产品详细介绍 供应COFDM移动车载视频传输设备  供应COFDM移动车载视频传输设备     无线移动视频监控系统/无线非视距监控设备  扣板式发射机  质监稽查单兵背负  供应COFDM移动车载视频传输设备  VFD-8000扣板式发射机：扣板式发射机专用于是电视台、电力抢险、大型活动等现场实况转播等行业，它克服了原来必须使用有线的方式和转播车相连，同时距离也有限制的要求，这样使摄像等更加的方便和自如。 •工作频段： 300MHz～800MHz，频率可调200MHz（频率步进1MHz） •输出功率： 1-3W可调 •符合MPEG-2技术标准 •功率调节： 1W-2W连续可调 •通道带宽： 8MHz •码流0.8Mbps~6Mbps •调制方式：COFDM •音视频数据格式：MPEG-2 @ ML 4:2:0 HMJ300K-T扣板式发射机 •提供一路视频、二路音频；Q9接头 •视频输入： PAL/NTSC •音频通道： Line Input/Output（0dBm@10kΩ） •图像清晰度：传输速率为25帧/s时，分辨率不低于720×576，能消除码赛克的图像 •误码率：≤10-6 •具有电源指示,音视频输入状态指示 •端到端延时：40ms •工作电压：DC12V •供电： DC 12V/3A •电池：可连续工作4小时供电 •传输距离：1-3公里 •使用方式：专业摄像机上（松下/索尼接口） •一路SDI接口,Q9接头 • FEC： Viterbi （1/2，2/3，3/4） •保护间隔： 1/32，1/16，1/8，1/4 •重量： 2.0kg •尺寸：185 mm×120 mm×70 mm (L ×W ×H) •前面板提供三个指示灯；电源指示、功率指示、视频指示 •工作环境：温度：-30～70℃相对湿度：90％ •保存环境：温度：-40～80℃相对湿度：90％ 深圳市伟福特科技有限公司地址:广东省深圳市龙华民治大道222号东边商业大厦507房        邮编: 518131国内招商经理: <邓晓妍 >    手机:13794483411          电话：0755-66803526  QQ: 1375760905 邮箱:v1375760905@163.com      网址:  http://www.szvfd.com

https://www.shjcedu.com  上海计呈教学设备13636618907                                                  水轮机组发电实训系统                                   一、概述 微型水力系统模拟小型水力系统，以演示原理，而不需要大量的水。它们可用于低水头、低流量条件。，展示从取水到配电的整个系统。 可选附加组件/增强功能抽水蓄能模型：包括一个抽水蓄能系统，在高峰需求期间，水被抽到山上并释放出来发电。变速发电机：一些系统允许学生试验不同的发电机速度，以观察它们如何影响发电。 二、技术性能 输入电源：单相三线～220V±10% 50Hz 工作环境：温度-10℃～40℃ 相对湿度≤85%（25℃）海拔＜4000m 装置容量：≤1.5kVA 外型尺寸：1600mm×700mm×1500mm   二、配置 水源/水库： 模拟水源或水库，提供连续水流，模拟河流或水流。 水箱： 通常用于储存可通过系统抽水或引导的水。 水流量控制：允许调整实验用水量的阀门或泵。 管道： 将水从水库或水箱输送到涡轮机的管道或渠道。坡度影响水压和流量。 涡轮机： 一种将流动水的动能转化为机械能的装置。涡轮机：根据不同的水流速度和水头（高度），这些是用于不同水力系统的涡轮机类型。转子：涡轮机的旋转部分，与发电机相连。 发电机：将涡轮机的机械能转换为电能。交流/直流发电机：可以是交流或直流发电机   三、功能 1、输出端子：向负载或储能器供电。负载：灯泡、风扇或其他小型电器等设备，用于演示发电如何为实际应用供电。电压调节器：确保电压保持稳定，不受水流或涡轮机速度变化的影响。 控制与监控系统 控制面板：用于管理水流、涡轮机速度和发电机性能。 速度控制：调整涡轮机的速度以实现最佳发电效果。 流量控制：管理流向涡轮机的水流，以模拟不同条件并测试系统的响应。 显示/测量仪器： 电压表：测量发电机产生的电压。电流表：测量流经负载的电流。功率计：监测总发电量，单位为 W、 水流量计：测量通过压力管道的水流。 安全机制：包括断路器、保险丝和安全开关，用于保护系统免受电气过载或机械故障的影响。 安装和结构部件 安装框架：用于固定涡轮机和发电机的支架或框架，通常可调节以测试不同的角度或水压。 电缆和连接器 电缆：连接涡轮机、发电机、控制系统和负载设备的电线。连接器：确保所有系统组件之有安全、正确的电气连接。 = 三、内容实训： 1、提供系统设置、实验操作和了解水电理论概念的逐步说明 2、各种实验装置，改变水流速率和测量其对发电的影响。 3、涵盖水力发电原理、涡轮机类型、效率以及水压和流量如何影响发电量。  

