美国Lake Shore 335控温仪 产品介绍 美国Lake Shore 335控温仪具有很多用户可自行设定的功能及一些服务于★端控温仪的先jin功能。335控温仪是*一套具有用户设定功能的两通道控温仪，用户可以设定控温仪的加热器输出功率，两通道加热器输出功率总和为75W，可分别设定为50W和25W，也可以设定为75W和1W。有了这个功能，仪器虽然体积小，但却可以提供比较大的功率，完成前所未能及的控制。 在控温仪的控制输出中不仅配有硬件还配有软件，这样就允许使用者，可以简单方便的来控制自己的实验。通道一具有电流的输出能力，而通道二有电压和电流两种输出模式。在通道二采用电压输出模式的时候，不仅具有±10 V的模拟输出能力，同时还有1W的加热器输出能力，并且还可以完成PID的控制能力。报警和延迟的功能可以帮助自动匹配二级控制功能。被改良的自动调整功能，允许335控温仪自动需寻找合适的PID参数，这样为您的试验节约了大量的时间。 美国Lake Shore 335控温仪 两路PID控制回路 335控温仪不仅可与LakeShore生产的传感器连用，还可以支持大多数工业的低温传感器，包括二极管、电阻、热电偶等传感器。 控温仪的zone功能可以允许在300mk到1500K的温度区间内完成连续的测量和控制。在被测温度超出了现有传感器的测量范围时，Zone功能可以自动转换传感器输入通道。使用者不需要担心温度超限或测量不能连续的问题。 335控温仪直观的前面板布置和键盘逻辑、明亮的真空荧光显示屏、LED灯都进一步增强了335控温仪前面板操作界面的友好性。四种标准显示模式，可适合于不同的仪器设定规格，满足不同用户的偏好。用户可以为每个传感器通道设定标签来帮助记忆，永远的向为传感器贴标签的方式告别，不会再出现各通道传感器与设备对应的出错。如上功能在加上仪器的USB和IEEE-488接口、直观的菜单结构和逻辑支持，大大提高了仪器的使用效率及易于使用性。 Lake Shore335控温仪中包括硅二极管、铂电阻、氧化钌、热电偶传感器的标准温度曲线。同时在不可擦除记忆芯片中可以输入39条200点的Lake Shore公司的传感器标定曲线。集成的SoftCal逻辑算法可以为硅二极管和铂电阻传感器生成温度曲线，可以作为用户曲线进行保存。使用LakeShore公司提供的Curve Handler软件，温度传感器的校准数据可以很简单的导入到335控温仪中。 美国Lake Shore 335控温仪 两路PID控制回路 主要特点 • 配合合适的负温度系数电阻温度计使用，zui低温度可以到300mK • 两路传感器输入通道 • 两路PID控制回路，50W和25W,或75W和1W • 自动调节功能可自动进行PID参数计算 • 采用ZONE功能自动切换传感器输入通道，完成从300mK到1505K连续测量和控制 • 用户可以自定义每路传感器的标签 • 支持硅二极管、电阻、热电偶温度传感器 • 温度传感器激励电流就有翻转功能，可以消除电阻传感器的EMF误差口 • ±10V模拟输出、报警及延时功能口 • 以太网、USB、IEEE-488接口 美国 Lake Shore 335控温仪 温度计输入 美国Lake Shore 335控温仪提供两个标准传感器输入通道，支持硅二极管和电阻型温度传感器。3060选件卡可现场进行安装，这样就增加了两通道传感器输入支持热电偶传感器的功能。传感器输入通道采用高分辨率24位模拟数字转换器、每个输出通道具有自己独立的直流电源。两个传感器输入通道与其它电路进行了可视的隔离，以此来降低噪音，并提供可重复的传感器测量。电流反向消除了电阻型传感器（EMF）的热电动势的误差。 十个激励电流能级使测量和控制范围可从低至300mK的温度到420K（使用合适的负温度系数温度传感器）。 自动量程模式可以自动的改变负温度系数传感器的激励电流大小，在低温的时候减少因温度计自热产生的测量误差。使用硅二极管传感器或镓铝砷传感器，zui低温度可以测量到1.4K。