습니다.
착용 가능한 배터리 작동 무선 EEG 시스템은 이러한 조치에 의존할 수 없으므로 다양한 완화 전략을 사용해야 합니다. 데이터 전송 속도는 배터리 수명에 대해 균형을 맞춰야 하며, 무선 송신기는 상당한 전력을 소모합니다.
간섭 줄이기
EEG 헤드셋은 원하지 않는 잡음을 최소화하도록 설계되었습니다. 정전기 및 전자기 간섭과 같은 대부분의 외부 잡음 소스(예: 50/60Hz 잡음 및 전력선의 고조파)는 모든 센서에서 거의 동일한 방식으로 진동하는 기본 체내 잠재력으로 나타나는 공통 모드 잡음으로 나타납니다.
Emotiv 장치는 체내 잠재력을 측정하기 위해 단일 지점 기준 센서(CMS)를 사용하고, 아날로그 도메인에서 활성 취소 시스템과 결합됩니다(CMS 신호는 반전되어 DRL 센서로 피드백되어 공통 모드 진동을 취소하고 차별 입력 증폭기를 위한 저잡음 EEG 기준 수준을 도출합니다. 고역(AC 결합) 및 저역 아날로그 필터(안티-앨리어스 아날로그 필터)를 사용하고, 2048Hz에서의 상당한 과샘플링으로 이어지며, 이어서 연속 하위 나이퀴스트 디지털 필터링, 50/60Hz 이중 노치 필터링 및 데이터 전송 주파수(128 또는 256Hz)로의 다운샘플링이 있습니다. 이러한 조치는 헤드셋이 정확하게 필터링되고 접촉 임피던스가 낮을 때 대부분의 외부 잡음 소스를 감지할 수 없는 수준으로 감소시킵니다.
모션 유물은 각 센서를 독립적으로 지지하고 각 사용자의 크기와 형태에 조정되는 기계 설계에 의해 최소화됩니다.
EmotivPRO가 데이터를 처리하는 방법
EmotivPRO에서 EEG 데이터는 헤드셋에서 수신되는 대로 기록됩니다. 소프트웨어는 데이터 정리 기술(예: ICA)로 인해 근육이나 눈의 움직임에서 유물을 자동으로 제거하지 않습니다. 그러나 위에서 설명한 바와 같이, Emotiv 헤드셋은 좋은 접촉을 가진 경우 깨끗한 신호를 생성하는 데 도움이 되는 신호 처리를 신중하게 적용합니다.
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유물
EEG 헤드셋을 사용할 때, 일부 신호가 뇌파 측정에 간섭할 수 있습니다. 이러한 원하지 않는 신호는 “유물”이라고 하며, 두 가지 주요 유형이 있습니다:
내재적 유물: 이것은 신체에서 발생하는 정상 생체 신호로 인한 것입니다. 예를 들어:
얼굴, 목, 턱 근육 활동: 웃거나, 이를 악물거나, 찡그리거나, 눈을 깜박이거나, 깜박이거나, 씹거나, 말하거나, 고개를 돌리는 것(목 근육). 각 근육 군은 일부 EEG 센서에 더 가깝고 다른 센서에서는 훨씬 더 멀리 위치해 있으므로, 각 위치에서 감지되는 신호는 다릅니다. 이로 인해 유물을 제거하기가 더 어려워집니다. 사실, Emotiv는 신호 처리 및 기계 학습 방법을 사용하여 근육 신호의 분포를 풀어서 어떤 그룹이 활성화되고 있는지를 추론하며, 따라서 당신의 얼굴 표정을 식별합니다!
안구 활동: 각눈에는 후면 표면(망막, 시신경) 전반에 걸쳐 고 농도의 신경이 있으며, 전면 표면에는 거의 신경이 없습니다. 실제로, 당신의 눈은 앞뒤로 전기적 불균형을 가진 큰 쌍극자로 작용합니다. 눈이 소켓에서 회전할 때, 쌍극장 필드는 당신이 바라보고 있는 곳을 가리키도록 방향이 바뀌며, 이것은 각 EEG 센서에 대해 다르게 각도가 변한 배경 생체전위를 감지합니다 - 이는 센서 간 공통 신호가 아님을 의미합니다. 추가 신호 유물은 눈 회전을 제어하는 근육에 의해 생성됩니다.
