چہرے کے تاثرات
EMOTIV EPOC میں 14 EEG سینسر ہیں جن میں سے 8 پیشانی اور پیش پیشانی لوب کے ارد گرد پوزیشن میں ہیں، جو اپنی جگہ کے لحاظ سے چہرے کے عضلات اور آنکھوں سے سگنل اٹھاتے ہیں۔ زیادہ تر EEG سسٹم ان سگنلز کو شور کے طور پر دیکھتے ہیں اور ان سگنلز کی تشریح کرتے وقت انہیں فلٹر کیا جاتا ہے یا نظر انداز کیا جاتا ہے۔ EMOTIV ڈٹیکشن سسٹم بھی دماغی سگنلز کی تشریح سے پہلے ان سگنلز کو فلٹر کرتا ہے، تاہم ہم ان سگنلز کو بھی استعمال کرتے ہیں تاکہ یہ تعیین کی جا سکے کہ کون سے عضلات کے گروپس انہیں پیدا کر رہے ہیں، ہم انہیں سمارٹ آرٹیفیکٹس کہتے ہیں۔
ہم نے کئی چہروں کے تاثرات کا پتہ لگانے کے لئے موثر درجہ بندیاں تیار کی ہیں، جن میں جھپکی، بائیں جھپک، دائیں جھپک، اوپر اٹھائی ہوئی بھنویں (حیرت)، بھنووں کا سکڑنا (تیوری چڑھانا)، مسکراہٹ اور مضبوط دانت شامل ہیں۔
ہماری چہرے کی تاثرات عضلات کے شور سے پتہ لگائی جاتی ہیں، سوائے آنکھ کی گردشات کے جو اس حقیقت سے پیدا ہوتی ہیں کہ آنکھ برقی طور پر متفرق ہے اور متحرک ڈائپول بھی قابل شناخت برقی سگنل پیدا کرتا ہے۔ روایتی EEG نظاموں کے ساتھ عضلات کے سگنل کی دماغ کے نمونوں پر اثرات کو ختم کرنا ایک چیلنج ہے اور زیادہ تر طبی EEG کی ضرورت ہوتی ہے کہ مریض بہت خاموشی سے بیٹھے تاکہ وہ دماغی سگنل اعلیٰ معیار کے ساتھ دیکھ سکیں تاکہ فعلی مسائل کی تشخیص کر سکیں (اور پھر بھی بہت سارے ڈیٹا کو جھپکنے اور دیگر بے ساختہ حرکات جیسے کہ نگلنا کی وجہ سے باہر کر دیا جاتا ہے۔
ہم نے ایک مختلف طریقہ کار اختیار کیا، جو یہ ہے کہ صارف کے چہرے کے تاثرات کی قیمتی معلومات ہیں جو کہ عضلات کے سگنل کے نمونوں سے ماخوذ کی جاسکتی ہیں، اور ہم نے مخصوص درجہ بندی کے نظاموں کو تیار کیا تاکہ مختلف عضلات گروپ کے فعال نمونوں کو مخصوص تاثرات میں تقسیم کیا جا سکے۔ اس کے بعد ہم اپنے دماغی سگنلز پر کچھ فلٹرنگ لاگو کرنے کے قابل ہیں تاکہ ہم عضلات کے شور کے ذریعے دماغی سگنل کو بہتر طریقے سے دیکھ سکیں تاکہ عضلات کے سگنل کی قسم کی شناخت ہو سکے۔
ہم فلٹرنگ اور مخصوص دماغی نمونوں کی خصوصیات کے ملاپ کا استعمال کرتے ہیں جو عضلات کی حرکات سے کم متاثر ہوتی ہیں تاکہ بنیادی دماغی رویہ اخذ کیا جا سکے۔
کیا یہ مضمون مددگار تھا؟
متعلقہ مضمون
کیا آپ کو ضرورت کی چیز نہیں مل رہی؟
ہماری سپورٹ ٹیم صرف ایک کلک کی دوری پر ہے۔