一旦通过控温仪前面板设定好传感器的类型，软件就会选择合适的激励电流。 为了提到测量效率，ZONE功能可以自动的自行不同传感器之间的切换，这样就可以连续完成从300mK 到1500K的测量。 美国Lake Shore 335控温仪中包括硅二极管、铂电阻、氧化钌、热电偶传感器的标准温度曲线。同时在不可擦除记忆芯片中可以输入39条200点的Lake Shore公司的传感器标定曲线。集成的SoftCal逻辑算法可以为硅二极管和铂电阻传感器生成温度曲线，可以作为用户曲线进行保存。使用LakeShore公司提供的Curve Handler软件，温度传感器的校准数据可以很简单的导入到335控温仪中。 温度控制 加热器的总功率为75W，在如此小体积的控温仪中，335是可以提供zui大功率的控温仪。因为可提供干净的加热功率，精确温度控制在整个温度量程范围内得以保障，仪器提供了优越的测量稳定性和测量效率。两个独立的PID控制输出回路可以被设定为50W和25W或75W和1W。在温度设定点及控制传感器的反馈温度读数基础上，仪器可以进行精确的控制输出计算。因此335控温仪可以被广泛的应用于实验室的大多数低温系统和很多高温炉中。PID参数可以进行手动设定，也可以通过autotuning功能来自动的改善PID参数。 美国Lake Shore 335控温仪的autotuning功能自动计算PID参数，形成反馈来帮助建立Zone的表格。在向设定点升温时，温度平滑变化，连续的变化过程中的设定点，以可预见的方式达到设定点，无需担心有温度过冲的发生或者花费过多的稳定时间。当被测温度超过输入传感器的测量范围时，控温仪的zone tuning功能可以自动转换输入传感，这个功能与10个传感器激励电流自动转换功能联合使用，使335控温仪可以在300mk到1500K的温度区间内完成连续的测量。 两个控制回路都是以底盘为参考地的可变直流电源。出厂默认设定为输出通道1和通道2功率分别为50W和25W。另外，输出通道2可以被设定为电压模式，当设定为电压模式时，不仅具有±10 V的模拟输出能力，同时还有1W的加热器输出能力，并且还可以完成PID的控制能力。当通道2为电压模式时，通道1的zui大输出功率为75W。 每个输入通道都是进行温度范围限定，用来保护仪器和外接系统，一旦有一个输入通道的温度超限，所有控制通道都自动切断。 接口 美国Lake Shore 335控温仪 标配带有串行USB接口和并行IEEE-488接口。除了可以通过这些接口进行测量数据的采集，基本上仪器所有的功能都可以通过这些接口来完成控制。你可以下载LakeShore公司的Curve Handler软件，通过这些接口将控温仪与电脑连接，就可以很容易的将传感器的校准曲线写入到控温仪中。 USB接口模拟RS-232口，采用固定的57600波特率。另外，还可以通过USB接口进行固件更新的下载，可以将固件的zui新版本信息更新到仪器中，而不需要进行硬件的不得已更换。 每一个输入通道有高、低报警功能，用来提供闭合和非闭合操作。335的继电器结合报警功能来提醒操作者故障或进行简单的开关控制。继电器能被独立的分配给任意一个报警功能或进行手动操作。 ±10V的模拟输出可以提供一个与测量温度成比例的电压信号到带状图标记录仪或数据采集系统。使用者可设定输出的比例和数据，数据包括温度或传感器的单位。 可现场进行安装的3060热电偶输入卡，使每个输入通道都增加了支持热电偶传感器输入的功能。此选件卡可以很方便的拆卸下来，但是没有必要这样做，当不是用来测量热电偶传感器时，每个通道依然具有之前所有的功能性。这个选件卡的校准是直接储存在这个卡片上的，因此一个选件卡可以与不同的335控温仪配合使用，而不需要重新校准。    