“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 

考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果

本发明公开了双边LC网络的无线电能传输系统恒流输出的参数设置方法，属于无线电能传输的技术领域。该系统包括：高频全桥逆变电路、原边LC补偿网络、松耦合变压器、副边LC补偿网络、全桥整流滤波电路，通过调整原边补偿网络的LC参数使其输出负载所需的的恒流，通过调整副边补偿网络LC参数，使其同时实现电路近似零无功环流和开关器件的软开关，提高效率，减小器件应力。

本发明公开了低精度模数转换（ADC）与混合预编码结合的毫米波传输方法及通信系统，其中基站和用户在波束扫描阶段采用电子开关在低精度模数转换器和混合预编码模块间切换，在精确信道估计和数据传输阶段均采用混合预编码模块。具体步骤：1、波束扫描阶段基站选通混合预编码模块，将波束训练数据模拟预编码后进行波束扫描；2、用户选通低精度模数转换器模块，从接收数据中估计角度信息；3、用户选通混合预编码模块，将波束训练数据模拟预编码后进行波束扫描或向基站反馈角度信息；4、基站选通低精度模数转换器模块，从接收数据中获取角度信息；5、精确信道估计和数据传输阶段基站和用户选通混合预编码模块，进行精确信道估计和数据传输。

本发明公开了一种DCO?OFDM可见光通信传输系统的实现方法。本发明在采用DCO?OFDM系统新型传输方案的基础上，通过求解优化问题，给出了信号转换形式函数中的斜率和直流点参数的最优取值，再根据最优取值建立传输系统。本发明中给出所有变量的初始点和初始罚因子，然后求解线性约束问题，利用最速下降法得到极大值点，经过几次迭代计算之后最终得到优化问题的最优取值。与现有技术相比，本发明更具有理论完整性，并提出了复杂度较低的实现方案。

本发明公开了一种基于半双工多径协作系统的虚拟全双工中继 传输方法，属于无线协作通信技术领域。本发明包括：通过在信源 S 和信宿 D 之间加入 N 个中继节点建立多径中继信道，在所有能够成功 解码源信号的中继节点中，通过相应算法选择一个信道条件最好的中 继节点对解码后的信号进行转发，同时，信源产生新的信号，并将其 传输给剩余的中继节点。这样，在每一个时隙，信源都能够传输一个 新信号，而无需等到上一时隙的信号被中继转发，从而实现了虚拟的 全双工中继传输。本发明通过对中断性能进行仿真分析，与传统的多 径中继信道相比，本发明在保证了分集增益的同时，也提高了多径中 继信道的频谱利用率，从而提升了整个系统的性能。

无尾家电金属异物检测: 当无线电能传输系统能量交换区中混入金属时，由于涡流效应金属温度会 急剧升高，进而产生严重的安全事故，因此对混入能量传输区域金属的检测需 亟待解决。本项目组经过多年的研究，积累了丰富金属检测经验，提出了基于 混沌理论和改进平衡线圈技术的检测方法。基于该技术，2013-2014年项目组与 海尔公司合作开发了“无尾家电金属异物检测”系统，成功应用于700W无尾搅拌 器系统中，实验证明系统具有很高的灵敏度和抗干扰性，可实现金属异物检测 精度小于5mm，确保了家电的安全性。磁耦合谐振式无线电能传输系统: 自从2007年美国麻省理工学院(MIT)的Marin Soljacic教授等人利用磁耦合谐 振技术成功地在2m外点亮一只60W的灯泡，无线电能传输技术(WPT)迅速成为 一个世界范围内的研究热点。磁耦合谐振原理是目前电能传输的最好方式，可 实现大功率、高效率、远距离的电能传输，克服有线供电取电不灵活问题。基 于该原理，本项目组成功开发了样机系统，其最大功率10kW，整体传输效率85% 以上，垂直传输距离达200mm，水平自由度100mm，具备金属异物检测功能。 能量传输平台采用扁平化设计，使该系统占用空间体积更小，可非常方便地应 用于家电无尾传输、汽车无线充电、AVG车、机器人等领域。