심장 신호: 심장은 때때로 일부 또는 모든 EEG 채널에 의해 직접 감지될 수 있는 원시 근육 신호의 중요한 원천입니다. 이는 심전도를 기록하는 것과 유사합니다. 심전도의 특징적인 P-Q-R-S-T 복합체는 가끔 일부 EEG 채널에서 직접 관찰될 수 있습니다. 심장에서 혈액을 순환시키는 동안 혈관의 확장 및 수축에서 발생하는 두 번째 유형의 심장 유물도 존재합니다. 동맥벽은 근육으로 구성되어 있으며, 심장 박동에 맞춰 확장하고 수축할 때 보조 신호를 생성합니다. 마지막으로, 만약 당신이 중요한 동맥 바로 옆에 센서를 두게 되면, 혈관의 형태와 크기 변화로 인해 센서가 기계적으로 이동되어 피부 표면의 센서의 리드미컬한 움직임을 초래하여 접촉 임피던스를 변화시키고 주기적인 패턴으로 스퍼리어스 전압을 유도할 수 있습니다.
이러한 행동은 뇌파 데이터와 혼합될 수 있는 근육, 눈 및 기타 생체 신호 신호를 생성합니다. 일반적으로 이러한 생체 신호는 뇌 신호보다 크게 나타나, 필터링 및 원천 분리가 이루어지지 않으면 뇌 활동의 감지가 어려워집니다.
내재적 유물은 특정하고 예측 가능한 범주로 나뉘며, 선택적으로 제거할 수 있는 많은 전처리 도구가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 독립 성분 분석(ICA, EEGLab, NME 등의 많은 라이브러리에서 사용 가능)과 유물 서브스페이스 재구성 방법(ASR, rASR, ICA보다 계산적으로 효율적입니다)입니다. 이 모델은 시계열 신호를 서로 다른 구성 요소로 분해한 다음 다양한 유형의 유물과 관련이 없는 이러한 구성 요소의 하위 집합에서 신호를 재조립하는 데 의존합니다.
Emotiv EEG 데이터는 가능하면 깨끗한 형태로 호스트 PC에 전달되지만, 다양한 사용자에게 흥미로울 수 있는 내재적 생체 신호 유물을 제거하지 않으며, 이는 또한 ICA 및 rASR 방법이 근본적인 유물의 알려진 클래스들을 제거하는 능력을 향상시킵니다.
외부 유물: 이것은 외부 소스에서 발생합니다. 예를 들면:
센서 미끄러짐, 헤드셋이 머리에서 움직이거나 부딪힘
기기, 컴퓨터 및 기타 장비, 변압기 및 전선에서 방사되는 전기장, 특히 전력선 주파수(50/60Hz)와 이러한 주파수의 고조파의 경우에. 전력선 잡음은 종종 EEG 신호에서 유물의 가장 강한 원천입니다.
