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2路高清+4路标清
采集
卡
产品详细介绍 2 路 1080P/60HZ 高清(DVI,HDMI,VGA,YPbPr,CVBS),2 路 LPCM 音频信号,4 路标清视频信号,2 路模拟双声道音频信号。
北京它山石众播传媒科技有限公司
2021-08-23
ZL-620U医学信号
采集
处理系统(Plus)
简单介绍: ZL-620U医学信号采集处理系统采用小巧薄型的外置式结构。即适用于笔记本电脑,也适用于台式电脑。与计算机接口:USB2.0。由于系统内部A/D采集部分采用了独立的电路板(在外置机箱内),因此以后无论计算机的接口技术如何发展,仪器均可通过更换A/D采集器模块和相应软件适应计算机的发展,仪器升级十分方便。刺激器采用了光耦合全隔离系统、ECG具12种导联模式。 详情介绍: 硬件技术指标:1.仪器采用小巧薄型且抗干扰电源一体化外置式结构,电源交流220V,除机箱内置变压器外,外部无需接任何变压器,从而确保仪器在做任意生物电实验时,无须外接任何地线都能确保其显示的生物电信号的清晰和准确。从而保证本机抗干扰性能及准确度。2.仪器具有4个通道(八道为8个通道),所有通道均为多功能全程控隔离型放大器。每一通道的放大器均可作生物电放大器、血压放大器、桥式放大器使用,还可作肺量计、温度计等。且每个通道拥有独立的硬件模块,互相独立,大大加大了通道间的抗干扰能力,同时也为仪器养护维修带来了很大方便。3.采用高精度16位A/D转换芯片,单通道硬件*高采样率1000KHz。硬件*低采样率0.01Hz。四通道连续采样时*高采样频率200kHz ,且实时采样的过程中可以根据需要来改变采样率。4.扫描速度:0.05ms/div~3200s/div。5.放大器输入电阻≥100MΩ(双端输入)及50MΩ(单端输入)、共模抑制比≥100dB、噪音≤±1μV(RMS)或≤±3μV(P-P)。6.频响:DC~20kHz。7.输入范围:5μV~500mV。8.灵敏度: a)生物电模式:20uV/div~500mV/div b)血压模式3.6-360(mmHg/div) 0.36-180(mmHg/div)(高灵敏度换能器)9.交、直流具有相同的增益:量程500mv、200mv、100mv、50mv、20mv、10mv、5mv、2mv、1mv、500uV、200uV、100uV、50uV、20uV、10uV档可调;可直接输入10V电信号而放大器不饱和。10.低通滤波(硬件):0.3 Hz、 3 Hz 、10Hz、30Hz、100Hz、500Hz、1kHz、3kHz、10 kHz、OFF(20kHz)。具有5阶以上的滤波方式。11.时间常数(硬件):0.001s、0.002s、0.02s、0.2s、1s、5s、DC。12.光电隔离程控刺激器的主要技术要求:具备单刺激、串单刺激、连续单刺激、双刺激、串双刺激、连续双刺激、定时刺激、强度递增刺激、频率递增刺激、波宽递增刺激、强间隔递增刺激、自动串双刺激等刺激模式。*大负载电流:100 mA、具备正电流、负电流输出方式,满足国家对实验安全用电标准、不会因为误操作导致电击。输出电压<=50V,以满足国家安全用电标准。13.数字滤波模式: 1)滤波参数可调的高通、低通、带通、带阻。 2)有阶数可调的零相移数字滤波。14.硬件系统包含ECG全导联导联卡,每个通道均可作12种导联方式的心电图,导联切换方式可程控,导联方式共12种: Ⅰ、 Ⅱ 、Ⅲ、aVR、 aVL、 aVF、 V1、 V2、V3、V4、V5、V6。13.实验环境数据检测功能,可以在实验信息中测量并添加当前实验的环境温度、大气压、湿度,做为仪器实验的环境参数。14.可配套医学网络管理教学系统,进行实验室网络化教学。 软件技术性能:1. 智能式,一体式设计2.具有监听和记滴功能,记滴具有专用的分析计数软件。3.单台设备之间可以任何组合并构成新的8~16通道记录仪,并拥有独立的8通道和16通道软件。软件可任意设定1~16个显示通道(5~16通道用于分析)。4.包含生理、药理、病理生理实验项目,实验项目数不少于50个;并可根据用户需要自行无线扩展实验项目(自己定义参数)。具有灵活的量纲转换功能,由数据库对各类实验的零位、量纲转换比例、实验参数等各类参数进行存储,并灵活快捷的调用修改。5.支持波形数据导出功能,可被Matlab,Spss,Sas等软件打开。可定制开放数据接口,对软件进行二次开发。用户可自己编写软件对实验波形数据进行采集,记录,分析。6.支持外刺激捕捉模块、和血压血氧监测仪同步显示。微循环同步视频显示、记录;并可与视频视教系统配套使用。将生理信号和视频信号同步记录,并支持同步回放。7.具有数据分析功能:积分、微分、频率直方图、序列/非序列密度直方图和二维和三维频谱分析等。8.软件集成专用药理分析工具箱,集成多种药理分析工具,如:PA2的计算, 使用Bliss法完成的LD50计算,t检验计算.回归分析等。具备心电自动统计分析功能。具备心率变异性(HRV)分析功能。具备心肌细胞动作电位、LTP、脑电、细胞及神经放电的专用测量分析功能。