Als Teil der neuen Sensorgeneration verbindet der EDA- und Aktivitätssensor EdaMove 4 die bisherigen Vorzüge des bewährten EdaMove 3 mit den Verbesserungen der 4. Generation, bei der es uns gelungen ist, zahlreiche Anforderungen von Forschern zu berücksichtigen, deren Wünsche umzusetzen und somit die Qualität der Sensoren noch weiter zu erhöhen.


Die Sensoren der 4. Generation bieten Ihnen unter anderem folgende Vorteile:

  • Neues Design mit optimierter Handhabung: Das neue Gehäuse bietet nicht nur ein schickes Design, sondern auch viele praktische Vorteile. Die Sensoren sind wasserdicht und schmutzabweisend.
  • Mehr Möglichkeiten der Datenerfassung: Durch den Einsatz neuester Technologien verfügen nun alle Sensoren der 4. Generation zusätzlich über ein Gyroskop (Drehratensensor).
  • Verbesserte Analysefähigkeiten: Ein weiterer großer Benefit wird durch den neuartigen Beschleunigungssensor erzielt, der jetzt mit einer noch höheren Auflösung die Messdaten aufzeichnet. Dadurch werden vor allem bei der Analyse von sedentärem Verhalten und der Ablageerkennung signifikante Verbesserungen der Ergebnisse erreicht.
  • Erhöhte Datensicherheit: Der neue Bluetooth-Buffer auf dem Sensor sorgt dafür, dass bei Verbindungsunterbrechung die Daten zwischengespeichert und, sobald die Verbindung wieder besteht, direkt übertragen werden; somit ist eine lückenlose Datenaufzeichnung gewährleistet.
  • Erweiterte Anwendungsbereiche: Durch die genannten Verbesserungen ist der EdaMove 4 nun auch für eine Reihe zusätzlicher Anwendungen einsetzbar.

Der EdaMove 4 ist das umfassendste Gerät zum Messen und Analysieren von elektrodermaler Aktivität (Galvanic Skin Response) und körperlicher Aktivität. Der Sensor verbindet unseren erstklassigen Akzelerometer der 4. Generation, einen hochqualitativen EDA-Sensor sowie eine Bluetooth Smart-Schnittstelle, die es dem Sensor ermöglicht mit unserer Experience Sampling Plattform movisensXS zu interagieren. Durch diese Interaktion können Fragebögen basierend auf veränderten physiologischen Parametern getriggert werden.
Der EdaMove 4 ist in der Lage Daten über einen Zeitraum von bis zu 4 Wochen zu speichern und ermöglicht es so Forschern emotionale Affekte noch klarer zu isolieren und zu verstehen. Parameter wie skin conductance level (SCL), skin conductance responses (SCR) oder auch Aktivitätsklassen/-intensitäten können aus den aufgezeichneten Rohdaten des EDA-Signals und der 3D Beschleunigung mit der movisens Analyse-Software DataAnalyzer berechnet werden.
Eine zusätzliche Aufnahme von barometrischem Druck, Drehrate und Temperatur ermöglichen es Artefakte, die typischerweise die Auswertung von EDA-Daten im ambulanten Setting erschweren, zu identifizieren und dementsprechend zu isolieren. Der EdaMove 4 wird mit einem Band entweder am Hand- oder Sprunggelenk getragen welches über Anschlüsse für Klebeelektroden verfügt.



Top-Features

  • Neues Design im wasserdichten Gehäuse
  • Erweiterte Datenerfassung durch integriertes Gyroskop
  • Neuer Beschleunigungssensor mit höherer Auflösung
  • Entspricht allen maßgeblichen EDA-Standards
  • Live Analyse der Daten auf dem Sensor
  • Verbesserte Datenübertragung über Bluetooth-Smart Schnittstelle
  • Exakte und validierte Erkennung von Alltagsaktivitäten
  • Exakte und validierte Energieumsatzbestimmung
  • Java API für USB (Windows)
  • API: Beispielimplementierung für Bluetooth Smart (Android)

Anwendungen

  • Interaktives Ambulantes Assessment
  • Mobiles Langzeit-Monitoring der elektrodermalen Aktivität
  • Psycho-physiologisches Monitoring
  • Untersuchung des autonomen Nervensystems
  • Verhaltensmonitoring
  • Klinische Psychologie
  • Affective computing