모든 현대 EEG 시스템은 고정 샘플링 주파수에서 작동하는 아날로그-디지털 신호 변환기를 사용합니다. 디지털 샘플링에서 잘 알려진 현상은 앨리어싱으로, 샘플링 시스템이 샘플링 주파수의 50%보다 높은 주파수 성분을 가진 신호를 만날 때 발생합니다(나이퀴스트 주파수). 예를 들어, 128Hz로 샘플링할 때 나이퀴스트 주파수는 64Hz로, 60Hz 전력선 주파수보다 약간 높습니다. 그러나 60Hz의 고조파: [120Hz, 180Hz, 240Hz, …] 는 나이퀴스트 주파수를 “랩어라운드” 하여 8Hz, 24Hz, 16Hz 등에서 가짜 또는 “앨리어스된” 신호로 나타납니다. 왜냐하면 디지털 시스템이 이러한 고주파 신호의 매 초, 세 번째, 네 번째 … 주기의 일부를 샘플링하기 때문입니다. 전력선 방사선의 고조파도 존재합니다. 전력 시스템의 전류와 방사된 필드가 거의 완벽한 사인파가 아니기 때문에 일반적으로 10번째 고조파까지 상당한 방사량이 감지됩니다. 이러한 앨리어스된 고주파 신호는 일반적으로 뇌 신호의 전형적인 범위 내에서 실제 진동과 구별할 수 없으므로 샘플링 시스템에 제공되기 전에 들어오는 신호에서 제거해야 합니다.
주변에 있는 충전된 물체 및 사람으로 인한 정전기 전기장: 정전기를 축적하면 당신과 다른 사람들 및 주변 물체 사이에 수천 볼트의 전위 차이가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 양전하를 가진 물체는 당신의 몸과 머리에서 음전하를 그 물체로 끌어당기고, 음전하를 반발하게 만들어서 다양한 EEG 센서 아래에서 체내 잠재력의 불균형한 분포를 초래합니다. Emotiv 장치는 AC 결합 감지(아날로그 고역 필터링)와 단일 기준점으로 고르지 않은 정전기 분포를 상당 부분 분리합니다. 그러나 당신이나 이러한 충전_source가 주위에서 움직이면, 전하가 당신의 몸을 따라 이동하여 잠재력이 변화합니다. 이러한 변화는 필터를 통해 전송될 만큼 빠를 수 있습니다.
정전기 잠재력은 당신이 충전되거나 빠르게 방전할 때 느리게 또는 즉시 변화할 수 있습니다. 예를 들어 카펫 위를 걷거나 금속 물체를 만지면 스파크가 생성될 수 있습니다. 당신의 체내 잠재력은 순간, 몇 초 또는 더 긴 기간 동안 수만 볼트가 변화할 수 있습니다. 이러한 변화는 착용 가능한 EEG 시스템의 체내 잠재력 취소 회로를 일시적으로 압도할 수 있어 EEG 신호의 대규모 스파이크와 느린 회복을 초래할 수 있습니다.
실험실 기반 EEG 시스템은 예를 들어 피험자의 움직임을 제한하고, 실험실을 전기적으로 차폐하고, 전기 정전기 축적을 방지하기 위해 피험자에게 접지 리드를 부착하는 등 많은 유물로부터 보호할 수 있습니다. 이외에도 매우 높은 샘플링 주파수와 같은 방법이 있습니다.
착용 가능한 배터리 작동 무선 EEG 시스템은 이러한 조치에 의존할 수 없으므로 다양한 완화 전략을 사용해야 합니다. 데이터 전송 속도는 배터리 수명에 대해 균형을 맞춰야 하며, 무선 송신기는 상당한 전력을 소모합니다.
간섭 줄이기
EEG 헤드셋은 원하지 않는 잡음을 최소화하도록 설계되었습니다. 정전기 및 전자기 간섭과 같은 대부분의 외부 잡음 소스(예: 50/60Hz 잡음 및 전력선의 고조파)는 모든 센서에서 거의 동일한 방식으로 진동하는 기본 체내 잠재력으로 나타나는 공통 모드 잡음으로 나타납니다.
Emotiv 장치는 체내 잠재력을 측정하기 위해 단일 지점 기준 센서(CMS)를 사용하고, 아날로그 도메인에서 활성 취소 시스템과 결합됩니다(CMS 신호는 반전되어 DRL 센서로 피드백되어 공통 모드 진동을 취소하고 차별 입력 증폭기를 위한 저잡음 EEG 기준 수준을 도출합니다. 고역(AC 결합) 및 저역 아날로그 필터(안티-앨리어스 아날로그 필터)를 사용하고, 2048Hz에서의 상당한 과샘플링으로 이어지며, 이어서 연속 하위 나이퀴스트 디지털 필터링, 50/60Hz 이중 노치 필터링 및 데이터 전송 주파수(128 또는 256Hz)로의 다운샘플링이 있습니다. 이러한 조치는 헤드셋이 정확하게 필터링되고 접촉 임피던스가 낮을 때 대부분의 외부 잡음 소스를 감지할 수 없는 수준으로 감소시킵니다.
