Capteur d'Activité Electrodermale et d'Activité
Le meilleur outil pour mesurer l'activité electrodermale et physique au quotidien!
EdaMove 4 - Capteur d'Activité Electrodermale et d'Activité
Il n'a jamais été aussi facile de capturer des données de l'activité electrodermale et de mouvement rapidement et avec précision dans la vie de tous les jours!
Le EdaMove 4 combine une excellente acquisition de signaux avec un confort inégalé, dont bénéficient à la fois les sujets et les chercheurs. Commencez votre étude en sachant que la qualité des données vaut la peine d'être publiée.
Grande précision
Obtenez des données précises grâce à notre analyse objective et complète basée sur nos différents paramètres de mesure.
Avec nos systèmes de capteurs et d'analyse polyvalents, nous vous aidons à rendre la surveillance plus simple et plus efficace au quotidien. Notre technologie performante vous permet de collecter toutes les données dont vous avez besoin, avec précision et en temps réel.
Le quotidien et le temps réel
Analysez vos sujets dans leur situation de vie naturelle.
De plus, movisens offre la possibilité unique de couplage de capteurs pour tous nos capteurs. Nos capteurs analysent les paramètres physiologiques en temps réel et transmettent les résultats via Bluetooth à un smartphone équipé de movisensXS. Les données transmises sont traitées par des algorithmes configurables individuellement et peuvent ainsi déclencher des interrogations sur le smartphone. Si vous souhaitez étudier des changements physiologiques tels qu'un niveau d'activité élevé ou du conductivité cutanée, ces événements peuvent servir de déclencheurs pour des requêtes au sein de l'étude.
Analyse multimodale des données
Combinez les données de vos capteurs avec Experience Sampling Data.
Le EdaMove 4 offre aux chercheurs une flexibilité supérieure, car nos algorithmes d'analyse sont capables d'extraire des paramètres d'activité précis à partir d'une multitude de positions de port. Vous pouvez ainsi trouver la solution la plus pratique pour vos participants et votre étude. Pour tirer le meilleur parti des données brutes recueillies par le capteur, la plupart des chercheurs préfèrent les analyser à l'aide des algorithmes validés et basés sur l'AI du DataAnalyzer.
Profitez de notre longue expérience dans le domaine de l'évaluation ambulatoire et laissez-nous vous proposer une solution d'analyse adaptée à vos besoins
Nos capteur EdaMove 4 est utilisé dans les domaines suivants
EDA Monitoring
- Mesure EDA au quotidien
- EDA et mesure de l'activité
- EDA et mesure de Variabilité de la fréquence cardiaque
Recommandations pour EDA Monitoring
Interactive Ambulente Assessment
- EDA mesure et Experience Sampling
- Combinaison de différents paramètres de capteurs
- Trigger algorithms
Recommendations pour Interactive Ambulente Assessment
Look and Feel - La mesure EDA valide et fiable avec movisens
Produits et services adaptés
Bon à savoir
Données brutes et données en direct
Données brutes
Les données primaires sont des données qui sont obtenues directement lors d'une observation, d'une mesure ou d'une collecte de données et qui ne sont pas encore traitées. Elles représentent les informations originales recueillies par les capteurs. Les données brutes issues de données d'accélération, de données ECG, de données EDA sont généralement représentées sous forme de graphiques. Elles sont ensuite traduites en paramètres tels que HR, steps, dépense énergétique.Avantage:
Les données brutes peuvent toujours être utilisées ultérieurement, par exemple pour un nouvel algorithme, une nouvelle IA, et elles peuvent également être intégrées dans d'autres logiciels.
Inconvénient:
Elles sont volumineuses (quantité de données) et nécessitent beaucoup de mémoire.
