Novas Atualizações no Aplicativo EMOTIV v.2.6 (Brainwear Virtual, Camada de Fluxo do Laboratório)
Duc Ngo
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A versão mais recente (v.2.6) do EMOTIV App já está disponível! Esta atualização vem com um novo e emocionante recurso de Virtual Brainwear, suporte a Lab Stream Layer (LSL), gerenciamento de download e armazenamento melhorado via CloudSync, aumento de desempenho em operações matriciais com a biblioteca Armadillo, além de várias melhorias e correções de bugs.
Virtual Brainwear
O ‘Virtual Brainwear’ da EMOTIV é um emulador de dispositivo incorporado no EMOTIV App. Este recurso foi projetado para ajudá-lo a desenvolver aplicações com o EMOTIV Brainwear®.
O Virtual Brainwear pode ajudá-lo a simular uma variedade de diferentes estados de dispositivo e fluxos de dados com apenas alguns cliques, eliminando a necessidade de configurar diferentes estados usando o dispositivo físico e economizando seu tempo. Uma vez configurado, o dispositivo virtual pode ser ligado/desligado, conectado/desconectado e configurado exatamente como o brainwear físico.
Esse recurso altamente flexível permite que os usuários definam níveis de bateria, diferentes níveis de qualidade de contato (CQ) e especifiquem CQ personalizado até mesmo no nível de sensor individual. Dois modos de simulação estão disponíveis para permitir interação manual ou transmitir arquivos de dados pré-gravados. Todas as detecções exclusivas da EMOTIV, incluindo Métricas de Desempenho, Expressões Faciais e comandos Metal podem ser transmitidas e configuradas de forma semelhante ao brainwear real.
Suporte ao Lab Stream Layer (LSL)
A versão mais recente 2.6 do EMOTIV App também vem com o suporte ao Lab Stream Layer (LSL) no EmotivPRO. Isso fornece sincronização temporal precisa durante experimentos de pesquisa sensíveis ao tempo e lida com o atraso de tempo de rede entre diferentes sistemas. As aplicações poderão injetar marcadores no fluxo de dados em tempo quase real também. Você pode conferir os exemplos de LSL, que agora estão disponíveis no Github.
Para desfrutar de todos os benefícios, encorajamos você a atualizar para as versões mais recentes do software EMOTIV. Faça login na sua conta EMOTIV para baixar a atualização mais recente e comece a aproveitar as tecnologias do EMOTIV brainwear® em seus projetos agora!
A versão mais recente (v.2.6) do EMOTIV App já está disponível! Esta atualização vem com um novo e emocionante recurso de Virtual Brainwear, suporte a Lab Stream Layer (LSL), gerenciamento de download e armazenamento melhorado via CloudSync, aumento de desempenho em operações matriciais com a biblioteca Armadillo, além de várias melhorias e correções de bugs.
Virtual Brainwear
O ‘Virtual Brainwear’ da EMOTIV é um emulador de dispositivo incorporado no EMOTIV App. Este recurso foi projetado para ajudá-lo a desenvolver aplicações com o EMOTIV Brainwear®.
O Virtual Brainwear pode ajudá-lo a simular uma variedade de diferentes estados de dispositivo e fluxos de dados com apenas alguns cliques, eliminando a necessidade de configurar diferentes estados usando o dispositivo físico e economizando seu tempo. Uma vez configurado, o dispositivo virtual pode ser ligado/desligado, conectado/desconectado e configurado exatamente como o brainwear físico.
Esse recurso altamente flexível permite que os usuários definam níveis de bateria, diferentes níveis de qualidade de contato (CQ) e especifiquem CQ personalizado até mesmo no nível de sensor individual. Dois modos de simulação estão disponíveis para permitir interação manual ou transmitir arquivos de dados pré-gravados. Todas as detecções exclusivas da EMOTIV, incluindo Métricas de Desempenho, Expressões Faciais e comandos Metal podem ser transmitidas e configuradas de forma semelhante ao brainwear real.
Suporte ao Lab Stream Layer (LSL)
A versão mais recente 2.6 do EMOTIV App também vem com o suporte ao Lab Stream Layer (LSL) no EmotivPRO. Isso fornece sincronização temporal precisa durante experimentos de pesquisa sensíveis ao tempo e lida com o atraso de tempo de rede entre diferentes sistemas. As aplicações poderão injetar marcadores no fluxo de dados em tempo quase real também. Você pode conferir os exemplos de LSL, que agora estão disponíveis no Github.
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Nota sobre as Traduções: Versões não inglesas deste site foram traduzidas para sua conveniência usando inteligência artificial. Embora nos esforcemos pela precisão, as traduções automatizadas podem conter erros ou nuances que diferem do texto original. Para as informações mais precisas, consulte a versão em inglês deste site.
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