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。

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。

产品详细介绍真空原位分析表征系统是为红外光谱吸附态表征和催化剂酸性测定设计的专用真空系统，配有石英红外吸收池，可以与Bruker、Nicolet、PE、Shimadzu、Jasco、Varian\Bio-Rad等主要红外光谱仪连接使用，进行氨、吡啶、一氧化碳、一氧化氮、甲醇、乙醇等小分子化合物的化学吸附测定。具体应用吸附态研究和催化剂的表征　　红外光谱已经广泛应用于催化剂表面性质的研究，其中最有效和广泛应用的是研究吸附在催化剂表面的所谓“探针分子”的红外光谱， 如：NO、CO、CO2、NH3、C3H5N等，, 它可以提供在催化剂表面存在的“活性中心”信息。用这种方法可以表征催化剂表面暴露的原子或离子, 更深入地揭示表面结构的信息。与其它方法相比较, 这样的红外研究所获得的信息只限于探针分子（或反应物分子）可以接近或势垒所允许的催化剂工作表面。 CO吸附态研究　　由于CO具有电子受授性质，未充满的空轨道很容易同过渡金属相互作用。CO同许多重要的催化反应有密切关系。如羰基合成、水煤气合成、氧化等。并且具有很高的红外消光系数。因此, 在过渡金属表面吸附态的研究是一个十分广泛的研究课题。 双金属原子簇催化剂的研究（红外光谱方法研究催化剂表面组成和相互作用）利用两种气体混合物吸附在双组元过渡金属催化剂上通过红外光谱侧其吸附在不同组元上吸收带强度的方法可以测定双金属载体催化剂的表面组成。例如：CO和NO混合气吸附在Pt-Ru/SiO2上的红外光谱测定Pt-Ru/SiO2催化剂的表面组成。催化剂红外酸性测定 氧化物表面酸性的测定　　酸性中心一般看作是氧化物催化剂表面的活性中心。在催化裂化、异构化、聚合等反应中烃类分子和表面酸性中心相互作用形成正碳离子, 是反应的中间化合物。正碳离子理论可以成功地解释烃类在氧化物表面上的反应, 也对酸性中心的存在提供了强有力的证明。为了进一步表征固体酸性催化剂的性质, 需要测定表面酸性中心的类型（L酸、B酸）、强度和酸量。利用红外光谱研究表面酸性常常利用氨、吡啶、三甲基胺、正丁胺等碱性吸附质, 其中应用比较广泛的是吡啶和氨利用红外光谱研究固体酸。 氧化物表面羟基的研究 红外光谱应用于反应于反应动态学研究 催化剂原位表征高真空系统解决的问题　　由于红外光谱方法本身存在一定的局限性。　　1) 利用透射方法研究载体催化剂, 由于大部分载体低于1000cm, 就不透明了,所以很难获得这一范围的许多重要信息。　　2) 金属粒子不同的暴露表面边、角、阶梯、相间界面线等,分子吸附在所有这些中心上的光谱都可对测得的光谱有贡献, 因而解释起来有困难。　　3) 由于催化反应过程中, 在催化剂表面上反应中间物浓度一般都很低,寿命很短（尤其是反应活性的承担者）, 红外光谱的灵敏度和速度不够高。　　4) 红外光谱只适用于有红外活性的物质。　　随着光谱技术的发展, 这些局限性将通过真空系统克服。系统基本情况　　一套用于催化剂原位表征的真空装置及红外原位测量系统，配备红外吸收池统。 提高真空系统的性能使其在较短的时间内达到测量需要的中高真空度。主要技术指标　　1. 样品处理开始后样品池中真空度应在30 分钟内达到10-5 Torr；　　2. 样品测量过程中各样品可同时或分别进行吸附或脱附探针分子；　　3. 由于测量所需探针分子为酸性或碱性分子，高硼硅玻璃材质避免了相互污染；　　4、真空处理系统由机械泵与玻璃四级扩散泵串联组合抽气，达到客户对测试池中高真空的要求，抽速快，体积小,低噪音，操作简单，使用方便的特点,并且价格适中。　　5、低真空部分主要是抽出系统中的高浓度气体或吸附的残余气体。　　6、各部分节门选用高硼硅玻璃节门，满足系统高真空的要求，透明性操作，便于调试。　　7、真空测量仪使用数显高精密真空计。　　8、本系统配备透过式石英红外吸收池，采用透射模式，可对样品进行陪烧、流动氧化还原、抽空脱气、吸附反应等处理过程，可随时移入或移出到红外光谱仪的光路中进行实验，也可利用配备的延长管路进行原位表征和实验。其加热方式可采用程序升温方法控制温度的升降，也可使用调压变压器对温度的升降进行控制，使用温度可以高达450度，标准配置的吸收池窗口为CaF2，工作区间为4000—1200波数之间，用户也可按照需要自性配置其他材料的窗口。　　9. 样品测量过程中各样品可同时或分别进行预处理、吸附、脱附探针分子或更换样品。　　10. 波纹管更换方便。　　11．为满足客户的要求真空系统可做相应改变。配置单序号 设备名称 数量高真空装置 1.1 机械泵 1 1.2 玻璃油扩散泵 1 1.3 真空计 1 1.4 压力规表头 1 1.5 吸附阱、冷却室、管道、真空工作架、玻璃节门、电控标准连接件等 1测量系统 2.1 石英样品池 1 2.2 温控装置 1 2.3 操作手册 1

