产品详细介绍ET9000系列电输运性质测试系统（霍尔效应系统）是集霍尔效应、磁阻、I-V特性等测试于一体的全自动化测试系统。系统全面地考虑了仪表配置、电路接线（包括室温和低温的接线）等用户经常忽略的问题，选取了美国Keithley的电测量仪表，磁场根据用户需要采用电磁铁或无液氦超导磁体， 配备灵巧的测量样品杆，加上全自动化的专用测试软件，能让用户快速方便地进行样品测试，并获得准确可靠的数据。 此外、系统还有多种低温选件，并可以根据用户现有的仪表和对软件的特殊要求进行特殊改造， 是广大科研工作者对样品进行电输运性质研究的有力工具。   ET9000电输运系统主要特点:  标准系统使用插入式样品夹具，样品安装方便；  基本配置一次最多可以加装四个样品， 并同时可以对两个样品进行测试；  标准系统随机配送一个探针样品卡；  标准系统可以进行不同磁场下的霍尔效应、I-V特性的测量；  电阻测量范围宽：0.1mΩ—50GΩ（高阻系统），测量的不确定度为2%；  测试过程和计算过程由软件自动执行，节省了大量的时间；  软件可以显示测量结果和测量曲线；  系统磁场采用闭环控制，可以提供高稳定性的磁场， 同时解决了磁铁剩磁问题，实现真正的零磁场；  选择变温选件，可以进行不同温度下的霍尔效应测量和I-V特性测量。ET9000电输运系统可测试材料:    半导体材料：    Si、Ge、GaAs、GaN、AlGaAs、CdTe、HgCdTe、CdTe、ZnO、SiC、GeSi、InP、MCT等，以及弱磁半导体和稀磁半导体的薄膜及块材；    铁氧体材料；    低阻抗材料：金属、透明氧化物、弱磁性半导体材料、TMR材料等。ET9000电输运系统基本功能:    可以进行霍尔效应、I-V特性（电阻率）及磁电阻（MR）的测量；    可得出参数：霍尔效应——方块电阻、电阻率、霍尔系数、导电类型、霍尔迁移率、载流子浓度；    I-V特性的MR的特性曲线包括：    不同磁场下的I-V特性曲线    不同温度下的I-V特性曲线    不同磁场下的变温I-V特性曲线    不同温度下的变磁场I-V特性曲线    电阻随温度、磁场变化的特性曲线    P-B曲线

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。

随着电子信息化的发展，移动电子设备已经深入到人们生活的方方面面。在如今的会议场景，数字多媒体的应用极大的提高了办公的效率。多屏互动系统通过实时推送开会人员个人信息和屏幕信息的功能，极大的方便了会议成员之间的交流。同时本系统提供了个性化的会议记录和会议提醒功能，方便用户记录会议信息。因此，本系统在数字化会议互动领域有良好的应用前景。 多屏互动包含客户端、服务器、控制端三个角色。服务器以“黑盒子”的方式直连LCD显示器，以中间件的角色响应控制端的控制指令，控制客户端的操作，并将客户端的屏幕共享投影至LCD显示器；客户端具备历史会议记录管理、与会信息管理、会议纪要、屏幕分享等功能模块；控制端控制客户端的屏幕分享操作，及会议资料的实时推送。其架构如下： 多屏互动系统架构图 多屏互动系统工作于局域网环境内，客户端支持Windows和Android两个版本，服务器支持Windows和Android两个版本，控制端支持Windows和Android两个版本。 客户端登陆服务器获取会议信息，服务器控制客户端的连接上限，保存实时客户端列表，并将用户信息推送至控制端。控制端控制客户端的屏幕分享，每次只允许一个客户端的屏幕共享。在会议过程中，可通过服务器实时推送会议资料。多屏互动系统工作于局域网环境内，客户端支持Windows和Android两个版本，服务器支持Windows和Android两个版本，控制端支持Windows和Android两个版本。 客户端登陆服务器获取会议信息，服务器控制客户端的连接上限，保存实时客户端列表，并将用户信息推送至控制端。控制端控制客户端的屏幕分享，每次只允许一个客户端的屏幕共享。在会议过程中，可通过服务器实时推送会议资料。

随着电子信息化的发展，移动电子设备已经深入到人们生活的方方面面。在如今的会议场景，数字多媒体的应用极大的提高了办公的效率。多屏互动系统通过实时推送开会人员个人信息和屏幕信息的功能，极大的方便了会议成员之间的交流。同时本系统提供了个性化的会议记录和会议提醒功能，方便用户记录会议信息。因此，本系统在数字化会议互动领域有良好的应用前景。多屏互动包含客户端、服务器、控制端三个角色。服务器以“黑盒子”的方式直连LCD显示器，以中间件的角色响应控制端的控制指令，控制客户端的操作，并将客户端的屏幕共享投影至LCD显示器；客户端具备历史会议记录管理、与会信息管理、会议纪要、屏幕分享等功能模块；控制端控制客户端的屏幕分享操作，及会议资料的实时推送。

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脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图

便携式脑立体定向仪是神经外科手术的辅助设备，集成了手术规划、导航和操作平台。该定向仪采用了一系列计算机技术和机器人技术，实现了无框架立体定向手术，完成对传统带框架手术的技术超越，在国内属于首创，技术上达到了世界先进水平。 特点如下：既能导航定位，又可作为操作平台，简化了手术过程；医生在三维空间内完成最佳手术路径的规划，提高手术质量；无框架技术避免了手术死角，扩大了手术适应症，也免除了病人安装常规框架的痛苦；机械臂操作简单方便，定位精度高，手术误差小于1mm；可移动式便携设计，与手术床对接简单，具有普遍的适应性。已获得5项国家专利和国家科技进步奖，实施5000余例手术，20家医院推广应用。

家长笔记是3-12岁孩子家长们记录孩子全方位成长过程的社区内容平台。家长可以在这里记录分享孩子成长方方面面的轨迹和瞬间，也可以和万千家长共同探讨孩子的养育理念、经济投入、教育产品选购、牛娃成长路径等所有家长关心的养育话题。

XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型   XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型可拆分为5部件，大脑作正中矢状切面，显示脑的外形结构、大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构、右半侧脑的动脉分布。 尺寸：自然大，20×20×15cm 材质：PVC材料