모션 유물은 각 센서를 독립적으로 지지하고 각 사용자의 크기와 형태에 조정되는 기계 설계에 의해 최소화됩니다.
EmotivPRO가 데이터를 처리하는 방법
EmotivPRO에서 EEG 데이터는 헤드셋에서 수신되는 대로 기록됩니다. 소프트웨어는 데이터 정리 기술(예: ICA)로 인해 근육이나 눈의 움직임에서 유물을 자동으로 제거하지 않습니다. 그러나 위에서 설명한 바와 같이, Emotiv 헤드셋은 좋은 접촉을 가진 경우 깨끗한 신호를 생성하는 데 도움이 되는 신호 처리를 신중하게 적용합니다.
이 기사가 도움이 되었나요?
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우리 지원 팀은 클릭 한 번으로 도와드릴 수 있습니다.
도움을 찾고 계신가요?
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지식 베이스
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유물
EEG 헤드셋을 사용할 때, 일부 신호가 뇌파 측정에 간섭할 수 있습니다. 이러한 원하지 않는 신호는 “유물”이라고 하며, 두 가지 주요 유형이 있습니다:
내재적 유물: 이것은 신체에서 발생하는 정상 생체 신호로 인한 것입니다. 예를 들어:
얼굴, 목, 턱 근육 활동: 웃거나, 이를 악물거나, 찡그리거나, 눈을 깜박이거나, 깜박이거나, 씹거나, 말하거나, 고개를 돌리는 것(목 근육). 각 근육 군은 일부 EEG 센서에 더 가깝고 다른 센서에서는 훨씬 더 멀리 위치해 있으므로, 각 위치에서 감지되는 신호는 다릅니다. 이로 인해 유물을 제거하기가 더 어려워집니다. 사실, Emotiv는 신호 처리 및 기계 학습 방법을 사용하여 근육 신호의 분포를 풀어서 어떤 그룹이 활성화되고 있는지를 추론하며, 따라서 당신의 얼굴 표정을 식별합니다!
안구 활동: 각눈에는 후면 표면(망막, 시신경) 전반에 걸쳐 고 농도의 신경이 있으며, 전면 표면에는 거의 신경이 없습니다. 실제로, 당신의 눈은 앞뒤로 전기적 불균형을 가진 큰 쌍극자로 작용합니다. 눈이 소켓에서 회전할 때, 쌍극장 필드는 당신이 바라보고 있는 곳을 가리키도록 방향이 바뀌며, 이것은 각 EEG 센서에 대해 다르게 각도가 변한 배경 생체전위를 감지합니다 - 이는 센서 간 공통 신호가 아님을 의미합니다. 추가 신호 유물은 눈 회전을 제어하는 근육에 의해 생성됩니다.
심장 신호: 심장은 때때로 일부 또는 모든 EEG 채널에 의해 직접 감지될 수 있는 원시 근육 신호의 중요한 원천입니다. 이는 심전도를 기록하는 것과 유사합니다. 심전도의 특징적인 P-Q-R-S-T 복합체는 가끔 일부 EEG 채널에서 직접 관찰될 수 있습니다. 심장에서 혈액을 순환시키는 동안 혈관의 확장 및 수축에서 발생하는 두 번째 유형의 심장 유물도 존재합니다. 동맥벽은 근육으로 구성되어 있으며, 심장 박동에 맞춰 확장하고 수축할 때 보조 신호를 생성합니다. 마지막으로, 만약 당신이 중요한 동맥 바로 옆에 센서를 두게 되면, 혈관의 형태와 크기 변화로 인해 센서가 기계적으로 이동되어 피부 표면의 센서의 리드미컬한 움직임을 초래하여 접촉 임피던스를 변화시키고 주기적인 패턴으로 스퍼리어스 전압을 유도할 수 있습니다.
