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班班通录播音频采集与处理平台
功能特性: 高灵敏度全指向阵列咪头,覆盖方圆近10米空间,声音干净自然; DSP数字阵列对比算法,自适应动态降噪,完美去除环境噪声; 全数字自动增益,远近距离说话,拾音大小效果一致; 集成班班通音频信号管理平台,所有音频设备集中管理使用,节约投入,便于维护。   本设备采用处理器与拾音器分离设计,拾音器与处理器通过一根或者两根专用数据线连接,实现音频和电源共线远距高保真传输,拾音器由处理器集中供电。处理器外壳采用标准19英寸机柜设计,1U高,可直接与其他录播设备固定安装在机柜里面,由机柜直接通过市电供电,与其他设备集中管理维护。 处理器集成多功能音频处理平台,具备高速DSP语音处理模块、多路自动混音、环境噪声消除、自动增益、前级放大、多路输入输出音频管理、每路输出音调调节、输出音量调节、单独和混合输出等多种功能。实现一台机器即可接入管理班班通里所有的音频设备,如无线麦克风、电脑音频、校园广播等,处理器直接输出音频至录播主机录音和功放扩声使用,避免使用一般监控类拾音器需要额外增加比如调音台、混音器、前级放大器等设备,节省投入,大大减轻维护工作量。 本设备提供单拾音器和双拾音器两种配置方案,可根据空间大小和形状选购安装。一般类似方形规整空间,可选用单拾音器方案,用一个配套的专用拾音器安装在空间中央天花上,实现整个空间的声音采集;如果是狭长型空间或者过大空间(如100平方米或以上),则选用双拾音器方案,用配套的两个专用嵌入式拾音器,前后分布嵌入在天花上,进行整个空间的声音采集。实现一个平台满足不同空间需求的高效配置。
恩平市雅克音响器材厂 2021-08-23
录播音频处理平台(本地扩声型)
◎无可挑剔的本底噪声 ◎十路麦克风48V幻像供电 ◎不发言通道电平自动衰减,有效降噪 ◎先进声控电路设计,声控开关自动切换 ◎自动话筒开启,有效抑制啸叫 ◎全自动啸叫抑制,极大提高现场扩声效果 ◎无损音效处理,声音原汁原味再现 ◎总输出高、中、低音调调节 ◎特有环境噪声消除功能,嘈杂环境清晰录播 ◎匹配录播系统要求,优化输出端口电平,无需经调音台,直接使用 产品介绍:            本会议、录播音频处理平台主要针对精品课堂录播、多媒体教室录播、班 班通互动课堂录播、法庭录播、审讯室录播、本地和远程会议录播等工程应用 针对音频采集和现场扩声的需要而特别研发的音频处理产品。     本音频处理平台根据录播系统工程实际应用需求进行专门研究开发,采用 模块化设计,可以根据不同的工程需要,选配相应的模块组合,为工程需要提 供最适合的应用方案,节约工程投入。为迎合录播系统应用的多样性需求,开 发人员为本平台设计了丰富全面且可调的各类接口和设置,可以衍生出丰富多 样的搭配使用效果,游刃有余的应对各种不同的使用需求,同时也有效避免了 系统平台对其他音频中介调节设备的依赖,如调音台等,节约高效。     本平台具备10路自动混音、针对性的主动环境噪声消除、一流的全自动啸 叫消除、远程主动回声消除等全面卓越的功能,各功能模块灵活配置,您可以 根据具体工程需要,轻松用组合出高效的配置,有效解决在各种录播工程中遇 到的几乎所有的音频问题。     感谢您选用我们的产品,如使用过程中,有任何的意见和建议,或者还有 没法解决的音频问题,请随时与您的销售商联系,向我们及时反馈您的问题, 以便我们不断改进和完善我们的产品。   技术参数: 
恩平市雅克音响器材厂 2021-08-23
便携式多光谱光照处理仪
“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫,人人有责” 推出背景: 光是一个十分复杂而重要的生态因子,包括光谱、光强、光质等。光因子的变化对生物有着深刻的影响。 科学试验证明,不同波长的光对植物生长有不同的影响。可见光中的蓝紫光与青光对植物生长及幼芽的形成有很大作用,这类光能抑制植物的伸长而使其形成矮而粗的形态;同时蓝紫光也是支配细胞分化最重要的光线;蓝紫光还能影响植物的向光性。紫外线使植物体内某些生长激素的形成受到抑制,从而也就抑制了茎的伸长;紫外线也能引起向光性的敏感,并和可见光中的蓝紫和青光一样,促进花青素的形成。可见光中的红光和不可见光中的红外线,都能促进种子或者孢子的萌发和茎的伸长。红光还可以促进二氧化碳的分解和叶绿素的形成。 光谱对植物的影响科学家们还远远没有研究透彻,还需要更深入的实验去探究。   应对挑战: 缺少光实时处理中的数据,普遍的光处理都是作为预处理进行的实验 不同色光变化的频率对植物的影响实验较难实现   解决方法: 非损伤微测技术能够实时监测活体样品的动态分离子流速的变化,解决了活体样品实时检测的问题 便携式多光谱光照处理仪能够提供不同颜色光变化频率在活体生理上的应用 产品介绍 名称:便携式多光谱光照处理仪 型号:PFL-100 品牌:旭月 产地:中国 简介: 应对挑战: 缺少光实时处理中的数据,普遍的光处理都是作为预处理进行的实验 不同色光变化的频率对植物的影响实验较难实现 解决方法: 非损伤微测技术能够实时监测活体样品的动态分离子流速的变化,解决了活体样品实时检测的问题 便携式多光谱光照处理仪能够提供不同颜色光变化频率在活体生理上的应用   功能特点 1.基本功能: 提供红、绿、蓝、紫4种单色光和白光共5种颜色的光照 五种光照按固定频率固定顺序循环变化 2.性能参数: 工作电压:9V1A 提供光照种类:5种 光照变化周期:60s 光照变化顺序:红、绿、蓝、白、紫 各颜色光波长范围: 红光:615-650(nm) 绿光:495-530(nm) 蓝光:450-480(nm) 紫光:370-410(nm) 白光:450-465(nm)
旭月(北京)科技有限公司 2021-08-23
AMMT-312环氧低表面处理底漆
产品概述:由特种环氧树脂、渗透剂、活性防锈颜料、聚酰胺树脂等制成的双组份防腐底漆。   特    点:  优异的防锈、防腐性能  减轻带锈底材的除锈劳动强度  优异的附着力、耐冲击性能  优异的柔韧性  良好的配套性   用    途:可直接用于有残余锈蚀但必须除去松动浮锈的钢铁表面,用于石油化工装置、采油设施、重型机械、管道外壁等钢结构的带锈涂装。
青岛海洋新材料科技有限公司 2021-09-03
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面,因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量,同时在修复层面提高叶片使用寿命,开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置,并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统,可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复,研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统,可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准,为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据,有效提升修复精度与效率,并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景,市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学 2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统(简称“海嘉PMS管理系统”)是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社(CCS)型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点,坚持“以人为本”的管理理念,全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理;通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高;PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审(如RightShip检查)机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段,系统利用高带宽卫星通信和5G网络,提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术,能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时,系统对海上数据流量进行智能化管理,提升了传输的稳定性。
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出,采用先进的传感器技术,实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案,融合卫星通信、物联网技术,确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测,提高了系统的智能化水平。
厦门大学 2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学 2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
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