Données en direct
Outre le calcul hors ligne, le EdaMove 4 offre la possibilité d'une analyse en direct de l'activité physique et en liaison avec movisensXS. En mode live, les paramètres secondaires suivants peuvent être mesurés, calculés et transmis via l'interface Bluetooth Smart : Accélération du mouvement et nombre de pas. Ces valeurs sont transmises au rythme d'une valeur par minute.Fiche technique
|
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 (IP64) |
|
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 |
Littérature et validation
- Predicting experiences of paranoia and auditory verbal hallucinations in daily life with ambulatory sensor data – A feasibility study.
- Effect of task nature during short digital deprivation on time perception and psychophysiological state.
- Virtual Reality-Based Approach to Evaluate Emotional Everyday Scenarios for a Digital Health Application.
- The effect of social anxiety on social attention in naturalistic situations.
- A momentary approach to understanding subjective well-being: Daily motives, personality, and affect.
- Evaluating Team Workload Through Physiological Synchrony: An Exploratory Study Using MdRQA Data to Assess Teams in Action.
- Applying artificial intelligence on EDA sensor data to predict stress on minimally invasive robotic-assisted surgery.
- The use of music for Solace, its connection to Openness and its moderating effects on music listening and stress.
- Studying the Influence of Single Social Interactions on Approach and Avoidance Behavior – A Multimodal Investigation in Immersive Virtual Reality.
- Seven robust and easy to obtain biomarkers to measure acute stress.
- Social Conditioning in Immersive Virtual Reality Elicits a Hypervigilant-Avoidant Response Pattern.
- Predicting the onset of psychotic experiences in daily life with the use of ambulatory sensor data – A proof-of-concept study.
- 3. OBJECTIVE ANALYSIS AND COMPARISON OF STRESS LEVEL DURING ROBOTIC AND CONVENTIONAL LAPAROSCOPIC SURGERY.
- Physiological synchrony in brain and body as a measure of attentional engagement.
- Understanding the combined effects of sleep deprivation and acute social stress on cognitive performance using a comprehensive approach.
- Analysis of EDA and Heart Rate Signals for Emotional Stimuli Responses.
- Human uncertainty in interaction with a machine: establishing a reference dataset.
- The connection between stress, density, and speed in crowds.
- Approaches, Applications and Challenges in Physiological Emotion Recognition—A Tutorial Overview.
- Untersuchungen zur Integration objektiver Messgrößen in ein Virtual-Reality-Studiendesign zur Evaluation subjsubjekt Eindrücke von Fahrzeuginnenräumen.
- Pedestrian Crowd Management Experiments: A Data Guidance Paper.
- Physiological and neural synchrony in emotional and neutral stimulus processing: A study protocol.
- Robustness of Physiological Synchrony in Wearable Electrodermal Activity and Heart Rate as a Measure of Attentional Engagement to Movie Clips.
- Tranquillity, transcendence, and retreat: the transformative practice of listening at Evensong.
- At Crossroads in a Virtual City: Effect of Spatial Disorientation on Gait Variability and Psychophysiological Response among Healthy Older Adults.
- The Effects of Stimulus Duration and Group Size on Wearable Physiological Synchrony.
- Can Music-evoked autobiographical memories be triggered through music recommendation.
- Waiting Behavior and Arousal in Different Levels of Crowd Density: A Psychological Experiment with a “Tiny Box”.
- Current trends and opportunities in the methodology of electrodermal activity measurement.
- Validation of wearables for electrodermal activity (EdaMove) and heart rate (Wahoo Tickr).
- Heart rate variability, postural sway and electrodermal activity in competitive golf putting.
- How does it feel to walk in Berlin? Designing an Urban Sensing Lab to explore walking emotions through EDA sensing.
- Assessing the difficulty of annotating medical data in crowdworking with help of experiments.
- Towards the Applicability of Measuring the Brain Activity in the Context of Process Model Comprehension.
- 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. - A Comparison between Laboratory and Wearable Sensors in the Context of Physiological Synchrony.
- A Usability Study of Physiological Measurement in School Using Wearable Sensors.
- Using Virtual Reality Scenarios Along With Physiological Measures as Intervention Procedure in Patients With Dementia.
- 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.
D'autres publications ici.