چہرے کے تاثرات
EMOTIV EPOC میں 14 EEG سینسر ہیں جن میں سے 8 پیشانی اور پیش پیشانی لوب کے ارد گرد پوزیشن میں ہیں، جو اپنی جگہ کے لحاظ سے چہرے کے عضلات اور آنکھوں سے سگنل اٹھاتے ہیں۔ زیادہ تر EEG سسٹم ان سگنلز کو شور کے طور پر دیکھتے ہیں اور ان سگنلز کی تشریح کرتے وقت انہیں فلٹر کیا جاتا ہے یا نظر انداز کیا جاتا ہے۔ EMOTIV ڈٹیکشن سسٹم بھی دماغی سگنلز کی تشریح سے پہلے ان سگنلز کو فلٹر کرتا ہے، تاہم ہم ان سگنلز کو بھی استعمال کرتے ہیں تاکہ یہ تعیین کی جا سکے کہ کون سے عضلات کے گروپس انہیں پیدا کر رہے ہیں، ہم انہیں سمارٹ آرٹیفیکٹس کہتے ہیں۔
ہم نے کئی چہروں کے تاثرات کا پتہ لگانے کے لئے موثر درجہ بندیاں تیار کی ہیں، جن میں جھپکی، بائیں جھپک، دائیں جھپک، اوپر اٹھائی ہوئی بھنویں (حیرت)، بھنووں کا سکڑنا (تیوری چڑھانا)، مسکراہٹ اور مضبوط دانت شامل ہیں۔
ہماری چہرے کی تاثرات عضلات کے شور سے پتہ لگائی جاتی ہیں، سوائے آنکھ کی گردشات کے جو اس حقیقت سے پیدا ہوتی ہیں کہ آنکھ برقی طور پر متفرق ہے اور متحرک ڈائپول بھی قابل شناخت برقی سگنل پیدا کرتا ہے۔ روایتی EEG نظاموں کے ساتھ عضلات کے سگنل کی دماغ کے نمونوں پر اثرات کو ختم کرنا ایک چیلنج ہے اور زیادہ تر طبی EEG کی ضرورت ہوتی ہے کہ مریض بہت خاموشی سے بیٹھے تاکہ وہ دماغی سگنل اعلیٰ معیار کے ساتھ دیکھ سکیں تاکہ فعلی مسائل کی تشخیص کر سکیں (اور پھر بھی بہت سارے ڈیٹا کو جھپکنے اور دیگر بے ساختہ حرکات جیسے کہ نگلنا کی وجہ سے باہر کر دیا جاتا ہے۔
ہم نے ایک مختلف طریقہ کار اختیار کیا، جو یہ ہے کہ صارف کے چہرے کے تاثرات کی قیمتی معلومات ہیں جو کہ عضلات کے سگنل کے نمونوں سے ماخوذ کی جاسکتی ہیں، اور ہم نے مخصوص درجہ بندی کے نظاموں کو تیار کیا تاکہ مختلف عضلات گروپ کے فعال نمونوں کو مخصوص تاثرات میں تقسیم کیا جا سکے۔ اس کے بعد ہم اپنے دماغی سگنلز پر کچھ فلٹرنگ لاگو کرنے کے قابل ہیں تاکہ ہم عضلات کے شور کے ذریعے دماغی سگنل کو بہتر طریقے سے دیکھ سکیں تاکہ عضلات کے سگنل کی قسم کی شناخت ہو سکے۔
ہم فلٹرنگ اور مخصوص دماغی نمونوں کی خصوصیات کے ملاپ کا استعمال کرتے ہیں جو عضلات کی حرکات سے کم متاثر ہوتی ہیں تاکہ بنیادی دماغی رویہ اخذ کیا جا سکے۔
کیا یہ مضمون مددگار تھا؟
متعلقہ مضمون
کیا آپ کو ضرورت کی چیز نہیں مل رہی؟
ہماری سپورٹ ٹیم صرف ایک کلک کی دوری پر ہے۔
