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宽带高速光电信号分析仪
5G、大数据、人工智能、元宇宙等新业务应用的兴起,以及后疫情时代催生的远程办公、远程教学等实时视频业务,急剧加速了通信网络流量激增的趋势。而长距离、大容量、高速率的光纤通信技术成为了实现信息化社会和数字经济的必由之路。对于光通信产业链上的模块厂商、设备制造商、运营商来说,测试是必不可少的环节。一般来说,驱动光收发机的高速芯片的开发进度会比光通信器件滞后差不多一年。 在光通信模块厂商、设备制造商开发最新相干光通信子组件时,工程师需要先进的测试设备,提供足够的性能,证明其最终模块设计的预期性能。随着系统速率的提升,复杂调制格式的演进,市场大量需求的出现,催生了低成本、高性能的宽带高速光电信号分析仪的巨大市场需求。同时,当今世界格局下,亟需突破国外在高速光通信信号检测领域对国内的技术限制和关键仪器、器件的性能瓶颈,实现在高速光电信号分析仪的国产化目标。 【成果介绍】 本成果基于线性光采样,利用低重复频率脉冲光对待测信号光在光域上进行采样,使用技术成熟成本较低的低速的光电探测器和采集卡进行光电和模数的转换,软件同步算法为光采样技术提供了数字信号处理上的支持,通过恢复出信号的眼图和星座图以及计算相应的 EVM 和 Q 值来判断信号的质量。通过多年技术积累,在相干检测中全光采样技术、超低时间抖动采样脉冲源的实现方法、以及相干检测算法和软件时钟提取技术中取得突破。 图1 高速光调制信号分析仪样机 【性能指标】 基于线性相干光采样技术在国内首次现场测试了4个ITU-T标准波长信道下的128Gbps PDM-QPSK光信号,测量结果利用安捷伦的光调制分析仪作为对照参考,同样信号下测得的 EVM 差值小于2%,Q 因子差值小于2dB。实现指标包括全光采样源时间抖动为60.335fs,分析带宽>1THz,时域分辨率200fs,待测光信号速率达到508.608Gbps,实测相位误差小于1.5°,测量时间100ms,平均故障间隔时间MTBF 1000小时。开发全光采样时域分析数据解算软件,可以实现光电信号波形分析、速率测量和眼图测量等功能。 图2 测试架构 图3 窄带光采样结果 图4 宽带光采样结果 【技术优势】 已经研制出样机。光采样技术相对于传统电采样方式,降低了系统带宽要求,减缓了光电探测器和采集卡带宽的瓶颈效应,降低了成本和硬件设计复杂度。同时,本产品所采用的线性光采样技术,其灵敏度远高于非线性光采样,且对高阶调制格式具有同样的处理效果和优越性能,能全面分析信号特性。低成本高测量带宽的线性光采样技术已成为高速信号质量检测未来最有潜力的方向。
华中科技大学 2022-10-17
幅无载波牛顿环干涉条纹分析技术
本成果提出了针对单幅无载波牛顿环干涉条纹的分析技术,可对球面元件进行干涉测量,获取球面曲率半径和顶点位置,也可以用于测量介质折射率和光源波长。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 成果提出了针对单幅无载波牛顿环干涉条纹的分析技术,可对球面元件进行干涉测量,获取球面曲率半径和顶点位置,也可以用于测量介质折射率和光源波长。相关技术于2013年提出,利用现代信号/数据处理方法,从一个新的角度解释了牛顿环现象的本质,直接可以通过单幅牛顿环条纹图即可提取出被测球面曲率半径、顶点位置(牛顿环环心)。相关技术在国内外均为首创,经过8年的开发和改进,在科研和教学领域各开发了一个原理样机,具有很好的精度和很低的耗时的特点。相较其它技术而言,技术手段非常简洁,无需昂贵的光学硬件(移相器、载波调制),具有更高的抗干扰和抗噪声能力,在低分辨成像和局部条纹中仍然可以获得高精度测量结果(其它同类方法失效)。可以推广到任何球面干涉测量领域,测量对象可以是任何球面元器件(眼镜、光纤连接器、天文望远镜等),也可以用于折射率和波长测量领域,是一个应用面很广的基础技术。
北京理工大学 2022-08-17
高精度跟踪定位及赛场运动分析系统
本成果通过云台变焦跟踪和大视场高分辨采集两种技术分别用于实现大场地下运动员动作特写和全景下运动轨迹的采集,实现动作捕捉和轨迹测量。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 在大型运动场景中开展的运动项目,如冰雪运动,体操,田径等,对运动轨迹与动作分析技术有着迫切的需求,现有的运动分析设备通常只适合于在小范围内使用,解决大场景下的动作捕捉与轨迹采集问题主要采用多套系统采集领域拼接来实现,其施工难度和复杂度大,成本高。 所研发的成果具有以下特点: 通过云台变焦跟踪和大视场高分辨采集两种技术分别用于实现大场地下运动员动作特写和全景下运动轨迹的采集,实现动作捕捉和轨迹测量; 可以通过高精度伺服云台光学投影器将记录的轨迹数据以场地投影的形式在场地内进行再现 具有便携性,可在目标场地内一两个小时内完成布置,开始使用,随用随走。 所研发产品除了用于运动员运动过程的动作分析以外,还可拓展用于远程虚拟对抗,远程体育训练教学,运动过程的虚拟全角度数字采集与转播等领域,在数字体育领域可能具有很大的推广价值。
北京理工大学 2022-08-17
近场声全息噪声源测量分析系统
成果简介:近场声全息噪声源测量分析系统是一种先进的 声学测量、分析设备,可广泛用于各类机电设备的噪声源识别 以及声学特性测试与分析过程,由于其具有极高的空间分辨率, 可实现声源的精确识别与定位,在飞机、潜艇、高速列车、各 类车辆的声学测试、噪声治理、声学故障诊断中有广泛的应用 前景。 主要功能包括:在不同声学环境中对噪声源进行精确识别 与定位;精确重建声源的表面声压和
合肥工业大学 2021-04-14
便携式元素成分分析仪
