产品详细介绍通用信号数据处理与分析ErgoLAB生理测试云平台，除针对EMG、EDA、HRV、RESP信号的专业处理与分析软件之外，还提供了General基础通用信号分析软件，如生物力学信号、环境信号、皮温SKT、眼电等，该分析模块默认为一般化的处理方式，可满足基本的信号处理与分析统计。其他信号如生物力学信号、环境信号、其他生理信号、眼电信号等可在 General 一般性分析模块中进行处理与分析。该模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到的所有生物信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于查看数据，在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出分析报告单。技术要求：  1、信号处理模块包括基础滤波，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）和带阻滤波（Band Stop）；滑动滤波（Smooth），包括滑动均值滤波Moving Average、高斯滤波Guass和Hann窗；Scale变换，包括线性变换（Liner Transform）、指数变换（Power Transform）和绝对变换（Absolute Transform）3种，以及数据降采样（Resample）。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析包括时域分析和频域分析，且可时域分析、频域分析自由切换。A.时域分析是将生物信号看作时间的函数，通过分析得到生物信号随时间变化的统计特征。其统计分析指标包括：包括最大值（Max）、最小值（Min）、均值（Mean）、标准差（STD）、最大最小值差（Range）、方差（Variance）。B.频域分析是运用参数模型法和直接傅里叶变化（FFT）将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析，从功率谱密度中确定生物信号的频带。具体包括中值频率（Median Frequency）与均值频率（Mean Frequency）。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、PSD数据以及整体结果报告。

产品详细介绍肌电信号分析肌电信号(Electromyogram)简称EMG，反映神经肌肉兴奋性，评估神经与肌肉的功能状态。可用于肌肉工作的工效学分析、安全操作姿态分析、康复状态功能评价、疲劳识别以及肌电假肢控制等动作模式研究等。ErgoLAB肌电分析软件自动对原始数据进行滤波降噪处理，根据MVC进行数据归一化与统计分析。时域分析包括原始数据、处理数据、归一化数据的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指标；频域分析的中值频率、均值频率、可视化频谱图，系统支持自动识别周期性动态用力分析。EMG高级数据处理分析模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到与EMG指标相关的生理信号进行离线处理和分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。技术要求1、信号处理模块信号滤波方法包括小波降噪（Wavelet Filter）、高通滤波(High Pass)、低通滤波(Low Pass)、带阻滤波（Band Stop）用以滤除噪音干扰，从而得到有用的EMG信号。肌电整流(Rectification)，包括三种方法EMG包络线（Envelope）、滑动均值滤波（Moving Average）、滑动均方根滤波（Moving RMS），可自定义分析窗口长度。EMG信号归一化处理：自定义MVC（Maximum Voluntary Contraction），计算Normalization EMG数据。Cycle Analysis周期性分析。系统对周期性用力的肌电数据进行自动化的识别与统计分析。自定义激活阈值（Activation threshold(%)）、用力的最小持续时间（Minimum duration(ms)）、动态用力的最小时间间隔（Minimum interval(ms)）参数，进行自动处理。手动信号校正方法包括线性插值（Linear interpolation）、样条差值（Spline interpolation）以及通过复制信号区域进行插值。2、信号分析模块信号分析模块包括时域分析和频域分析以及周期用力分析，二者可实现自由切换。A.   时域分析将肌电信号看作时间的函数，通过分析得到肌电信号的某些统计特征。统计分析指标包括：处理数据、整流数据、归一化数据的均值（Mean）、中值（Median）、标准差（STD）、最大值/最小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电（iEMG）。B.   频域分析运用参数模型法和直接快速傅里叶变化将时域分析信号转换为频域分析信号，对信号进行功率谱密度分析。从功率谱密度中确定肌电信号的频带，不同频带可自定义，将在功率谱分析图中以不同的颜色区分。具体包括中值频率、均值频率及频谱图。C. 周期用力分析，自动识别周期性用力片段，具体的指标包括：周期的开始时间（Start Time）、周期的结束时间（End Time）、均方根（RMS）、平均绝对值（Mean Absolute Value）、积分肌电值（iEMG）、中值频率（Median Frequency）、均值频率（Mean Frequency）。3、可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、归一化数据（Normalized）、PSD数据以及整体结果报告。

