IDUN Guardian 4 Starter 耳内脑电开发平台
IDUN Guardian 4 Starter 是面向耳内脑电与音频融合应用的开发入口。产品以柔软 Dryode® 耳塞传感器接触耳道,结合 2 通道生物电前端、9 轴 IMU 与动铁音频单元,在耳机形态中连接脑电感知、音频播放与端侧处理。设备支持蓝牙 5.4、A2DP/HFP、Bluetooth LE 音频,并可通过 Web/移动 App 完成连接、电量与电极接触状态检查、EEG/IMU 记录、CSV 导出及实时流接入。开发侧提供 TypeScript、Python SDK 与 Public API,支持 LSL 数据流和 API-key 安全认证。Guardian 4 适合耳内 EEG 研究、神经反馈原型、音频交互、免手交互探索与可穿戴应用开发;产品为健康管理与研究设备,不用于疾病诊断、治疗或预防。
三、核心卖点
耳内 EEG 与音频融合
在耳机形态中同步进行耳内脑电采集与声音播放,支持音频与脑电同步使用。
Dryode® Duo 干接触传感器
柔软、可贴合的导电接触材料,无需导电凝胶或复杂准备,适合长时间佩戴研究;典型电极阻抗 < 20–200 kΩ,平均使用时间约 1 年。
2 通道 EEG + 250 Hz 采样
高输入阻抗(>1 GΩ)、低噪声(0.22 μV RMS)、CMRR > 110 dB,交流动态范围 200 mVpp;配备 BioZ 通道与主动 RLD 噪声抑制电路。
9 轴 IMU 运动感知
集成加速度、角速度与磁场感知,可结合体动与 EEG 设计工作、休息、睡眠等相关实验。
蓝牙 5.4 与 LE Audio
支持 Bluetooth 5.4、A2DP/HFP、Bluetooth LE 音频;产品详情另提及 Wi-Fi 能力,具体以实际配置与接口为准。
开发工具完整
提供 Web/移动 App、TypeScript SDK、Python SDK、Public API、CSV 导出、LSL 实时流与 API-key 认证,便于将实时数据接入自定义应用。
可选实时分类器
可选订阅实时分类器与报告,包括咬牙检测、左右眼动追踪、FFT 等;疲劳、放松、认知负荷、聆听努力、Peak Alpha、Brain-Battery 等功能仍处于开发中,按实际开放功能确定方案。
支持 OEM/ODM 集成
BSIP(Brain Sensing Integration Package)面向耳机品牌与开发团队,提供传感组件、硬件与参考设计、嵌入式智能、App/SDK/云端接口等模块化合作集成。
IDUN Guardian 4 Starter 耳内脑电开发平台
四、技术规格
模块 | 主要参数 |
产品形态 | 耳内 EEG 耳机 / 开发平台(Guardian 4 Starter) |
EEG 通道 | 2 通道 |
采样率 | 250 Hz |
输入阻抗 | > 1 GΩ |
信号噪声 | 0.22 μV RMS |
共模抑制比 | > 110 dB |
交流动态范围 | 200 mVpp |
电极 | Dryode® Duo 干接触 EEG 传感器;2CH 耳塞电极;无需凝胶;典型阻抗 < 20–200 kΩ;平均使用约 1 年 |
辅助测量 | BioZ 通道;主动 RLD 噪声抑制电路 |
运动感知 | 9 轴 IMU:加速度、角速度、磁场 |
音频 | 动铁单元;111 dB SPL @ 100 mV;最大 SPL 120–126 dB;THD 0.3% @ 94 dB、0.4% @ 100 dB;支持音频与脑电同步使用 |
连接 | Bluetooth 5.4;A2DP/HFP;Bluetooth LE 音频;产品详情提及 Wi-Fi 能力,具体以实际配置为准 |
本机存储 | 可保存 12 小时数据;并非续航指标 |
供电/续航 | 按具体配置确认 |
软件接口 | Web / 移动 App;TypeScript、Python SDK;Public API;CSV 导出;LSL 数据流;API-key 安全认证 |
实时分类器 | 咬牙检测、左右眼动追踪、FFT;疲劳追踪与休息管理、放松与平静、认知负荷、聆听努力、Peak Alpha、Brain-Battery 等为开发中功能 |
合规定位 | 健康管理与研究设备,不用于疾病诊断、治疗或预防 |
五、软件与开发工作流
连接与检查
在 Web/App 中连接设备,查看电量与电极接触状态。
采集与导出
记录 EEG 与 IMU,导出 CSV,结合任务标记进行分析。
开发与集成
通过 SDK/API 获取数据,将实时流接入自定义应用;支持 Python SDK、Public API、LSL 与 API-key 认证。
端侧应用
可利用本机处理能力开发低延迟交互;离线使用需相应授权。
六、典型应用场景
耳内 EEG 研究:耳内脑电采集、信号质量检查、实验数据记录与导出。
神经反馈原型:结合实时 EEG 流与分类器构建反馈应用原型。
神经自适应音频:同步脑电采集与声音播放,研究音频刺激与状态反馈。
日常状态研究:结合体动与 EEG,设计工作、休息与睡眠相关实验。
免手交互:利用咬牙与水平眼动事件,探索耳机或应用控制。
可穿戴应用开发:通过 SDK/API 将实时数据接入自定义应用。
OEM/ODM 合作:通过 BSIP 将脑电能力嵌入耳机产品与系统。
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