이러한 행동은 뇌파 데이터와 혼합될 수 있는 근육, 눈 및 기타 생체 신호 신호를 생성합니다. 일반적으로 이러한 생체 신호는 뇌 신호보다 크게 나타나, 필터링 및 원천 분리가 이루어지지 않으면 뇌 활동의 감지가 어려워집니다.
내재적 유물은 특정하고 예측 가능한 범주로 나뉘며, 선택적으로 제거할 수 있는 많은 전처리 도구가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 독립 성분 분석(ICA, EEGLab, NME 등의 많은 라이브러리에서 사용 가능)과 유물 서브스페이스 재구성 방법(ASR, rASR, ICA보다 계산적으로 효율적입니다)입니다. 이 모델은 시계열 신호를 서로 다른 구성 요소로 분해한 다음 다양한 유형의 유물과 관련이 없는 이러한 구성 요소의 하위 집합에서 신호를 재조립하는 데 의존합니다.
Emotiv EEG 데이터는 가능하면 깨끗한 형태로 호스트 PC에 전달되지만, 다양한 사용자에게 흥미로울 수 있는 내재적 생체 신호 유물을 제거하지 않으며, 이는 또한 ICA 및 rASR 방법이 근본적인 유물의 알려진 클래스들을 제거하는 능력을 향상시킵니다.
외부 유물: 이것은 외부 소스에서 발생합니다. 예를 들면:
센서 미끄러짐, 헤드셋이 머리에서 움직이거나 부딪힘
기기, 컴퓨터 및 기타 장비, 변압기 및 전선에서 방사되는 전기장, 특히 전력선 주파수(50/60Hz)와 이러한 주파수의 고조파의 경우에. 전력선 잡음은 종종 EEG 신호에서 유물의 가장 강한 원천입니다.
모든 현대 EEG 시스템은 고정 샘플링 주파수에서 작동하는 아날로그-디지털 신호 변환기를 사용합니다. 디지털 샘플링에서 잘 알려진 현상은 앨리어싱으로, 샘플링 시스템이 샘플링 주파수의 50%보다 높은 주파수 성분을 가진 신호를 만날 때 발생합니다(나이퀴스트 주파수). 예를 들어, 128Hz로 샘플링할 때 나이퀴스트 주파수는 64Hz로, 60Hz 전력선 주파수보다 약간 높습니다. 그러나 60Hz의 고조파: [120Hz, 180Hz, 240Hz, …] 는 나이퀴스트 주파수를 “랩어라운드” 하여 8Hz, 24Hz, 16Hz 등에서 가짜 또는 “앨리어스된” 신호로 나타납니다. 왜냐하면 디지털 시스템이 이러한 고주파 신호의 매 초, 세 번째, 네 번째 … 주기의 일부를 샘플링하기 때문입니다. 전력선 방사선의 고조파도 존재합니다. 전력 시스템의 전류와 방사된 필드가 거의 완벽한 사인파가 아니기 때문에 일반적으로 10번째 고조파까지 상당한 방사량이 감지됩니다. 이러한 앨리어스된 고주파 신호는 일반적으로 뇌 신호의 전형적인 범위 내에서 실제 진동과 구별할 수 없으므로 샘플링 시스템에 제공되기 전에 들어오는 신호에서 제거해야 합니다.