具备心电、血压、心室内压、脉搏、呼吸等动态自动测量功能。作定量的呼吸流量测量及呼吸力学指标测定功能、并可做运动肺通气测量。9.数据结果导出、导入、备份、保存功能和数据断电恢复功能。数据测量结果能够以数据浮动板或通道内显示方式显示。软件具备波形声音回放功能,将实验波形以音频的格式播放。(如减压神经放电,心音,耳蜗微音器电位等实验的声音还原)。10.软件可配套英文版软件,适用于对外教育。具备上下文帮助系统。11.软件具备拆分示波功能(即左视功能),用于在记录过程中、可以随时观察已经记录的波形,并可对齐进行相关数据分析。12.WINDOWS传统软件界面,支持XP、WIN7/8/10操作系统。主要配件:(可根据用户需求改变附加配置)1-主机一台;2-生物信号采集处理系统分析软件1套;3-USB2.0信号线配件 1根;4-屏蔽保护生物电信号输入线2根;刺激输出线1根;记滴输入线1根。
安徽耀坤生物科技有限公司
2022-05-25
灌封变压
器
EI30系列 支持定制 电源 电子 变压
器
特点紧凑,更坚固,抗震,抗潮,抗电强度高。该产品部分型号通过VDE认证,符合RoHS要求。用途广泛用于音响、空调,程控交换机,家电产品控制电路用。 EI30 系列
天津光电万泰克电子有限公司
2025-12-24
耐高温1000℃光纤光栅
传感
系统
高校科技成果尽在科转云
西安交通大学
2021-04-10
基于无线
传感
网络的监测系统
无线传感器网络是由许多功能相同或不同的无线传感器节点组成,每一个传感器节点由数据采集模块、数据处理和控制模块、通信模块和供电模块等组成,传感器节点之间通过自组织的方式构成网络,以无线的方式进行数据传输。 基于无线传感器网络的监测系统即是利用传感器测量所在环境的温度、振动、压力等信号,并将测量的信号进行处理后通过无线传感网络发送到监控主机,监控主机以可视化方式动态显示监测数据,并可进行数据处理、分析、存储和打印。 监测系统平台集数据采集、数据无线传输、数据处理、异常数据预报警及辅助决策于一体,采用无线通信的方式实现对环境和设备的实时监测,达到了对环境和设备事故的早发现、早预报、早防治的效果。
西安交通大学
2021-04-11
基于无线
传感
网络的测温系统
南京邮电大学
2021-04-14
农药残留生物
传感
检测仪器
本项目基于生物传感分析技术,利用纳米增强的多层累积生物酶固定化技术,选择各大类农药残留限量最严格的标准,以有机磷和氨基甲酸脂类农药作为检测的主要目标,创新性地研发出用于农药残留检测的生物传感快速筛查装置及系统。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 农药残留问题是关系到国计民生和环境可持续发展的重大问题,对食品和饮用水安全、生态和环境保护极为重要。本项目基于生物传感分析技术,利用纳米增强的多层累积生物酶固定化技术,选择各大类农药残留限量最严格的标准,以有机磷和氨基甲酸脂类农药作为检测的主要目标,创新性地研发出用于农药残留检测的生物传感快速筛查装置及系统。 项目特色: 基于纳米生物传感器技术,利用农药可抑制生物活性物质的原理,充分发挥复合纳米材料的增效作用,用生物活性物质作为敏感基元。 针对不同检测体系设计出台式农药残留传感检测系统和便携式农药残留传感检测系统。 研发的农药残留检测系统灵敏度高、特异性强、响应速度快,操作简便。 主要技术性能指标: 农药残留最低检测限可达到10-9 mg/kg 检测范围可达到国家制定的79种农药在32种农副产品中的197项农药最高残留限量标准及160种农药在19种作物上的351项推荐性最高残留限量标准。 单个样品检测时间可以控制在2分钟。 技术仪器稳定性强,相对标准偏差满足RSD ≤2%。
南开大学
2022-08-12
杭州赛特
传感
技术有限公司
杭州赛特传感技术有限公司位于风景秀丽的西子湖畔,座落在人材济济的天硅谷杭州高新开发区,是一家具有自主开发和生产能力的企业。 公司经过多年不懈的努力与拼搏,已拥有了一套完整的内部管理体系和一支过硬的技术开发队伍,通过了ISO9001:2000国际质量管理体系认证,目前已形成传感器系列、综合测控系列、图像信息处理系列、计算机控制系列等四大类上百个品种的生产规模,产品经权威部门鉴定,并获多项国家专利及荣誉,多次在世行贷款项目中中标,产品遍布全国大、中专、职业院校、工矿企业、科研机构,深得广大用户信赖,“赛特传感”已成为业内的知名品牌。 科学的现代化管理手段使企业高效率地运作,雄厚的技术力量让公司不断为客户提供更加先进的产品,完善的售后服务体系随时为用户提供全面的技术支持和服务。我们本着“诚信为本、长期服务”的宗旨,愿为广大用户提供更加精良的产品和优质的服务。 公司在致力于自身发展的同时,本着“源于教育,服务教育”的原则同全国多所高校建立了校企合作关系,产品被编入专业教材,从教学实验到产品技术方面进行全方位交流,公司接纳了众多国内外学生来企业进行社会实习,达到了良好的社会效益和显著的教学效果。 科学的管理、高效的运作给企业带来了活力,充满了后劲;雄厚的技术力量为企业赢得了广阔的市场;完善的售后服务体系随时为用户提供全面的技术支持和服务;“诚信为本,长期服务”是企业的宗旨,我们将一如既往地为广大用户提供精良的产品和优质的服务,共同携手为祖国的教育事业作出贡献。