简要说明: 1.本外观设计产品的名称:便携式元素成分分析仪。2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用于分析物质元素组成和含量。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明本外观设计设计要点的图片。
四川大学 2016-10-26
网络信息安全自动分析与评测系统
项目研究内容 : 本系统的开发内容是实现一个能够对网络安全认证 协议进行形式化自动分析的模型检测系统, 该系统能够自动完成对协议的 建模、性质归纳及协议系统模型的验证,并在发现协议漏洞时,以直观的 图形化界面显示该漏洞的攻击序列图。 技术特点 :抽象性:该系统具有较高的抽象性。协议的建模和验证过 程对用户来说是完全透明的
南昌大学 2021-04-14
分布式光伏数据分析软件
分布式光伏数据分析的主要内容分为三大部分:动态数据分析、谐波分析和故障事件分析。对动态数据,软件可以设置电压、电流、角度、频率等额定值和越限门槛值,并可以绘制发生故障时刻前后若干秒的电压、电流、有功、无功曲线。谐波分析可以计算谐波电压总畸变率、奇次谐波电压含有率、偶次谐波电压含有率、谐波电流是否越限。故障事件分析可以把故障数据解读成便于阅读的故障文件。 创新点 对采集的动态电力数据可以形成完整的分析报告,并对故障事件形成完整的分析报告。 市场前景 电网运行的各种场景,都会产生海量数据。为了在这些数据里找到有效信息,需要有数据分析软件帮助用户实现。只要是电网运行中产生的数据,都能在该软件框架的基础上,实现数据分析相关功能。目前已经开展针对分布式光伏及电采暖数据进行分析,并可以形成完整故障报告。
华北电力大学 2023-08-09
经济型原装进口分析天平
产品详细介绍    快速2秒稳定 可拆装大型防静电弧形防风罩 精巧外型设计:198 mm × 294 mm  旋转滑动门设计,宽敞的称量空间  内置校准砝码,自动自校准(HR-AZ)  高清晰背光源液晶显示  14种称重单位,内含一用户自编程的称量单位  GLP/GMP/GCP/ISO格式  ACAI自动计数精度提高功能  百分比功能  自动环境调节功能&保持功能  统计计数功能  带蜂鸣器比较输出  自动开关机功能  下挂钩功能  密度测量功能  内置可充电电池(选配) 外部输入/输出RS-232C接口USB接口(选配)带Win-Plus的以太网接口(选配) 选配件HRA-02 USB接口HRA-08 带Win-Plus的以太网接口HRA-09 可充电电池* 注意:HRA-02,HRA-08以及HRA-09三者不能同时使用。 规格说明  
广州艾安得仪器有限公司 2021-08-23
植物表型成像分析系统(植物自动传送版)
产品详细介绍 PlantScreen植物表型成像分析系统(植物自动传送版)   PlantScreen植物表型成像系统由捷克PSI公司研制生产,整合了LED植物智能培养、自动化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像、自动称重与浇灌系统等多项先进技术,以最优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的全方位生理生态与形态结构成像分析,用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。作为全球第一家研制生产植物叶绿素荧光成像系统的厂家,PSI公司在植物表型成像分析领域处于全球的技术前列,大面积叶绿素荧光成像分析功能使PlantScreen成为植物表型分析与功能成像分析的最为先进的仪器设备,使植物生长、胁迫响应等测量参数达100多个。 左图为整套PlantScreen系统,中图为成像室,右图为成像室中的玉米 PlantScreen系统包括如下成像分析功能:   1. 叶绿素荧光成像分析:单幅成像面积35x35cm,成像测量参数包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等几十个叶绿素荧光参数 2. RGB成像分析:成像测量参数包括: 1) 叶面积(Leaf Area: Useful for monitoring growth rate) 2) 植物紧实度/紧密度(Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant)   3) 叶片周长(Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)) 4) 偏心率(Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)) 5) 叶圆度(Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness) 6) 叶宽指数(Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)) 7) 叶片细长度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圆直径(Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant) 9) 凸包面积(Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation)   10) 植物质心(Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)) 11) 节间距(Internodal Distances) 12) 生长高度(Growth Height) 13) 植物三维最大高度和宽度(Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions) 14) 相对生长速率(Relative growth rate) 15) 叶倾角(Leaf Angle) 16) 节叶片数量(Leaf Number at Nodes) 17) 其它参数如用于植物适合度估算的颜色定量分级、绿度指数(Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others) 3. 