주변에 있는 충전된 물체 및 사람으로 인한 정전기 전기장: 정전기를 축적하면 당신과 다른 사람들 및 주변 물체 사이에 수천 볼트의 전위 차이가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 양전하를 가진 물체는 당신의 몸과 머리에서 음전하를 그 물체로 끌어당기고, 음전하를 반발하게 만들어서 다양한 EEG 센서 아래에서 체내 잠재력의 불균형한 분포를 초래합니다. Emotiv 장치는 AC 결합 감지(아날로그 고역 필터링)와 단일 기준점으로 고르지 않은 정전기 분포를 상당 부분 분리합니다. 그러나 당신이나 이러한 충전_source가 주위에서 움직이면, 전하가 당신의 몸을 따라 이동하여 잠재력이 변화합니다. 이러한 변화는 필터를 통해 전송될 만큼 빠를 수 있습니다.
정전기 잠재력은 당신이 충전되거나 빠르게 방전할 때 느리게 또는 즉시 변화할 수 있습니다. 예를 들어 카펫 위를 걷거나 금속 물체를 만지면 스파크가 생성될 수 있습니다. 당신의 체내 잠재력은 순간, 몇 초 또는 더 긴 기간 동안 수만 볼트가 변화할 수 있습니다. 이러한 변화는 착용 가능한 EEG 시스템의 체내 잠재력 취소 회로를 일시적으로 압도할 수 있어 EEG 신호의 대규모 스파이크와 느린 회복을 초래할 수 있습니다.
실험실 기반 EEG 시스템은 예를 들어 피험자의 움직임을 제한하고, 실험실을 전기적으로 차폐하고, 전기 정전기 축적을 방지하기 위해 피험자에게 접지 리드를 부착하는 등 많은 유물로부터 보호할 수 있습니다. 이외에도 매우 높은 샘플링 주파수와 같은 방법이 있습니다.
착용 가능한 배터리 작동 무선 EEG 시스템은 이러한 조치에 의존할 수 없으므로 다양한 완화 전략을 사용해야 합니다. 데이터 전송 속도는 배터리 수명에 대해 균형을 맞춰야 하며, 무선 송신기는 상당한 전력을 소모합니다.
간섭 줄이기
EEG 헤드셋은 원하지 않는 잡음을 최소화하도록 설계되었습니다. 정전기 및 전자기 간섭과 같은 대부분의 외부 잡음 소스(예: 50/60Hz 잡음 및 전력선의 고조파)는 모든 센서에서 거의 동일한 방식으로 진동하는 기본 체내 잠재력으로 나타나는 공통 모드 잡음으로 나타납니다.
Emotiv 장치는 체내 잠재력을 측정하기 위해 단일 지점 기준 센서(CMS)를 사용하고, 아날로그 도메인에서 활성 취소 시스템과 결합됩니다(CMS 신호는 반전되어 DRL 센서로 피드백되어 공통 모드 진동을 취소하고 차별 입력 증폭기를 위한 저잡음 EEG 기준 수준을 도출합니다. 고역(AC 결합) 및 저역 아날로그 필터(안티-앨리어스 아날로그 필터)를 사용하고, 2048Hz에서의 상당한 과샘플링으로 이어지며, 이어서 연속 하위 나이퀴스트 디지털 필터링, 50/60Hz 이중 노치 필터링 및 데이터 전송 주파수(128 또는 256Hz)로의 다운샘플링이 있습니다. 이러한 조치는 헤드셋이 정확하게 필터링되고 접촉 임피던스가 낮을 때 대부분의 외부 잡음 소스를 감지할 수 없는 수준으로 감소시킵니다.
모션 유물은 각 센서를 독립적으로 지지하고 각 사용자의 크기와 형태에 조정되는 기계 설계에 의해 최소화됩니다.
EmotivPRO가 데이터를 처리하는 방법
EmotivPRO에서 EEG 데이터는 헤드셋에서 수신되는 대로 기록됩니다. 소프트웨어는 데이터 정리 기술(예: ICA)로 인해 근육이나 눈의 움직임에서 유물을 자동으로 제거하지 않습니다. 그러나 위에서 설명한 바와 같이, Emotiv 헤드셋은 좋은 접촉을 가진 경우 깨끗한 신호를 생성하는 데 도움이 되는 신호 처리를 신중하게 적용합니다.
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