电子材料及器件噪声-可靠性测试平台，该系统是国内外首套电子器件噪声-可靠性分析系统。采用了基于虚拟仪器的微弱噪声测试、基于噪声的可靠性诊断方法、电子器件噪声的子波分析方法等关键技术，将子波分析用于噪声-可靠性表征，可对各种电子器件和集成电路模块进行噪声测试与分析、内部潜在缺陷诊断和无损预筛选。系统可以测量电子器件的各种噪声参数，同时对噪声进行频谱分析、子波分析、集总参数分析。具有实时检测、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小体积的优点，良好的通用性和可升级性使其同时适用于科研和生产单位。

本发明公开了一种用于 ESD 保护的低压触发 SCR 器件。本发明创造采用第一 PMOS 和第二 PMOS 分别进行衬底触发和栅触发，从而降低 SCR 器件的触发电压。 ESD 脉冲信号施加在 Anode 和 Cathode 之间，第一 PMOS 和第二 PMOS 首先被触发导通，第一 PMOS 开通之后，给 Nwell 施加一触发电流，第二 PMOS 开通之后给第三 PMOS 施加一触发电压。第一 PMOS 施加的 Nwell 触发电流和第三 PMOS 的沟道电流触发晶闸管导通，晶闸管电流（ SCR current ）导通大部分 ESD  电流，从而实现了 ESD 保护。

光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究：在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下，快速地动态适应变化的背景环境，从而与背景电磁环境特征融为一体，实现自适应隐身。论文审稿专家认为：“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作，它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域，为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆，也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身，使自己融于周边环境；另一种是透明隐身，即光透过物体时不产生任何散射，例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略，它利用坐标变换的方法来控制电磁波，使其绕过被隐身的区域，按照原来的方向传播，从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比，人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波，隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样，能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点？“章鱼有色素细胞，我们有可重构的新型人工电磁材料单元；章鱼有中枢神经，我们有深度学习方法；章鱼有光敏细胞，我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前，深度学习已经开始渗入电磁材料领域，但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身，是一个极具挑战的课题，在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力，陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上，在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料，这件“隐身衣”由智能芯片控制，集成了训练好的深度学习模型，能够根据输入的电磁信息快速做出决策，改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角，而小车的任务就是动态适应变化的探测信号，对雷达“隐身”。当环境发生变化，变色龙大约需要6秒时间过度到环境色；而当电磁环境发生变化时，披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示，智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域，其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型，在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策，大大地缩短了响应时间，这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义

项目采用了中山大学自主研发的低损耗低应力超低温氮化硅材料平台，研制了一系列光子集成的关键 器件

该器件属专利技术，是一种颜色稳定的有机-无机异质结白色电致发光器件及制备方法。具体地讲是一种在有机异质结界面嵌入无机II-VI族化合物薄层而获得颜色稳定的白色电致发光器件。 通常，在双层及多层结构的电致发光器件中，由于器件内部异质结界面处界面势垒的影响，该界面处所积累的载流子会随着所加电压的增加而增加，器件内部各有机层的电场会进行重新分布，并相应地改变着在器件各层上的电压分布以及发光区域在各层中的位置，进而改变光谱的形状，影响发光颜色。特别地，如果双层有机电致发光器件中的电子传输层与空穴传输层的相互作用较强，则该异质结界面处会出现激基复合物（Exciplex 或Electroplex）的发光。若利用无机材料的载流子（包括电子和空穴）迁移率高以及相对更加稳定的特点，在有机异质结界面处嵌入一层无机材料薄层，可实现无机材料薄层两侧有机材料的发光。利用互补色原理，当两侧有机材料的发光可以相互混合成白光时，则可以得到显色性很好的白色发光器件。改变器件所加的电压只是改变发光强度，器件的发光颜色将基本不变。 技术内容： 该器件是一种颜色稳定的有机—无机异质结白色电致发光器件，使用该器件既能克服有机异质结界面可能会出现激基复合物发光而降低发光效率，又能解决器件的发光颜色随电压发生变化等问题。 器件的白色电致发光器件结构为： 在玻璃基片上镀有一层ITO阳极，在ITO阳极上镀有一层有机空穴传输层兼发光层和一层有机电子传输层兼发光层，在该两层有机层之间，有一层无机材料薄层，在有机电子传输层兼发光层上镀有金属背电极。 该器件与目前使用的有机异质结界面处的激基复合物发光来获得白色电致发光的方法相比，其优点是：首先，II-VI族无机材料的引入可以有效避免有机异质结界面形成激基复合物发光而降低发光效率；其次，电子传输层兼发光层及其中掺杂的组分（如染料等）都可以优化，器件的颜色可得到进一步优化，而一旦确定了有机电子传输层兼发光层及其中掺杂组分之后，器件的颜色是基本确定的，不再随着电压的改变而改变；再次，由于所用的无机材料（II-VI族化合物）本身的能带结构的特点，使得从电子传输层兼发光层注入的电子在该有机/无机界面处没有势垒，而从空穴传输层兼发光层注入的空穴在该有机/无机界面处有一定的空穴注入势垒，可以平衡载流子的注入，使得无机材料层两侧的有机层都有发光；另外，所插入的无机材料薄膜本身对不同的波长都具有一定的透过率。不难理解，无机材料较高的电子迁移率和空穴迁移率使得载流子能顺利穿透无机层到达相应的有机层中形成激子并复合发光，再通过优化器件各层的厚度即可得到显色性好、颜色稳定的白色发光器件。由于使用了化学稳定性更强的无机材料，因此器件的稳定性增加了。