杭州赛特传感技术有限公司
2021-12-07
光电工程学院/新型
传感器
与智能控制教育部重点实验室张明江教授课题组在国际光学领域顶级期刊Light:Science & Application(Nature 子刊)发表论文
本文介绍了近年来拉曼分布式光纤传感技术的研究进展和典型应用,目标是让该领域和相关领域的读者能充分了解这一重要技术,并提供了一个可行的研究进程路线图。
太原理工大学
2022-06-07
基于智能物联网/5G的信息
采集
与应用
数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度,心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中,以实现加速度、角速度和生理等数据的采集;物体和环境传感器是非接触式传感器,常见的物体传感器基于RFID技术,通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等,实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network,低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前,通信技术已经有多种类别,短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等,长距离的则有2G、3G、4G、5G等,但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺,而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。 LPWAN可分为两类:一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术;另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术,比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa: 物联网(IoT)应用需要考虑诸多因素,例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等,可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性,也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点,都适合低功耗物联网应用。 LoRa (Long Range): 一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑,由于LoRa的长距离特性,它们之间得以使用单跳传输,终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理,将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT(Narrow Band Internet of Things) NB-IoT构建基于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点:一是广覆盖,将提供改进的室内覆盖,在同样的频段下,NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB,覆盖面积扩大100倍;二是具备支撑海量连接的能力,NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构;三是更低功耗,NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年;四是更低的模块成本,企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支,包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法,但由于近几年该领域发展迅猛,一些其特有的学习手段相继被提出(如残差网络),因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术,传感器采集的各类信号,通过卷积神经网络、循环神经网络等分类,识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为,也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。
山东大学
2021-05-11
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