产品详细介绍EEG高级数据处理分析模块可以通过可穿戴脑电测量系统采集到与EEG分析相关的脑电信号进行离线处理和分析，结合ErgoLAB人机环境测试云平台可以分析多模态数据同步分析。可对信号进行自由选择、放大、缩小，便于浏览数据；在整体呈现数据的基础上，还可以根据片段、事件、场景三种分割方式进行数据呈现与分析；可导出原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出可视化分析报告。1、信号处理模块EEG信号处理包括High Pass高通滤波（High Pass）；低通滤波（Low Pass）；以及带阻滤波（Band Stop）。支持自定义设置参数。2、信号分析模块（1）脑地形图分析（Scalp Map）：包括EEG信号不同频段下的平均能量值（Average Power ）与总能量值（Total Power ）的实时可视化结果显示。包含的数据指标如下：Delta(1-4Hz)   δ波，实时显示1-3Hz频段的脑电波Theta(4-8Hz)   θ波，实时显示4-7Hz频段的脑电波Alpha(9-14Hz) α波，实时显示9-13Hz频段的脑电波Beta(14-30Hz) β波，实时显示14-29Hz频段的脑电波Gamma(30-49Hz) γ波，实时显示30-48Hz频段的脑电波Custom    自定义频段，用户可根据研究需要输入特定的整数波段（2）EEG通道分析1)Channel Analysis：通道分析，可针对脑电采集的单通道或全通道的数据进行数据分析。2)Time-Frequency Spectrum：时-频图，展示所选通道在整个实验过程中每个时刻的脑电频率变化，可以通过调整参数区间阈值，改变不同频率对应的颜色。3)Power Spectrum：能量谱图，该图展示了不同频率脑波的能量值。4)数据统计：具体指标包括α、β、γ、θ、δ频段的 Total Power、Power Percent、Average Power、Power Peak、α/β、θ/β、(α+θ)/β、(α+θ)/(α+β)以及θ/(α+β)、SMR频段的Power值。5)可视化Chart与导出数据模块：包括原始数据Raw Data、处理数据Processed、PSD数据以及整体结果报告。

产品详细介绍二维色彩分布的高精度测量Konica Minolta Sensing自豪地推出CA-2000色彩分析仪，这款仪器可以对各种发光设备（包括等离子显示器、液晶显示器等各种显示设备以及汽车导航系统或仪表盘等汽车部件）的色彩分布和均匀性进行高精度的二维测量。CA-2000利用XYZ滤波器和高分辨率CCD提供与肉眼非常接近的敏感度，从而对FPD、投影仪、背光等设备的辉度分布和色度分布进行精确、高分辨率的二维测量。随附的软件简单易用，可实现快速、高效的测量、数据分析和评估。仪器与软件的这种结合对于评估和检测开发研究活动的结果极为有用。随着IT业务的近期发展及数字广播逐渐成为主流，以等离子和液晶显示器为主的各种显示器的研发工作正在快马加鞭，力争提供更高的清晰度和更动人的图像。此外，汽车仪表盘和其它LED产品的可变色仪表的开发迫切要求测量仪器具有更多样化的功能和更高的性能。由于技术界在实现更高清晰度和更生动色彩方面取得的这些进展，以及制造商之间日益激烈的竞争，对能够以高效率获得高分辨率测量数据的二维光源色度计的需求一直在增加。另外，利用作为标准配件随附的色彩管理软件CA-S20w，可将测量数据显示在直观易懂的可视化窗体中，并通过简单操作进行各种评估和分析。柯尼卡美能达在显示器和光源色彩测量领域一直扮演着重要角色。用于在生产线测量显示器白平衡的显示器色彩分析仪CA-210已成为该行业的实际标准，备受称赞的色彩亮度计CS-200使用柯尼卡美能达的原始方法提供高精度测量。作为一家开拓创新的全球公司，柯尼卡美能达拥有能够满足客户需求的先进技术和高可靠性，它将继续为包括显示器和光源色彩测量领域在内的影像行业提供优质的产品和服务。分辨率与柯尼卡美能达生产的以往机型CA-1500（200×200的4万像素）相比大约提高了25倍（980×980的大约100万像素）。采用可更换镜头，可测量各种物体根据测量物的尺寸，可从3种镜头中选择最适当的镜头，适用各种用途下使用：标准镜头、广角镜头、望远镜头（加上望远镜头的两个微距环）。 在所有镜头、多个焦点位置上校正针对传感器、光学滤波器和镜头本身引起的感度偏差在多个焦点位置上分别校正了每个镜头。用户在购买本产品后可立即对辉度和色度的分布进行精确测量。 使用随附软件的简便操作使用简单易用的随附软件CA-S20w从PC操作CA-2000，可快速、高效地进行测量和数据分析，并通过简单操作进行评估。这种结合对于评估和检测开发研究活动的结果极为有用。二维色彩分析仪其它功能通过输入同步频率值可进行同步测量。 通过最多256次的累计测量，可在低辉度下实施高精度的测量。 背光取消功能实现不受背光偏差影响的评估。 用户校正辉度和色度。二维色彩分析仪主要用途评估、检查各种显示器和显示器的相关部件（背光、光学胶片等）的辉度或色度的偏差值。 对汽车部件（仪表、仪表盘、灯等）的发光分布进行评估和检测 评估手机按键的发光情况、测量灯的发光分布等 主要特征具有XYZ滤波器的传感器提供与肉眼敏感度的高关联度。CA-2000不采用数码相机或彩色CCD相机使用的RGB颜色的分离过滤器进行测量，而是使用具有XYZ滤波器的传感器，提供与CIE 1931等色函数近似的分光敏感度，实现与目视评估结果有很大关联度的辉度/色度测量。  在线客服系统

