LightMove 4 – Licht- und Aktivitätssensor
Als Teil der neuen Sensorgeneration verbindet der Licht und Aktivitätssensor LightMove 4 die bisherigen Vorzüge des bewährten LightMove 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 LightMove 4 nun auch für eine Reihe zusätzlicher Anwendungen einsetzbar.
Der LightMove 4 ist eine Erweiterung des Move 4 und ist in der Lage die körperliche Aktivität sowie das Umgebungslicht gleichzeitig zu erfassen. Dank dieser Kombination ist es möglich in nur wenigen Schritten einfache Rückschlüsse auf das Bewegungsverhalten und die Umgebungsbeleuchtung der Probanden zu ziehen. Durch die hohe Auflösung des Lichtsensors sind selbst kleinste Beleuchtungsstärken zu erkennen.
Die Aufzeichnung und Speicherung der Rohdaten (5 Kanäle Lichtintensität, 3-Achsen-Beschleunigung, Drehrate, Luftdruck und Temperatur) ist über einen Zeitraum von bis zu 4 Wochen möglich. Die mit dem LightMove 4 gemessenen Rohdaten können auch live auf dem Sensor analysiert werden um sie mittels einer Bluetooth-Smart-Schnittstelle einfach z.B. auf ein Smartphone zu übertragen.
Mit Hilfe unserer Analyse-Software DataAnalyzer können Sie sich aus den aufgezeichneten Rohdaten Ausgabeparameter wie Beleuchtungsstärke (Lux), Helligkeit (von Dunkelheit bis Sonnenlicht), Farbtemperatur, Aktivitätsklassen, Schritte, Energieumsatz und Metabolische Äquivalente (MET) berechnen lassen und aussagekräftige Berichte erzeugen.
Der LightMove 4 ist optimiert für den Einsatz in wissenschaftlichen Studien und für das multimodale ambulante Assessment.
Top-Features
- Neues Design mit neuen Tragesystemen im wasserdichten Gehäuse
- Erweiterte Datenerfassung durch integriertes Gyroskop
- Neuer Beschleunigungssensor mit höherer Auflösung
- Detektion des Umgebungslichts
- Analyse der Strahlungsstärke
- Live Analyse der Daten auf dem Sensor
- Verbesserte Datenübertragung über Bluetooth-Smart Schnittstelle
- Exakte und validierte Erkennung von Alltagsaktivitäten
- Exakte und validierte Energieumsatzbestimmung
- Optimierte Ablageerkennung
- Java API für USB (Windows)
- API: Beispielimplementierung für Bluetooth Smart (Android)
Anwendungen
- Interaktives Ambulantes Assessment
- Schlafanalyse
- Erfassung von sedentärem Verhalten
- Aktivitätsmonitoring
- Verhaltensmonitoring
- Umgebungslichtmonitoring
- Energieumsatzbestimmung
- Schritterkennung
Dazu passende Produkte und Dienstleistungen
Downloads
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Technische Daten
| Power supply | Lithium-Polymer-Battery |
| Battery voltage | 3,7 V |
| Number of charging cycles | 300 (with 1 C / 1 C > 80%) |
| Internal memory | 4 GB |
| Maximum recording capacity | 4 weeks |
| Battery run time | ~ 7 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 (IP64) |
| Internal sensors | Ambient light sensor: Channels: 5 (red, green, blue, clear, IR) Measurement range: 0-~45000 lux Resolution: Up to ~0.011 lux (at low end) Output rate: 1 Hz
3D acceleration sensor: Measurement range: +/- 16 g Output rate: 64 Hz
Rotation rate sensor: Measurement range: +/-2000dps Resolution: 70 mdps Output rate: 64 Hz
Pressure sensor: Measurement range: 300 - 1100 hPa Noise: 0,03 hPa Output rate: 8 Hz
Temperature sensor: Output rate: 1 Hz |
| Live analysis | Light Mean Movement Acceleration Step count |
| Indicators | LED, 3-color Vibration alarm |
| User Interfaces | Marker (tapping) |
| Interfaces | Micro-USB, Bluetooth Smart (4.0) |
| API | Java API for USB (Windows) Example for Bluetooth Smart (Android) |
| Wear locations | Wrist |
| Wearing systems | Wrist Band |
| Environmental conditions | Temperature: -20 °C to 60 °C 0 °C to 45 °C during charging Atmospheric pressure: 300 to 1200 hPa absolute |
| Warranty | 2 years |
Literatur und Validierung
- Actigraph-Measured Movement Correlates of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) Symptoms in Young People with Tuberous Sclerosis Complex (TSC) with and without Intellectual Disability and Autism Spectrum Disorder (ASD)..
- Accuracy of Sedentary Behavior–Triggered Ecological Momentary Assessment for Collecting Contextual Information: Development and Feasibility Study.
- Mood and dysfunctional cognitions constitute within-subject antecedents and consequences of exercise in eating disorders..
- OREBA: A Dataset for Objectively Recognizing Eating Behaviour and Associated Intake..
- Improving mobility and participation of older people with vertigo, dizziness and balance disorders in primary care using a care pathway: feasibility study and process evaluation.
- Fear of Physical Activity, Anxiety, and Depression. Barriers to Physical Activity in Outpatients With Heart Failure?.
- The Freiburg sport therapy program for eating disorders: a randomized controlled trial..
- Using Acceleration Data for Detecting Temporary Cognitive Overload in Health Care Exemplified Shown in a Pill Sorting Task.
- Sedentary behavior in everyday life relates negatively to mood: An Ambulatory Assessment study.
- Promotion of physical activity-related health competence in physical education: study protocol for the GEKOS cluster randomized controlled trial.
- Dynamics of Intraindividual Variability in Everyday Life Affect Across
Adulthood and Old Age. - Real-Time Detection of Spatial Disorientation in Persons with Mild Cognitive Impairment and Dementia.
- Neural correlates of individual differences in affective benefit of real-life urban green space exposure.
- Energy Expenditure During Incline Walking – Benefits of Integrating a Barometer into Activity Monitors.
- Individual Differences in the Competence for Physical-Activity-Related Affect Regulation Moderate the Activity–Affect Association in Real-Life Situations.
- Embodied learning in the classroom: Effects on primary school children's attention and foreign language vocabulary learning.
- Intermittent Fasting (Alternate Day Fasting) in Healthy, Non-obese Adults: Protocol for a Cohort Trial with an Embedded Randomized Controlled Pilot Trial.
- A novel algorithm for detecting human circadian rhythms using a thoracic temperature sensor Article history :.
- Physical Activity and Depressive Mood in the Daily Life of Older Adults.
- Measuring Fear of Physical Activity in Patients with Heart Failure.
- Lightweight Visual Data Analysis on Mobile Devices - Providing Self-Monitoring Feedback.
- Contributions à l’élaboration d’un système d’aide médico-sociale à l’aide d’un robot humanoïde.
- Situationsadaptive Navigationsassistenz für Menschen mit Demenz.
- Real-Time Management of Multimodal Streaming Data for Monitoring of Epileptic Patients.
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- Detection of Parameters to Quantify Neurobehavioral Alteration in Multiple Sclerosis Based on Daily Life Physical Activity and Gait Using Ambulatory Assessment.
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- Energieumsatzmessung mit Aktivitätssensoren – Validität des kmsMove-Akzelerometers.
- Validity of the kmsMove-sensor in calculating energy expenditure during different walking intensities.
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