Dazu passende Produkte und Dienstleistungen

Downloads

Software
Dokumentation
Externe Tools

Technische Daten

Power supply

Lithium-Polymer-Battery

Battery voltage

3,7 V

Number of charging cycles

300 (with 1C/1C > 80%)

Internal memory

4 GB

Maximum recording capacity

4 Wochen

Battery run time

~ 4 days

Recharging time

~ 1 hour

Size of sensor (W x H x D)

62,3 mm x 38,6 mm x 11,5 mm

Weight of sensor

26 g

Protection rate

Waterproof (IP67)

Internal sensors

EDA Sensor:

Exosomatic method, constant voltage, DC, 0,5 V

Resolution: 14 bit, Input range 2 µS -100 µS

Bandwith: DC - 8 Hz

Output rate: 32 Hz

3D acceleration sensor:

Measurement range: +/- 16 g

Output rate: 64 Hz

Rotation rate Sensor:

Measurement range: +/-2000 dps

Resolution: 70 mdps

Output rate: 64 Hz

Pressure sensor:

Measurement range: 300 - 1100 hPa

Resolution: 0,03 hPa

Output rate: 8 Hz

Temperature sensor:

Output rate: 1 Hz

Live analysis

Skin Conductance Level

Movement Acceleration

Step count

Indicators

LED, 3-color

Vibration alarm

User Interfaces

Marker (tapping)

Interfaces

Micro-USB, Bluetooth Smart (4.0)

API

Java API für USB (Windows)

Example for Bluetooth Smart (Android)

Wear locations

Wrist, Ankle

Wearing systems

Wrist Band

Environmental conditions

Temperature:

-20 °C - 60 °C

0 °C - 45 °C during charging

Atmospheric pressure:

300 to 1200 hPa absolute

Warranty

2 years

Literatur und Validierung

  • Energy Expenditure During Incline Walking – Benefits of Integrating a Barometer into Activity Monitors.
    Manuel Armbruster & Panagiota Anastasopoulou & Stefan Altmann et al. (2018) in: American Journal of Sports Science (6). Read more...
  • Electrodermal activity patterns in sleep stages and their utility for sleep versus wake classification.
    Anne Herlan & Jörg Ottenbacher & Johannes Schneider et al. (2018) in: Journal of sleep research. Read more...
  • A mixed-methods study of physiological reactivity to domain-specific problem solving: methodological perspectives for process-accompanying research in VET.
    Tobias Kärner (2017) in: Empirical Research in Vocational Education and Training (9). Read more...
  • Estudo piloto em câmara climática: efeito da luz natural em aspectos de saúde e bem-estar não relacionados à visão.
    Cintia Akemi Tamura & Eduardo Leite Krüger (2016) in: Ambiente Construído (16). Read more...
  • Detecting cognitive underload in train driving: A physiological approach.
    Dan Basacik & Sam Waters & Nick Reed (2015). Read more...
  • Mobile Sensors for Multiparametric Monitoring in Epileptic Patients.
    Stefan Hey & Panagiota Anastasopoulou & André Bideaux et al. (2015) in: Cyberphysical Systems for Epilepsy and Related Brain Disorders: Multi-parametric Monitoring and Analysis for Diagnosis and Optimal Disease Management. Read more...
  • A personalized and reconfigurable cyberphysical system to handle multi-parametric data acquisition and analysis for mobile monitoring of epileptic patients.
    A. Bideaux & P. Anastasopoulou & S. Hey et al. (2014) in: Sensing and Control S&C BArcelona, Spain. Read more...
  • Evaluation of environmental effects on the measurement of electrodermal activity under real-life conditions.
    Dorothee Kapp & Kristina Schaaff & Jörg Mathias Ottenbacher et al. (2014) in: Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik (59).
  • Komfortgewinn für Passagiere auf Langstreckenflügen durch den Einsatz chronobiologisch angepasster LED-Kabinenbeleuchtung.
    A. Leder & J. Krajewski & S. Schnieder (2013) in: Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2013, Stuttgart. Read more...
  • Publication recommendations for electrodermal measurements.
    WALTON T ROTH & MICHAEL E DAWSON & DIANE L FILION (2012) in: Psychophysiology (49).

Weitere Publikationen finden Sie hier.