چہرے کے تاثرات
EMOTIV EPOC میں 14 EEG سینسر ہیں جن میں سے 8 پیشانی اور پیش پیشانی لوب کے ارد گرد پوزیشن میں ہیں، جو اپنی جگہ کے لحاظ سے چہرے کے عضلات اور آنکھوں سے سگنل اٹھاتے ہیں۔ زیادہ تر EEG سسٹم ان سگنلز کو شور کے طور پر دیکھتے ہیں اور ان سگنلز کی تشریح کرتے وقت انہیں فلٹر کیا جاتا ہے یا نظر انداز کیا جاتا ہے۔ EMOTIV ڈٹیکشن سسٹم بھی دماغی سگنلز کی تشریح سے پہلے ان سگنلز کو فلٹر کرتا ہے، تاہم ہم ان سگنلز کو بھی استعمال کرتے ہیں تاکہ یہ تعیین کی جا سکے کہ کون سے عضلات کے گروپس انہیں پیدا کر رہے ہیں، ہم انہیں سمارٹ آرٹیفیکٹس کہتے ہیں۔
ہم نے کئی چہروں کے تاثرات کا پتہ لگانے کے لئے موثر درجہ بندیاں تیار کی ہیں، جن میں جھپکی، بائیں جھپک، دائیں جھپک، اوپر اٹھائی ہوئی بھنویں (حیرت)، بھنووں کا سکڑنا (تیوری چڑھانا)، مسکراہٹ اور مضبوط دانت شامل ہیں۔
ہماری چہرے کی تاثرات عضلات کے شور سے پتہ لگائی جاتی ہیں، سوائے آنکھ کی گردشات کے جو اس حقیقت سے پیدا ہوتی ہیں کہ آنکھ برقی طور پر متفرق ہے اور متحرک ڈائپول بھی قابل شناخت برقی سگنل پیدا کرتا ہے۔ روایتی EEG نظاموں کے ساتھ عضلات کے سگنل کی دماغ کے نمونوں پر اثرات کو ختم کرنا ایک چیلنج ہے اور زیادہ تر طبی EEG کی ضرورت ہوتی ہے کہ مریض بہت خاموشی سے بیٹھے تاکہ وہ دماغی سگنل اعلیٰ معیار کے ساتھ دیکھ سکیں تاکہ فعلی مسائل کی تشخیص کر سکیں (اور پھر بھی بہت سارے ڈیٹا کو جھپکنے اور دیگر بے ساختہ حرکات جیسے کہ نگلنا کی وجہ سے باہر کر دیا جاتا ہے۔
ہم نے ایک مختلف طریقہ کار اختیار کیا، جو یہ ہے کہ صارف کے چہرے کے تاثرات کی قیمتی معلومات ہیں جو کہ عضلات کے سگنل کے نمونوں سے ماخوذ کی جاسکتی ہیں، اور ہم نے مخصوص درجہ بندی کے نظاموں کو تیار کیا تاکہ مختلف عضلات گروپ کے فعال نمونوں کو مخصوص تاثرات میں تقسیم کیا جا سکے۔ اس کے بعد ہم اپنے دماغی سگنلز پر کچھ فلٹرنگ لاگو کرنے کے قابل ہیں تاکہ ہم عضلات کے شور کے ذریعے دماغی سگنل کو بہتر طریقے سے دیکھ سکیں تاکہ عضلات کے سگنل کی قسم کی شناخت ہو سکے۔
ہم فلٹرنگ اور مخصوص دماغی نمونوں کی خصوصیات کے ملاپ کا استعمال کرتے ہیں جو عضلات کی حرکات سے کم متاثر ہوتی ہیں تاکہ بنیادی دماغی رویہ اخذ کیا جا سکے۔
کیا یہ مضمون مددگار تھا؟
متعلقہ مضمون
کیا آپ کو ضرورت کی چیز نہیں مل رہی؟
ہماری سپورٹ ٹیم صرف ایک کلک کی دوری پر ہے۔