EdaMove 3 – EDA- und Aktivitätssensor
Der EdaMove 3 verbindet unseren erstklassigen Akzelerometer (in all unseren Sensoren der Move 3 Reihe verbaut), einen hochqualitativen EDA-Sensor sowie eine Bluetooth Smart-Schnittstelle, die es dem Sensor ermöglicht mit unserer bekannten Experience Sampling Plattform movisensXS zu interagieren. Durch diese Interaktion können Fragebögen basierend auf veränderten physiologischen Parametern getriggert werden.
Weitere 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 Hilfe der movisens Analyse-Software DataAnalyzer berechnet werden.
Der zusätzlich zu der Bewegung aufgenommene barometrische Druck und die Temperatur erlauben eine präzisere Analyse der Daten. Diese Parameter ermöglichen es Artefakte, die typischerweise die Auswertung von EDA-Daten im ambulanten Setting erschweren, zu identifizieren und dementsprechend zu isolieren. Der EdaMove 3 wird mit einem Band entweder am Hand- oder Sprunggelenk getragen und verfügt über mehrfachverwendbare nicht-polarisierende, gesinterte Ag/AgCl-Elektroden.
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Top-Features
- Live Analyse der Daten auf dem Sensor
- Bluetooth-Smart Schnittstelle
- Entspricht allen maßgeblichen EDA-Standards
- Perfekte Signalqualität auch im Alltag
- Exakte und validierte Erkennung von Alltagsaktivitäten
- Exakte und validierte Energieumsatzbestimmung
- Ablageerkennung
- Nachhaltige Daten durch offenes Rohdatenformat
- Praktikable und einfache Handhabung in Studien
- Java API für USB (Windows)
- API: Beispielimplementierung für Bluetooth Smart (Android)
Anwendungen
- Interaktives Ambulantes Assessment
- Mobiles Langzeit-Monitoring der Elektro-dermalen Aktivität
- Psycho-physiologisches Monitoring
- Untersuchung des autonomen Nervensystems
- Verhaltensmonitoring
- klinische Psychologie
- Affective computing
- Integration in komplexe Systeme
Dazu passende Produkte und Dienstleistungen
SensorTrigger
movisensXS-Feature für Interaktives Assessment
Kopplung der physiologischen Sensoren mit movisensXS
Downloads
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Software |
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Dokumentation |
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Beispieldaten |
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Externe Tools |
Technische Daten
Energieversorgung |
Lithium-Polymer Batterie |
Batteriespannung |
3,0 - 4,2 V |
Anzahl der Ladezyklen |
300 (with 1C/1C > 80%) |
Interner Speicher |
4 GB |
Maximale Messdauer |
4 Wochen |
Batterlaufzeit |
~ 5 Tage |
Ladedauer |
~ 1 Stunde |
Größe (B x H x D) |
62,3 x 38,6 x 11,5 mm |
Gewicht |
31 g |
Interne Sensoren |
EDA Sensor: Exosomatische Methode, Konstantspannung, DC, 0,5 V Auflösung: 14 bit, Eingangsbereich 2 µS - 100 µS Bandbreite: DC - 8 Hz Abtastrate: 32 Hz 3D Beschleunigungssensor: Messbereich: +/- 8 g Rauschen: 4 mg Abtastrate: 64 Hz Drucksensor: Messbereich: 300 - 1100 hPa Rauschen: 0,03 hPa Abtastrate: 8 Hz Temperatursensor: Abtastrate: 1 Hz |
Live Analyse |
EDA SCL mean Temp mean Movement Acceleration Step count charging State of charge |
Anzeigen und Rückmeldungen |
LED, 3-farbig Vibrationsalarm Marker |
Schnittstellen |
Micro-USB, Bluetooth Smart (4.0) |
API |
Java API für USB (Windows) Beispielimplementierung für Bluetooth Smart (Android) |
Tragepositionen |
Handgelenk, Knöchel |
Umgebungsbedingungen |
Temperatur: -20 °C - 60 °C 0 °C - 45 °C während Ladevorgang Feuchtigkeit: 0 - 75 % Relative Luftfeuchtugkeit Luftdruck: 300 to 1100 hPa absolut |
Garantie |
1 Jahr |
Literatur und Validierung
- A Comparison between Laboratory and Wearable Sensors in the Context of Physiological Synchrony.
- Moments That Matter? On the Complexity of Using Triggers Based on Skin Conductance to Sample Arousing Events Within an Experience Sampling Framework..
- Evaluating Usability Aspects of a Mixed Reality Solution for Immersive Analytics in Industry 4.0 Scenarios.
- Social anxiety is associated with heart rate but not gaze behavior in a real social interaction..
- Measuring Behavior 2020-21.
- Physiological synchrony in EEG, electrodermal activity and heart
rate reflects shared selective auditory attention. - Applicability of Immersive Analytics in Mixed Reality: Usability Study.
- Electrodermal activity patterns in sleep stages and their utility for sleep versus wake classification.
- A mixed-methods study of physiological reactivity to domain-specific problem solving: methodological perspectives for process-accompanying research in VET.
- Estudo piloto em câmara climática: efeito da luz natural em aspectos de saúde e bem-estar não relacionados à visão.
- Detecting cognitive underload in train driving: A physiological approach.
- Mobile Sensors for Multiparametric Monitoring in Epileptic Patients.
- A personalized and reconfigurable cyberphysical system to handle multi-parametric data acquisition and analysis for mobile monitoring of epileptic patients.
- Evaluation of environmental effects on the measurement of electrodermal activity under real-life conditions.
- Komfortgewinn für Passagiere auf Langstreckenflügen durch den Einsatz chronobiologisch angepasster LED-Kabinenbeleuchtung.
- Publication recommendations for electrodermal measurements.
Weitere Publikationen finden Sie hier.