從豐富分析工具集合中生成的數據可立即通過所有數據輸出的圖形顯示進行回放。令人驚嘆的3D計算機渲染對象動畫可以被視為骨架、簡筆畫或人形。集成使用市場上廣泛硬件實現對人體運動、大腦活動、眼球運動、肌肉募集和作用在身體上的外力實時測量。 MotionMonitor可以集成和準確定位市場上運動、運動所有主流廠家硬件，數據完全同步。確保您選擇的組件協同工作，并使用的計算機渲染和圖形顯示實時呈現。數據輸出包括關節力和力矩，以及從虛擬環境同步接收的用戶定義變量，以及所有運動和動力學數據，包括用自上而下或自下而上的逆動力學模型計算的聯合力和矩。為您獨特的研究需求提供、系統化、高質量的數據。 數據可在不需要編程的直觀下拉菜單中使用。用戶可編寫腳本定義額外的數據和事件，并與統計模塊一起擴展固有功能。
該系統是動作運動捕捉分析業界集成能力強的平臺，包含但不于如下品牌： - 美國Ascension的 trakSTAR位置跟蹤器 - Polhemus 的 Fastrak位置跟蹤器 - Polhemus 的Polhemus 的Patriot位置跟蹤器 - Polhemus 的Liberty 位置跟蹤器 - Polhemus 的G4位置跟蹤器 - Motion Analysis Corp的Haw動作捕捉相機 - Motion Analysis Corp的Eagle動作捕捉相機 - Motion Analysis Corp的Osprey 動作捕捉相機 - Motion Analysis Corp的Kestrel 動作捕捉相機 - Qualisys 的 Oqus動作捕捉相機 - Qualisys 的 Miqus相機 - VICON 的 Vero相機 - VICON 的 Bonita相機 - VICON 的 Vantage相機 - VICON 的 T 系列相機 - VICON 的 MX 相機 - Natural Point 的 Optitrak Flex 動作捕捉相機 - Natural Point 的 OPrime 動作捕捉相機 - PhaseSpace 的 Impulse 和 Impulse2動作捕捉手套、相機和捕捉系統 - Phoenix Technologies Incorporated 的 Visualeyez 3D動作捕捉系統 - Northern Digital 的 Optotrak 3020 和 Certus - Metria Innovation 的 MPT 莫爾相位跟蹤系統 - Xsens慣性測量單元 - Delsys慣性測量單元 - APDM慣性測量單元 - InterSense慣性測量單元 - Bertec測力臺 - AMTI 測力臺 - Kistler 測力臺 - Bertec儀表式樓梯 - AMTI 儀表式樓梯 -bertec儀表式跑步機(提供跑步機的實時動態控制) -ATI微型稱重傳感器 -AMTI微型稱重傳感器 -Bertec 微型稱重傳感器
MotionMonitor在涉及人體運動研究的廣泛應用中提供實時解決方案。旨在分析人體運動的所有方面，從可能影響人體運動的外部刺激開始；響應該模擬的大腦活動的測量和可視化；然后測量和分析影響運動所需的肌肉募集；報告標準運動 學和由此產生的聯合力。刺激以各種格式進行監控，從一維目標到在WorldViz和Unity中創建的3D沉浸式虛擬。視覺刺激呈現在簡單的平面屏幕、頭戴式顯示器、立體投影屏幕和的Bertec沉浸式穹頂上。大腦活動從 3 個不同的 EEG 系 統同步捕獲，提供輕松識別事件和關聯運動的能力。所有的 EMG 系統都對肌肉募集進行了物理測量。此外，可以使用具有用戶定義的優化程序的集成肌肉模型對單個肌肉活動進行建模。反向動力學來自 10 個不同的動作捕捉系統和所有的測力臺生產商收集的數據。 軟件在用于捕獲數據的技術的廣度和它所包含的分析深度方面。
人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統之間的協調互動。盡管了解運動神經肌肉和肌肉骨骼功能的潛在機制，但目前還沒有對復合神經肌肉骨骼系統中神經機械相互作用的相關實驗理解。這是理解人類運動的主要挑戰。 為了解決這個問題，MotionMonitor開發了綜合多尺度建模平臺，包括肌肉、骨骼和神經模型等等。我們使用**的高密度肌電圖 (HD-EMG) 與盲源分離相結合，將干擾 HD-EMG 信號識別到由同時控制許多肌肉纖維的脊髓運動神經元放電的尖峰列車集合中。我們開發了由體內運動神經元放電驅動的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于計算所得肌肉骨骼力的高保真估計。這將使神經控制的肌肉組織如何與骨骼組織相互作用的分析能力qian所未有，因此將為了解神經肌肉/骨科ji病的病因、診斷和治liao開辟新的途徑。
神經科學和運動控制的研究受益于內置于我們方案的各種硬件和分析。 使用任何 Tobii 頭戴式眼動追蹤系統來捕捉與其他數據同步的實時 3D 眼動數據。分析視線交叉點。 使用 Biosemi 或 AntNeuro 硬件捕獲 EEG 數據。適用于坐姿、站立和活躍的任務。根據其他運動學數據在 EEG 數據中創建用戶定義的興趣點。 實時呈現視覺、聽覺和觸覺提示。可以使用簡單的幾何形狀、條形圖或時間序列圖或特定于應用程序的視覺效果（如紅綠燈）以多種方式呈現用戶定義的視覺提示。 使用 監視器r 與 Unity 和 World Viz 的雙向通信將視覺反饋擴展到虛擬現實。 3D 可視化可以以多種方式呈現。一些例子包括： 手部實驗室：專為上肢研究設計的立體屏幕和桁架系統。為主體提供與屏幕上或屏幕前呈現的 3D 虛擬對象進行交互的能力。 沉浸式顯示器：一個完整的硬件和軟件解決方案，當手臂的可視化被隱藏或擾動時，使用同位半鏡屏幕進行研究。 綜合研究環境系統 (IRES)：與 Bertec 合作創建的研究質量環境。配備帶 3D 動作捕捉系統和儀表跑步機的沉浸式 VR 圓頂。
動作的激活可能有兩種情況：一是外源性線索激活，二是內源性線索激活。外源性線索更多依靠外部的刺激進行運動反應（如根據看到的障礙物而作出避讓的動作，或者是根據記憶中的障礙物位置作出避讓），而外源性線索的運動更多與運動前區有關（運動前區廣泛地受到頂葉和小腦的神經支配）。內源性線索指自我引導的、習得較好的運動，往往和輔助運動區（次級運動區）有關（輔助運動區接受前額葉和基底神經節的大量纖維投射），如我們用手敲門。
不過內外部控制并不是被嚴格區分的，很多協調的動作是由多種來源的信息指導的。
內外源運動的區別，也體現在新手到專家的轉變上。在剛學習一項運動時（新手），我們更多的依賴外界刺激做出動作調整，且往往是調整下一階段的動作，此時，PET（正電子斷層掃描）研究發現，外側運動前區及前額葉區域的血流量發生了相應的變化；當我們熟練一項運動后，更多的是靠內源性信息指導，此時較少依賴外界的反饋（太過熟練了），更多的靠著自己內部加工來即時調整動作，在腦區中，輔助運動區和海馬的血流量增加