从丰富分析工具集合中生成的数据可立即通过所有数据输出的图形显示进行回放。令人惊叹的3D计算机渲染对象动画可以被视为骨架、简笔画或人形。集成使用市场上广泛硬件实现对人体运动、大脑活动、眼球运动、肌肉募集和作用在身体上的外力实时测量。 MotionMonitor可以集成和准确定位市场上运动、运动所有主流厂家硬件，数据完全同步。确保您选择的组件协同工作，并使用的计算机渲染和图形显示实时呈现。数据输出包括关节力和力矩，以及从虚拟环境同步接收的用户定义变量，以及所有运动和动力学数据，包括用自上而下或自下而上的逆动力学模型计算的联合力和矩。为您独特的研究需求提供、系统化、高质量的数据。 数据可在不需要编程的直观下拉菜单中使用。用户可编写脚本定义额外的数据和事件，并与统计模块一起扩展固有功能。
该系统是动作运动捕捉分析业界集成能力强的平台，包含但不于如下品牌： - 美国Ascension的 trakSTAR位置跟踪器 - Polhemus 的 Fastrak位置跟踪器 - Polhemus 的Polhemus 的Patriot位置跟踪器 - Polhemus 的Liberty 位置跟踪器 - Polhemus 的G4位置跟踪器 - Motion Analysis Corp的Haw动作捕捉相机 - Motion Analysis Corp的Eagle动作捕捉相机 - Motion Analysis Corp的Osprey 动作捕捉相机 - Motion Analysis Corp的Kestrel 动作捕捉相机 - Qualisys 的 Oqus动作捕捉相机 - Qualisys 的 Miqus相机 - VICON 的 Vero相机 - VICON 的 Bonita相机 - VICON 的 Vantage相机 - VICON 的 T 系列相机 - VICON 的 MX 相机 - Natural Point 的 Optitrak Flex 动作捕捉相机 - Natural Point 的 OPrime 动作捕捉相机 - PhaseSpace 的 Impulse 和 Impulse2动作捕捉手套、相机和捕捉系统 - Phoenix Technologies Incorporated 的 Visualeyez 3D动作捕捉系统 - Northern Digital 的 Optotrak 3020 和 Certus - Metria Innovation 的 MPT 莫尔相位跟踪系统 - Xsens惯性测量单元 - Delsys惯性测量单元 - APDM惯性测量单元 - InterSense惯性测量单元 - Bertec测力台 - AMTI 测力台 - Kistler 测力台 - Bertec仪表式楼梯 - AMTI 仪表式楼梯 -bertec仪表式跑步机(提供跑步机的实时动态控制) -ATI微型称重传感器 -AMTI微型称重传感器 -Bertec 微型称重传感器
MotionMonitor在涉及人体运动研究的广泛应用中提供实时解决方案。旨在分析人体运动的所有方面，从可能影响人体运动的外部刺激开始；响应该模拟的大脑活动的测量和可视化；然后测量和分析影响运动所需的肌肉募集；报告标准运动 学和由此产生的联合力。刺激以各种格式进行监控，从一维目标到在WorldViz和Unity中创建的3D沉浸式虚拟。视觉刺激呈现在简单的平面屏幕、头戴式显示器、立体投影屏幕和的Bertec沉浸式穹顶上。大脑活动从 3 个不同的 EEG 系 统同步捕获，提供轻松识别事件和关联运动的能力。所有的 EMG 系统都对肌肉募集进行了物理测量。此外，可以使用具有用户定义的优化程序的集成肌肉模型对单个肌肉活动进行建模。反向动力学来自 10 个不同的动作捕捉系统和所有的测力台生产商收集的数据。 软件在用于捕获数据的技术的广度和它所包含的分析深度方面。
人体运动源于神经、肌肉和骨骼系统之间的协调互动。尽管了解运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制，但目前还没有对复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用的相关实验理解。这是理解人类运动的主要挑战。 为了解决这个问题，MotionMonitor开发了综合多尺度建模平台，包括肌肉、骨骼和神经模型等等。我们使用**的高密度肌电图 (HD-EMG) 与盲源分离相结合，将干扰 HD-EMG 信号识别到由同时控制许多肌肉纤维的脊髓运动神经元放电的尖峰列车集合中。我们开发了由体内运动神经元放电驱动的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于计算所得肌肉骨骼力的高保真估计。这将使神经控制的肌肉组织如何与骨骼组织相互作用的分析能力qian所未有，因此将为了解神经肌肉/骨科ji病的病因、诊断和治liao开辟新的途径。
神经科学和运动控制的研究受益于内置于我们方案的各种硬件和分析。 使用任何 Tobii 头戴式眼动追踪系统来捕捉与其他数据同步的实时 3D 眼动数据。分析视线交叉点。 使用 Biosemi 或 AntNeuro 硬件捕获 EEG 数据。适用于坐姿、站立和活跃的任务。根据其他运动学数据在 EEG 数据中创建用户定义的兴趣点。 实时呈现视觉、听觉和触觉提示。可以使用简单的几何形状、条形图或时间序列图或特定于应用程序的视觉效果（如红绿灯）以多种方式呈现用户定义的视觉提示。 使用 监视器r 与 Unity 和 World Viz 的双向通信将视觉反馈扩展到虚拟现实。 3D 可视化可以以多种方式呈现。一些例子包括： 手部实验室：专为上肢研究设计的立体屏幕和桁架系统。为主体提供与屏幕上或屏幕前呈现的 3D 虚拟对象进行交互的能力。 沉浸式显示器：一个完整的硬件和软件解决方案，当手臂的可视化被隐藏或扰动时，使用同位半镜屏幕进行研究。 综合研究环境系统 (IRES)：与 Bertec 合作创建的研究质量环境。配备带 3D 动作捕捉系统和仪表跑步机的沉浸式 VR 圆顶。
动作的激活可能有两种情况：一是外源性线索激活，二是内源性线索激活。外源性线索更多依靠外部的刺激进行运动反应（如根据看到的障碍物而作出避让的动作，或者是根据记忆中的障碍物位置作出避让），而外源性线索的运动更多与运动前区有关（运动前区广泛地受到顶叶和小脑的神经支配）。内源性线索指自我引导的、习得较好的运动，往往和辅助运动区（次级运动区）有关（辅助运动区接受前额叶和基底神经节的大量纤维投射），如我们用手敲门。
不过内外部控制并不是被严格区分的，很多协调的动作是由多种来源的信息指导的。
内外源运动的区别，也体现在新手到专家的转变上。在刚学习一项运动时（新手），我们更多的依赖外界刺激做出动作调整，且往往是调整下一阶段的动作，此时，PET（正电子断层扫描）研究发现，外侧运动前区及前额叶区域的血流量发生了相应的变化；当我们熟练一项运动后，更多的是靠内源性信息指导，此时较少依赖外界的反馈（太过熟练了），更多的靠着自己内部加工来即时调整动作，在脑区中，辅助运动区和海马的血流量增加