差异化优势
无线 EEG。真实世界脑部测量。
从信号到Insight。
Emotiv 的科学基础支持神经科学研究、脑机接口开发、认知表现分析、自适应软件以及新一代具备脑感知能力的应用。
EEG 测量什么
Emotiv 结合无创 EEG、信号处理、机器学习以及面向开发者的软件，将脑活动转化为可用的 insight。这一科学基础支持神经科学研究、脑机接口开发、认知表现分析、自适应软件以及下一代具备脑感知能力的应用。
为什么大脑测量设计很重要
EEG 的价值不仅取决于信号质量。它还取决于脑活动的测量方式、信号采集的位置，以及外形尺寸是否适合使用场景。
一些应用受益于覆盖更广的空间范围，涉及多个脑区。另一些则依赖于舒适性、速度，以及在自然环境中以最小阻力采集脑数据的能力。不同的使用场景需要在覆盖范围、可穿戴性、易用性、设置时间和现实适配性之间做出不同取舍。
空间分辨率 - 全脑感知
大脑是一个非常复杂的系统。前额叶皮层——也就是你大多数有意识的想法和决策产生的区域——所进行的活动还不到大脑总活动的十分之一。
对周围环境的规划与建模、对感官输入的解读，乃至包括你对现实的感知，以及记忆的处理与存储，还有驱动你情绪和感受的基本机制，都发生在分布于大脑各处的许多功能区域中，包括后部的视觉皮层、两侧的颞叶皮层、头顶后方的顶叶皮层，以及位于大脑深处的边缘系统。边缘系统控制你的基本情绪和感受、你的战斗/逃跑反应，以及更深层的长期记忆编码，同时还负责调控呼吸和心跳等基本身体功能。
这些更深层次的功能中的大多数会与大脑皮层的不同部分紧密互动（皮层是可通过 EEG 测量到的外层），然而这种互动相当复杂且呈分布式。为了绘制大脑的真实活动图谱，从位于整个脑表面各处的许多不同皮层结构中测量信号非常重要。仅凭额叶和颞叶区域无法对这些信号进行映射。除非同时考虑来自大脑后部的信号，否则对用户完整心理状态的判定只能是非常粗略的近似。
通过适当的覆盖范围和电极配置，可以重建所有重要脑区的源模型，并看到它们之间的相互作用。缺少这些关键信号的替代系统所能提供的信息还不到整体的一半。通常，它们仅限于判断意识水平、处理的数量与强度，以及（在某些情况下）额叶信号中的左右半球不平衡。虽然这些信息在某些情境下有用，但它们对用户心理状态的呈现非常有限且不准确。
从研究级 EEG 到日常脑部感测
Emotiv 的方法涵盖了广泛的可穿戴 EEG 形态，从高端研究系统到面向消费者的脑戴设备。
这个范围之所以重要，是因为不同的测量目标涉及不同的要求。多通道系统可以提供更广泛的大脑覆盖范围，并更详细地呈现分布式神经活动。更轻便的可穿戴形态可以减少使用阻力，扩展数据采集的时间和场景，并使非侵入性脑部测量在日常环境中更具可行性。
Emotiv 并不强迫在研究深度与日常易用性之间二选一，而是在同一技术生态系统内同时支持两者。
由科学支持
Emotiv 的方法涵盖了广泛的可穿戴 EEG 形态，从高端研究系统到面向消费者的脑穿戴设备。
独立验证有助于证明，Emotiv 系统可以支持研究级的 EEG 和 ERP 工作。早期对 EPOC 的验证发现，在该研究中，它可用于标示儿童的晚期听觉 ERP 峰值和错配负波成分，其结果与研究系统相当。后续验证研究发现，EPOC Flex saline 采集的数据与研究级 EEG 系统相似，并且能够测量可靠的听觉和视觉 ERP、标示 SSVEP 特征，并检测 alpha 振荡的变化。
Emotiv 信号管道
将 EEG 转化为可用的输出，所需的不仅仅是传感器。Emotiv 将信号采集与实时处理、伪迹处理、机器学习以及软件层相结合，帮助把原始 EEG 转换为可用于实验、应用和交互式系统的输出。
该工作流程的核心是 Cortex，它充当原始脑数据与实际解读之间的转换层。信号会被处理、清理和组织，以便在研究和应用环境中更有效地使用。
EmotivPRO 将此工作流程扩展到记录、可视化和分析，支持原始 EEG 采集、事件标记、导出选项，以及通过 LSL 进行实时流传输。它还通过与 MATLAB、PsychoPy 和 EEGLAB 等工具的集成连接到更广泛的研究工作流程，并支持兼容的 EEG 工作流程，包括 X-trodes。
使用 Emotiv 的脑机接口
脑机接口将神经活动模式转换为指令，使人们能够使用脑信号与软件或设备进行交互。
Emotiv 通过 EEG 感测、机器学习、训练好的交互模型，以及通过 Cortex API 和 SDK 提供的开发者访问来实现这一点。这为研究人员和开发者提供了一种实用方式，用于构建能够响应心理指令、认知状态及相关输入的应用，覆盖无障碍工具、交互媒体、实验性界面和应用型 BCI 研究。
可穿戴设备、人工智能与大脑感测的未来
随着非侵入式神经技术变得更可穿戴且不那么碍眼，在日常环境中测量大脑活动的机会持续扩大。
更轻巧、摩擦更小的形态可以拓展神经数据采集的时间和场景。与此同时，AI 的进步正使以更灵活且可扩展的方式对脑信号进行建模成为可能。
总的来说，这些转变指向了一个未来：可穿戴式脑部传感不仅更加易于获取，而且在不同任务、设备和环境之间也更具可解释性。
推动 EEG 基础模型发展
Emotiv 的研究超越了信号采集和实时解读，迈向下一代 EEG 建模。
这包括在自监督学习、EEG 表征学习以及基础模型方法方面的工作，旨在提升神经信号在不同设备和使用场景中的建模、泛化与适配能力。
近期发表的工作包括：EEG2Rep：通过信息丰富的掩码输入增强自监督 EEG 表征（已被 KDD 2024 接收并作报告）；SpellerSSL：用于拼写器 BCI 的结合 P300 聚合的自监督学习；以及 EEG-X：面向 EEG 的设备无关且抗噪声基础模型。总体而言，这些工作体现了一个更广泛的趋势，即推动 EEG 表征具备更强的可迁移性，并为真实世界神经数据构建更稳健的模型。
建议的研究链接
为研究和应用开发而打造
Emotiv 技术旨在支持受控研究和应用开发，从原始信号采集和事件标记研究到实时检测与软件集成。
这使该平台在神经科学、人机交互、认知表现、应用型BCI、无障碍、产品研究以及新兴的脑感知应用等领域都非常有用。