ਕੀ ਈਈਜੀ ਹੈੱਡਬੈਂਡ ਮੈਡੀਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਖਪਤਕਾਰ-ਗ੍ਰੇਡ ਈਈਜੀ ਹੈੱਡਬੈਂਡਸ ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਵੇਲੇ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਝਲਕ ਪਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਈਈਜੀ ਸਿਸਟਮ ਮਹਿੰਗੇ ਹੋਏ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਈਈਜੀ ਹੈੱਡਬੈਂਡਸ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲਗਭਗ ਕੋਈ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਮਰਨ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ! ਪਰ ਇਸ ਸਾਰੇ ਈਈਜੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?

ਈਈਜੀ ਹੈੱਡਬੈਂਡ ਨੂੰ ਉੱਚ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਝਲਕ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ. ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਈਈਜੀ ਹੈੱਡਬੈਂਡਸ ਸਮੇਤ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਈਈਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅੰਤਰ ਹਨ.

ਹੇਠਾਂ ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗਾ:

ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਨਾ

ਸਾਰੇ ਉਪਕਰਣ ਨਿਰਮਿਤ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ (ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ) ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਈਈਜੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬੈਂਡਾਂ ਨੂੰ ਡੈਲਟਾ, ਥੀਟਾ, ਅਲਫ਼ਾ, ਬੀਟਾ ਅਤੇ ਗਾਮਾ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਬੈਂਡਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਇਕਸਾਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਅਲਫ਼ਾ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ 8-12 Hz ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ, ਇਸਨੂੰ 7.5-13.5 Hz ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੇਤਨਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ.

ਸਥਾਨ, ਸਥਾਨ, ਸਥਾਨ

ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਈਈਜੀ ਸੰਵੇਦਕਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਿuroਰੋਮੇਡੀਟੇਸ਼ਨ ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਸੰਬੰਧ ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਨੈਟਵਰਕ (ਡੀਐਮਐਨ) ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਕੇਂਦਰ ਸਿਰ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਪਾਸੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਗੈਰੀਸਨ, ਐਟ ਅਲ., 2013; ਟੈਰੈਂਟ, 2020; ਵੈਨ ਲੁਟਰਵੇਲਡ, 2016). ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਈਈਜੀ ਉਪਕਰਣ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਮਾਪਦੇ, ਮੱਥੇ ਅਤੇ ਟੈਂਪੋਰਲ ਲੋਬਸ (ਕੰਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਰ ਦੇ ਪਾਸੇ) ਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸੈਂਸਰ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ.

ਸਿਮਰਨ ਦੀ ਕਿਸਮ

ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਿਮਰਨ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਤੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਵੇਖੋ ਟੈਰੈਂਟ, 2017; ਟ੍ਰੈਵਿਸ, ਅਤੇ ਸ਼ੀਅਰ, 2010). ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਫੋਕਸ ਮੈਡੀਟੇਸ਼ਨ ਡੀਐਮਐਨ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਫਰੰਟਲ ਲੋਬਸ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਡੀਐਮਐਨ ਨੂੰ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਈਂਡਫੁੱਲਨੈਸ ਮੈਡੀਟੇਸ਼ਨ ਸੈਲੀਏਂਸ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਖੁੱਲੇ ਦਿਲ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਖੱਬੇ ਫਰੰਟਲ ਏਰੀਆ ਅਤੇ ਸੈਲੀਏਂਸ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਸ਼ਾਂਤ ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਅਭਿਆਸ DMN ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਕੇਂਦਰਾਂ (ਖੱਬੇ ਅਰਧ -ਗੋਲੇ) ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.

ਧਿਆਨ ਦੇ ਬਹੁਤੇ ਰਾਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ measureੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣ ਲਈ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਦੋ ਵੱਖ -ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਈਈਜੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਵਿਰੋਧ ਦੇ ਨਾਲ (ਟੈਰੈਂਟ, 2017 ਬੀ). ਇਸ ਲਈ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਮਰਨ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਇਰਾਦਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ?

ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਬਨਾਮ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ

ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਸਿਮਰਨ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਬ੍ਰੇਨ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਖੂਨ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ. ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਖੂਨ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਖੂਨ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ (ਬੀਟਾ, ਉੱਚ ਬੀਟਾ, ਗਾਮਾ) ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਹੌਲੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ (ਡੈਲਟਾ, ਥੀਟਾ, ਅਲਫ਼ਾ), ਜਾਂ ਕੁਝ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਕਮੀ.

ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹਰ ਕੋਈ ਸਰਗਰਮੀ ਜਾਂ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ਤੇ ਘੱਟ ਅਲਫ਼ਾ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਉੱਚ ਬੀਟਾ ਘਟਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਮਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਂਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੋਈ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀ ਅਲਫ਼ਾ 1 ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਉਸ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੈਡੀਟੇਸ਼ਨ ਹੈੱਡਸੈੱਟ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ.

ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਿਓ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹੈੱਡਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੀਫ੍ਰੰਟਲ ਲੋਬਸ (ਮੱਥੇ 'ਤੇ) ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫੋਕਸ ਮੈਡੀਟੇਸ਼ਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਫਰੰਟ ਲੋਬ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਹੁਣ ਤੱਕ, ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ.

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਜੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੇਗਾ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਸਿਮਰਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਸਰਗਰਮੀ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਘੁੰਮ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਵੀਕਐਂਡ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਰਾਤ ਦੇ ਖਾਣੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਮਾਗ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਹਾਲਾਂਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਨਨ ਅਭਿਆਸ ਦੌਰਾਨ ਭਟਕ ਰਿਹਾ ਹੈ.

ਉਦੋਂ ਕੀ ਜੇ ਉਹੀ ਉਪਕਰਣ ਫਰੰਟਲ ਲੋਬਸ ਦੇ ਅਯੋਗ ਹੋਣ ਨੂੰ ਮਾਪ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਜਦੋਂ ਮਨ ਸ਼ਾਂਤ ਜਾਂ ਸ਼ਾਂਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਹੌਲੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਧੇਗੀ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਗਤੀਵਿਧੀ ਘਟੇਗੀ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲੇਗਾ. ਹੁਣ ਤੱਕ, ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ.

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ ਵੀ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੌਂ ਰਹੇ ਹੋ (ਜੋ ਕਿ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਜਾਂ ਵੱਖਰਾ (ਧਿਆਨ ਵੀ ਨਹੀਂ).

ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਈਈਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦਾ ਇਹ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਗ੍ਰੇਡ ਉਪਕਰਣ ਉਪਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਮਨਨਸ਼ੀਲ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕੇ.

ਘੱਟੋ ਘੱਟ, ਈਈਜੀ ਮੈਡੀਟੇਸ਼ਨ ਹੈਡਬੈਂਡ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ internalੰਗ ਨਾਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਾਜਾਂ ਦੀ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਸਿਮਰਨ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੇਰਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਮਰਨ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ, ਖਪਤਕਾਰ-ਗ੍ਰੇਡ ਈਈਜੀ ਉਪਕਰਣ ਸਿਮਰਨ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਮੈਡੀਟੇਸ਼ਨ ਕੋਚਿੰਗ ਜਾਂ ਰਸਮੀ ਸਿਮਰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ.