差異化因素
無線腦電圖。真實世界腦部測量。
從訊號到 Insight。
Emotiv 的科學基礎支援神經科學研究、腦機介面開發、認知表現分析、自適應軟體，以及新一代具腦感知能力的應用程式。
EEG 測量什麼
Emotiv 結合了非侵入式 EEG、訊號處理、機器學習，以及可供開發者直接使用的軟體，將腦部活動轉化為可用的 insight。這一科學基礎支援神經科學研究、腦機介面開發、認知表現分析、自適應軟體，以及新一代具備腦感知能力的應用程式。
為什麼大腦測量設計很重要
EEG 的價值不僅取決於訊號品質。它也取決於大腦活動如何被測量、訊號是在何處擷取，以及外形設計是否符合使用情境。
有些應用會受益於跨越多個腦區的更廣泛空間覆蓋。其他應用則取決於舒適性、速度，以及在自然情境中以最少摩擦收集腦部資料的能力。不同的使用案例需要在覆蓋範圍、可穿戴性、易用性、設定時間與真實世界適配性之間做出不同取捨。
空間解析度 - 全腦感測
大腦是一個非常複雜的系統。前額皮質，也就是你大多數有意識思考與決策形成的區域，其進行的活動量不到整個大腦總活動的十分之一。
你的規劃能力、對周遭環境的建模、對感官輸入的詮釋，乃至於你對現實的感知、記憶的處理與儲存，以及驅動你情緒與心境的基本因素，都發生在分布於大腦各處的多個功能區域中，包括後方的視覺皮質、兩側的顳葉皮質、頭頂後方的頂葉皮質，以及位於大腦深處的邊緣系統。邊緣系統控制你的基本心境與情緒、你的戰鬥／逃跑反應，以及更深層的長期記憶編碼，同時也控制如呼吸與心跳等基本身體功能。
這些較深層的功能大多與大腦皮質的不同區域有密切互動（即可透過 EEG 測量取得訊號的外層），然而這種互動相當複雜且呈分散式。為了描繪大腦的真實活動，測量位於整個腦表面周圍、許多不同皮質結構的訊號非常重要。僅從額葉與顳葉區域無法完整描繪這些訊號。除非也將來自大腦後部的訊號納入考量，否則對使用者完整心理狀態的判定
透過適當的覆蓋範圍與電極配置，可以重建涵蓋所有重要腦區的來源模型，並觀察它們之間的相互作用。缺少這些關鍵訊號的替代系統，所能揭示的內容不到整體的一半。一般而言，它們僅限於判定意識程度、處理量與處理強度，以及（在某些情況下）額葉訊號在左右半球之間的不平衡。雖然這些資訊在某些情境中有其用途，但它們對使用者心理狀態所提供的觀點非常有限且不夠準確。
從研究級 EEG 到日常腦部感測
Emotiv 的方法涵蓋了廣泛的可穿戴式 EEG 形態，從高階研究系統到對消費者友善的腦機穿戴裝置。
這個範圍之所以重要，是因為不同的測量目標涉及不同的需求。多通道系統可以提供更廣泛的大腦覆蓋範圍，以及對分散式神經活動更細緻的觀察。更輕便的穿戴式外形設計可以減少阻力，擴展資料蒐集的時間與地點，並使非侵入式腦部測量在日常環境中更具可行性。
Emotiv 並非迫使在研究深度與日常易用性之間二選一，而是在同一技術生態系中同時支援兩者。
由科學支援
Emotiv 技術已被用於大量且持續增長的科學與應用研究中。我們的系統支援神經科學、人機互動、認知表現、無障礙，以及腦機介面開發等領域的工作。
獨立驗證已協助證明，Emotiv 系統可支援研究級的 EEG 與 ERP 工作。對 EPOC 的早期驗證發現，在該研究中它可用於標示兒童的晚期聽覺 ERP 波峰與不匹配負波成分，其結果可與研究系統相當。後續的一項驗證研究發現，EPOC Flex saline 所擷取的資料與研究級 EEG 系統相似，且可量測可靠的聽覺與視覺 ERP、標示 SSVEP 特徵，並偵測 alpha 振盪的變化。
Emotiv 訊號處理管線
將 EEG 轉換為可用輸出，不僅需要感測器本身。Emotiv 將訊號擷取與即時處理、偽影處理、機器學習以及軟體層結合起來，協助把原始 EEG 轉換為可用於實驗、應用程式和互動式系統的輸出。
此工作流程的核心是 Cortex，它充當原始腦部資料與實際解讀之間的轉譯層。訊號會被處理、清理並整理，使其能在研究與應用環境中更有效地使用。
EmotivPRO 將此工作流程延伸至記錄、視覺化與分析，支援原始 EEG 擷取、事件標記、匯出選項，以及透過 LSL 進行即時串流。它也可透過與 MATLAB、PsychoPy 和 EEGLAB 等工具整合，連接更廣泛的研究工作流程，並支援相容的 EEG 工作流程，包括 X-trodes。
使用 Emotiv 的腦機介面
腦機介面會將神經活動的模式轉換為指令，使人們能夠使用腦訊號與軟體或裝置互動。
Emotiv 透過 EEG 感測、機器學習、經訓練的互動模型，以及透過 Cortex API 與 SDK 提供的開發者存取來支援這一點。這讓研究人員與開發者能以實際可行的方式打造可回應心智指令、認知狀態及相關輸入的應用程式，涵蓋無障礙工具、互動媒體、實驗性介面，以及應用型 BCI 研究。
穿戴式裝置、AI 與腦部感測的未來
隨著非侵入式神經科技變得更加可穿戴且不那麼礙事，在日常情境中測量腦部活動的機會持續擴大。
更輕巧、低摩擦的形態設計，可擴大神經資料蒐集的時間與場域。同時，AI 的進展正使我們能以更靈活且可擴展的方式來建模腦部訊號。
綜合來看，這些轉變指向一個未來：穿戴式腦部感測不僅更容易取得，也能在不同任務、裝置與環境之間有更高的可解釋性。
推進 EEG 基礎模型
Emotiv 的研究不僅延伸至訊號擷取與即時解讀，還進入下一代的 EEG 建模。
這包括自監督學習、EEG 表徵學習，以及旨在改善神經訊號在不同裝置與使用情境中之建模、泛化與適應方式的基礎模型方法。
近期已發表的研究工作包括：EEG2Rep：透過具資訊性的遮罩輸入增強自監督 EEG 表徵，已獲 KDD 2024 接受發表；SpellerSSL：結合 P300 聚合的拼寫器 BCI 自監督學習；以及 EEG-X：適用於 EEG 的裝置不可知且具抗噪性的基礎模型。這些努力共同反映出一項更廣泛的推動方向，即朝向更具可遷移性的 EEG 表徵，以及更穩健、可應對真實世界神經資料的模型。
建議的研究連結
專為研究與應用開發而打造
Emotiv 技術旨在支援受控研究與應用開發，涵蓋從原始訊號擷取與事件標記研究，到即時偵測與軟體整合。
這使該平台在神經科學、人機互動、認知表現、應用型 BCI、無障礙、產品研究，以及新興的腦感知應用領域中都很實用。