产品介绍 美国Lake Shore 335控温仪具有很多用户可自行设定的功能及一些服务于高duan控温仪的先jin功能。335控温仪是*一套具有用户设定功能的两通道控温仪，用户可以设定控温仪的加热器输出功率，两通道加热器输出功率总和为75W，可分别设定为50W和25W，也可以设定为75W和1W。有了这个功能，仪器虽然体积小，但却可以提供比较大的功率，完成前所未能及的控制。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！  Lake Shore 335控温仪两通道低温控制仪表 在控温仪的控制输出中不仅配有硬件还配有软件，这样就允许使用者，可以简单方便的来控制自己的实验。通道一具有电流的输出能力，而通道二有电压和电流两种输出模式。在通道二采用电压输出模式的时候，不仅具有±10 V的模拟输出能力，同时还有1W的加热器输出能力，并且还可以完成PID的控制能力。报警和延迟的功能可以帮助自动匹配二级控制功能。被改良的自动调整功能，允许335控温仪自动需寻找合适的PID参数，这样为您的试验节约了大量的时间。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！  Lake Shore 335控温仪两通道低温控制仪表 335控温仪不仅可与LakeShore生产的传感器连用，还可以支持大多数工业的低温传感器，包括二极管、电阻、热电偶等传感器。 控温仪的zone功能可以允许在300mk到1500K的温度区间内完成连续的测量和控制。在被测温度超出了现有传感器的测量范围时，Zone功能可以自动转换传感器输入通道。使用者不需要担心温度超限或测量不能连续的问题。 335控温仪直观的前面板布置和键盘逻辑、明亮的真空荧光显示屏、LED灯都进一步增强了335控温仪前面板操作界面的友好性。四种标准显示模式，可适合于不同的仪器设定规格，满足不同用户的偏好。用户可以为每个传感器通道设定标签来帮助记忆，永远的向为传感器贴标签的方式告别，不会再出现各通道传感器与设备对应的出错。如上功能在加上仪器的USB和IEEE-488接口、直观的菜单结构和逻辑支持，大大提高了仪器的使用效率及易于使用性。 Lake Shore335控温仪中包括硅二极管、铂电阻、氧化钌、热电偶传感器的标准温度曲线。同时在不可擦除记忆芯片中可以输入39条200点的Lake Shore公司的传感器标定曲线。集成的SoftCal逻辑算法可以为硅二极管和铂电阻传感器生成温度曲线，可以作为用户曲线进行保存。使用LakeShore公司提供的Curve Handler软件，温度传感器的校准数据可以很简单的导入到335控温仪中。 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！ 主要特点 • 配合合适的负温度系数电阻温度计使用，zui低温度可以到300mK • 两路传感器输入通道 • 两路PID控制回路，50W和25W,或75W和1W • 自动调节功能可自动进行PID参数计算 • 采用ZONE功能自动切换传感器输入通道，完成从300mK到1505K连续测量和控制 • 用户可以自定义每路传感器的标签 • 支持硅二极管、电阻、热电偶温度传感器 • 温度传感器激励电流就有翻转功能，可以消除电阻传感器的EMF误差口 • ±10V模拟输出、报警及延时功能口 • 以太网、USB、IEEE-488接口 您也可以在淘宝网首页搜索“锦正茂科技”，就能看到我们的企业店铺，联系更加方便快速！  

产品详细介绍产品名称:  DHII系列智能微差压数显变送控制器产品型号:  DHIIIP66防尘防水外壳，大液晶显示介质: 空气及非可燃性气体. 封装材质: 铝, 玻璃.精度: ±0.5% at 77°F (25°C) 包括滞后和重复性 (1小时预热之后).稳定性: < ±1% 每年.压力限制: 范围 5": 5 psi; 10": 5 psi; 25": 5 psi; 25": 5 psi; 50": 5 psi; 100": 9 psi.温度限制: 32 ~140°F (0 ~ 60°C).