本项目应用成果导向教育理念（Outcome-Based Education，OBE），配合学校逐步形成 OBE 管理模式，为学校构建从生源质量、过程质量到结果质量的全面质量监测与分析报告体系。成果导向的质量监测体系为学校教学与质量管理、二级院系和教师考核、专业建设和专业调整以及院校评估、专业认证提供数据支撑与管理分析报告。

产品详细介绍CNC-100型仿型制样机（哑铃制样机，拉伸样条制样）关键词：仿型，制样机，拉伸，弯曲CNC-100型仿形制样机是一种先进的微机控制的自动铣割机械。仪器可快速制样，按用户要求的样品尺寸快速切割实验室用测试试样，使用者可在计算机界面实时观察到切割过程。仪器内置相关标准样品加工程序和软件，可用于各种实验室根据执行标准的拉伸，压缩，弯曲及冲击测试样条的自动加工设备。特别适应于管材生产企业以及产品质量监督检验所、建筑科学院等对塑料的功能，性能测试时的标准样条的制取的专用和首选设备。一、符合标准：1、满足GB-T 8804.2-2003 热塑性塑料管材 拉伸性能测定2、符合 ISO 6259-3: 1997《 热塑性塑料管材能测定第 3部分: 聚烯烃管材)3、满足GB/T1043.1-2008塑料简支梁冲击性能的测定 4、符合(PVC-HI)管材(ISO 6259-2:1997,IDT) 等国内标准和国际标准二、主要用途：1、适合用于制备聚乙烯（PE）的热熔和电熔焊接试件试样的制备2、 热塑性塑料管材 拉伸性能测定3、硬聚氯乙烯(PVC-U)、氯化聚氯乙烯(PVC-C)和高抗冲聚氯乙烯(PVC-HI)管材的切割制样4、塑料，有机玻璃，玻璃钢，符合材料及各种非金属的冲击缺口样条，拉伸实验哑铃样条，压缩弯曲等标准样条。5、非金属（聚乙烯）管道焊接考试专用《C型拉伸制样机》三、产品性能特点1、制样精度高，速度快，超宽兼容性，切面光滑2、整机设计合理，结构紧凑，采用全铸铅结构，且床身经过时效处理，消除残余内应力，刚性强、精度高。3、使用AMT高精预紧直线导轨，使运行更平稳，高速无噪音。4、螺杆采用滚石双螺母预紧滚珠丝杆，确保整机运行精度。四、主要技术指标1、操作方式：一键多装，自动制样2、X/Y/Z运动定位精度：0.01/0.01/0.01mm3、X/Y/Z重复定位精度：0.008/0.08/0.01mm4、X/Y/Z有效行程：300×300×130mm5、工作台尺寸：400×400mm6、工作台最大承重：120Kg7、主轴转速：0-24000rpm8、卡头规格：ER169、快速移动速度：10m/min10、最高进给速度4m/min11、空间：4-50mm11、切面效果：光滑12、工作电压：220V/50Hz制作好样品

根据滚动轴承故障部位的不同，将滚动轴承故障分为：内圈故障、外圈故障、滚动 体故障三类。一般来说，故障识别主要可以有确定故障类型，选择诊断方法，提取特征参数， 执行故障诊断四个主要环节。其中，在故障诊断中重要的两个环节是故障特征选择和分类器的选择。针对滚动轴承故障识别，尽管不同特征能够从不同方面来识别故障，但是他们对识别故障有不同的灵敏度。一些特征对于故障是灵敏并且关联密切的，而其他特征则不然。因此对于分类器，获得一种约简输入特征维数的方法以减少分类器计算消耗,从而实现分类器的高精度的故障诊断。

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