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勝宏精密科技股份有限公司
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©2019 by 勝宏精密科技股份有限公司. Sheng Hong Precision Technology Co., Ltd.

【MindWave Starter Kit 2】

本公司所引進的腦波儀,是美國神念科技最新腦波偵測技術,能夠偵測受測者當下的認知與情緒狀態;儀器完全是非侵入式的輔導工具,不會產生任何副作用,並皆經過NCC國家通訊傳播委員會FCC、CE、FC、SRRC等安規認證,讓科技能夠安全地幫助到我們的生活。

是世界上最便宜的研究級腦電耳機,它可以與移動設備(iOS和Android)和筆記型電腦(Windows和Mac)相連接,與遊戲、健腦和教育軟件配套使用,內嵌的TGAM生物傳感芯片可以讀取清晰的腦電信號,對許多消費行業具有革命性意義!

 

【腦波應用的第一步】

■使用藍芽傳輸介面,配合神念腦波晶片,可即時讀取每秒512筆原始腦波訊號。

■可搭配SDK開發套件自行設計腦波相關軟體與演算法,是成本最低之腦波開發途徑。

■人性化設計,大人小孩皆適用配載。

■附多款腦波相關應用程式,讓您在遊戲中體驗專注與放鬆的真實感覺。

 

【教學領域方面】

若應用於語文、數學等數位學習教材的學習,腦波儀可以應用於監測學生學習時的專注力水平, 並由此可探討教材的設計型式是否可吸引學生專注學習。

 

【腦力訓練方面】

可搭配軟體使用,記錄使用者的大腦專注及放鬆程度,透過螢幕畫面直觀的呈現使用者目前的專注及放鬆程度,而讓使用者學習到如何掌握及訓練自己大腦的專注及放鬆。

 

【規格介紹】

■運動型TGAM1腦電波模組

■自動配對

■藍芽v4.0 (10米範圍內)

■腦波儀固定ID(配對時腦波儀內有一個唯一的Mac碼)

 

【額外可支援之軟體】

■支援iOS和Android系統: (通過TGSP 和TGCD介面,範例編碼及串列輸入/輸出視窗的所有程式語言)

■MacOSx(通過TGSP和TGCD介面,範例編碼及串列輸入/輸出協定的所有程式設計語言)

■Arduino(教學教程,範例編碼及串列輸入/輸出協定的Processing開發環境)

■Linux(C/C++ via sample code and serial I/O protocol)

■Linux(C/C++ via 示例編碼 and 串列輸入/輸出協定)

■原始腦電波演算並輸出EEG腦電功率譜(Alpha, Beta等等)

■演算並輸出NeuroSky(神念科技)的專利eSense專注度、eSense放鬆度、眨眼檢測及其它指數腦電訊號質量分析。

 

【完整的測量數據】

■原始腦電波

■處理並輸出EEG腦電功率譜(α波、β波等)

■處理並輸出NeuroSky(神念科技)的專利:eSense專注度、放鬆度、眨眼檢測以及其他指數

■腦電信號質量分析(可用來檢測接觸不良及設備是否戴在頭上)

 

【產品特色】

■採用最先進的ThinkGearAM晶片

■採用AAA四號鹼性電池

■藍芽傳輸模組,可與PC/NB/PAD等具藍芽連線功能之電算器使用 別再傻傻被詐欺分不清囉,美國矽谷神念科技 在台沒有所謂的總代理,只有授權經銷商喔。

 

『美國矽谷神念科技與勝宏科技的"授權書"』 勝宏也有提供SDK供使用者製作軟體開發,可以開發自己想要的腦波應用軟體

■ 60Hz:台灣/韓國/菲律賓/美國/加拿大/墨西哥等

■ 50Hz:中國/日本/香港/新加坡/泰國等

 

【MindWave Starter Kit 2】

■Learn about your brainwaves, train your meditation, and develop your own applications with the MindWave Mobile Brainwave Headset.

■Safely measures brainwaves as you interact with your computer or mobile device. Designed in Silicon Valley.Monitor your levels of attention and relaxation.

■Over 100 brain-training and educational apps available at NeuroSky's app store. Supports Windows,Mac, iOS and Android.

■Features MyndPlay, an interactive movie application that incorporates the power of your mind!

■This device is not intended for medical purposes.

 

〔REF〕 C. Y. Liao, R. C. Chen and S. K. Tai, "Emotion stress detection using EEG signal and deep learning technologies," 2018 IEEE International Conference on Applied System Invention (ICASI), Chiba, 2018, pp. 90-93. doi: 10.1109/ICASI.2018.8394414

 

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