高光谱成像分析(选配),可成像并分析如下参数: 1) 归一化指数(Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)) 2) 简单比值指数(Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED) 3) 改进的叶绿素吸收反射指数(Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]) 4) 最优化土壤调整植被指数(Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)) 5) 绿度指数(Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677) 6) 改进的叶绿素吸收反射指数(Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)) 7) 转换类胡罗卜素指数(Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]) 8) 三角植被指数(Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]) 9) ZMI指数(Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710) 10) 简单比值色素指数(Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680) 11) 归一化脱镁作用指数(Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)) 12) 光化学植被反射指数(Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)) 13) 归一化叶绿素指数(Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)) 14) Carter指数(Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760) 15) Lichtenthaler指数(Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690) 16) SIPI指数(Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)) 17) Gitelson-Merzlyak指数(Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700)   4. 热成像分析(选配):用于成像分析植物在光辐射情况下的二维发热分布,良好的散热可以使植物耐受较长时间的高光辐射或低水条件(干旱) 5. 近红外成像分析(选配):用于观测分析植物的水分状态及其在不同组织间的分布变异,处于良好浇灌状态的植物表现出对近红外光谱的高吸收性,而处于干旱状态的植物则表现出对近红外光谱的高反射性,通过分析软件可以监测分析从干旱胁迫到再浇灌过程中的整个过程动态及植物对干旱胁迫的响应和水分利用效率,并形成假彩图像,可以与植物的形态指数及叶绿素荧光指数进行相关分析研究。   系统配置与工作原理:   整套系统由自动化植物传送系统、光适应室、RGB成像、FluorCam叶绿素荧光成像、高光谱成像、植物热成像、植物近红外成像、自动浇灌施肥与称重系统、植物标识系统等组成,光适应室内的植物可由传送带传送到成像室进行成像分析等。   技术指标:   1. 自动装载与卸载植物样品,通过条形码或RFID标签识别跟踪样品 2. 光适应室:用于光照适应或植物培养,LED光源光照强度达1000μmol/m2.s,无热效应,强度0-100%可调,可通过实验程序预设光照周期变化,可选配通用型或专用型如水稻生长观测室等,还可选配三维扫瞄成像分析功能(包括XYZ三维扫瞄成像系统和软件) 3. 标配托盘架30x30cm,用于安放盆栽植物或可以盛放多个小花盆的托盘 4. 自动传送系统由光适应室到成像室形成一个环形传送通道,传送带采用具变速器的三相异步马达,200-1000W,传送带宽320mm,负载力130kg,速度9m/min 5. 移动控制系统中央处理单元:CJ2M-CPU33;数字I/O:最大2560点;PLC通讯:通过以太网100Mb/s高端PC;OMRON MECHATROLINK-II 最大16轴精确定位 6. 植物成像测量室:150cm(长)x150cm(宽)x220cm(高),与环境光隔离(light-isolated),快速自动开启关闭门,开启关闭周期小于3秒,传送带入口具光幕传感系统、条码识别器和RFID读取器 7. RFID读取器辨识距离:2-20cm;通讯:RS485;条码识别器可读取1维、2维和QR码,具LED光源便于弱光下辨识,RS485通讯 8. F3EM2光幕系统,精确测量植物高度和宽度以便进入成像测量室后摄像头自动精确定位,测量范围150cm,分辨率5mm 9. 叶绿素荧光成像:包括光隔离成像室、自动开启与关闭门、传送带、PLC控制自动上下移动聚焦系统、4个LED光源板、8位绿波轮等,单幅成像面积35x35cm,测量光橙色620nm,橙色和白色双波长光化学光,饱和光闪为白色或蓝色 10. 自动灌溉与称重,可同时对5个植物种植盆进行浇灌和称重,精确度±1g;称重后精确浇灌,可通过实验程序(protocol)预设浇灌过程(regime)或干旱胁迫状态,还可选配营养供给系统随浇灌定量供给植物营养(如氮肥等);称重前自动零校准,还可通过已知重量(如砝码)物品自动进行再校准;防护级别:IP66 11. 称重系统由4个称重单元组成,安全承载限:150% Ln;温度补偿:-10-40°C,标配测量范围7kg,可选配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像:顶部和侧面三维成像(3个摄像头),每个摄像头各自拥有独立的控制面盘以设置曝光时间、增益、白平衡等,通过控制面盘的快照键可即时拍照并显示分辨率等信息,还可通过自动模式自动成像并存储至数据库,每次扫瞄成像时间小于10秒 13. RGB成像系统包括成像室(光隔离)、传送带及位置传感器、3个摄像头、光源及成像分析软件,标配成像范围150cm(长)x150cm(宽)x150cm(高),LED冷白光源(不对植物产生热效应) 14. 标配USB以太网摄像头,有效像素4008x2672,像素大小9.0μm,比特分辨率12比特,光量子效率:蓝光峰值465nm,绿色峰值540nm,红色峰值610nm;28mm光学镜头,口径43.2mm,光圈范围2.8-F16 15. NIR近红外成像单元:可成像采集1450-1600nm水吸收波段,以反映植物水分状况,在供水充沛情况下表现出高NIR吸收值,干旱胁迫情况下则表现出高NIR反射,NIR假彩色成像可以通过软件反映和分析植物水分状况 16. 高光谱成像单元包括光隔离成像测量室、自动开启关闭门、传送带、PLC控制自动移动聚焦镜头包括SWIR和VNIR镜头、光源、成像分析系统等,VNIR镜头波段380nm-1000nm,光圈F/0.2,缝隙宽度25μm,缝隙长度18mm,帧速12-236 fps;SWIR镜头波段900-2500nm,光圈F/0.2,缝隙宽度25μm,缝隙长度18mm,帧速60或100 fps,视野150x100cm 17. 用户可通过实验程序选择SWIR成像、VNIR成像或两个镜头全波段成像,每个镜头成像时间分别为15秒 18. 热成像单元:分辨率640x480像素,温度范围20-120°C,灵敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK,成像面积可达150x150cm 19. 可选配人工气候室,植物生长面积9.5m2,生长高度2.0m,温度稳定性±1°C,430nm-730nm白色和IR LED 光源,1000μmol/m2/s(距离植物100cm高度的光强),可预设自动光照周期动态, 20. 系统控制与数据采集分析系统: Ø 用户友好的图形界面 Ø 用户定义、可编辑自动测量程序(protocols) Ø MySQL数据库管理系统,可以处理拥有上千万条记录的大型数据库,支持多种存储引擎,相关数据自动存储于数据库中的不同表中 Ø 植物编码注册功能:包括植物识别码、所在托盘的识别码等存储在数据库中,测量时自动提取自动读取条形码或RFID标签 Ø 触摸屏操作界面,在线显示植物托盘数量、光线强度、分析测量状态及结果等,轻松通过软件完全控制所有的机械部件和成像工作站 Ø 可用默认程序进行所有测量,也可通过开发工具创建自定义的工作过程,或者手动操作LED光源开启或关闭、RGB扫面成像、叶绿素荧光成像、称重及浇灌等 Ø 实验程序(Protocols)具备起始键、终止键、暂停键 Ø 可根据实验需求自动控制植物样品的移动和单一成像站的激活 Ø 可提供3个相机视角的RGB数字生长分析,包含阈值分析和颜色分析 Ø 对于叶绿素荧光成像图片,软件可批量进行淬灭参数分析,包含了在背景去除图像上用户感兴趣区域和像素值的平均。分析数据以原始图像和分析数据的形式存储在数据库中。 Ø 对FIR热成像图,16位图可直接导出到MATLAB或通过软件生成温度分布的假彩图像。   部分用户:   1. 国际水稻研究所(菲律宾)The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亚联邦科学与工业研究组织植物表型组学中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亚国立大学The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司(美国)Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先锋国际良种公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics(柏林)Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign(比利时)CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美国合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大学Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大学Masaryk University Brno, Czech Republic   产地:欧洲    
北京易科泰生态技术有限公司 2021-08-23
智能型心理仪器数据分析软件
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华东师范大学科教仪器厂 2021-08-23
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