温度补偿: 32~140°F (0~ 60°C).热效应: 0.020%/°F (0.036/°C) from 77°F (25°C).电源: 高电压型 = 100 ~ 240 VAC, 50~400 Hz或132~ 240 VDC. 低电压型 = 24 VDC ±20%.功耗: 低电压型= 24 VDC - 130 mA max. 高电压型= 100~ 240 VAC, 132 ~ 240 VDC - 7VA max. 输出: 4-20 mA DC into 900 ohms max.满零调整: 通过按键菜单.反应时间: 250 ms (dampening set to 1).显示: 4 位 LCD 0.6" 高. LED 指示设定和报警状态.电气连接: 欧洲型可移动端子合. 过程连接: 1/8" NPT内螺纹.封装: NEMA 4X (IP66).安装方向: Mount unit in horizontal plane. 尺寸: 4.73" x 4.73" x 3.43" (120 x 120 x 87.1 mm).重量: 2 lb 10 oz (1.19 kg). 通讯端口: Modbus® RTU, RS485, 9600 Baud. 认证: CE和 UL.开关参数开关类型: 2 SPDT 继电器.接点容量: 8 Amps at 240 VAC 阻性负载.设定: 按键设定. 

导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

在轴手性化合物不对称构建研究方面的重要研究进展：由于轴手性化合物是不对称催化反应的常用催化剂，广泛应用于不对称催化反应中，这些轴手性化合物的不对称合成一直是此领域的研究热点之一。刘心元、谭斌课题组成功实现了在手性磷酸催化下利用Hantzsch酯不对称还原现场生成的亚胺来动力学拆分连萘胺。这样一来，就能高效、高立体选择性地合成重要用途的手性连萘胺。

光固化技术，具有固化速度快、污染少、节能和固化产物性能优异等优点，广泛应用于涂料、油墨、胶粘剂、成像、微电子、齿科修复和生物材料等领域。多官能团单体通常是指含有2个或2个以上的光活性基团的化合物，具有固化速度快、挥发性低、可以赋予固化膜交联结构等优点。本技术采用环状碳酸酯与仲胺的开环反应，合成了两种多官能度的低粘度氨酯丙烯酸酯单体，该多官能度丙烯酸酯单体粘度低（<50mPa.s）、固化速率快，即可作为紫外光固化的单体单独使用，也可以作为稀释剂用于紫外光固化体系中。本技术生产简单，产品产率高，该丙烯酸酯单体稀释剂可以用于UV油漆、涂料、油墨等领域。外观：淡黄色透明液体；粘度（cps/25℃）：12~35mPa•s；官能度：3~4。该产品是多官能团活性稀释剂，具有低粘度、高反应活性和极强的稀释性，可广泛应用在UV涂料、胶粘剂、微电子和油墨等领域。以丙烯酸、仲胺、碳酸乙烯酯、多元醇等为主要原材料，生产过程中的溶剂可以重复使用降低生产成本，同时减少环境污染。主要生产设备是反应釜。若生产规模为100吨/年，设备投资约50万元，厂房面积需50m2，动力5KW，操作人员约2~5人。产品综合成本约25000~35000元/吨，市场平均售价约50000~60000元/吨，年利润约500~1000万元，具有一定的经济效益。

本实用新型的曲面光学结构的多电荷耦合器件组自适应成像仪，属于图像信息获取和处理领域。其结 构为：3个CCD构成仿复眼的曲面结构，再分别连接到3个可编程视频信号处理芯片的模拟信号输入端；可编 程视频信号处理芯片的状态信息输出到复杂可编程逻辑电路(CLPC)中作为控制信号，而数据信号则经过上 述3个电可擦存储芯片分别输入到3个第一类DSP数字信号处理芯中，3个第一类DSP数字信号处理芯片的控制 信号输入到1个第二类DSP数字信号处理芯片做为片选信号和使能信号。该成像仪具有随光照条件改变自动 调节融合模式的成像功能，它不仅可以在正常光照条件下获取高对比度的图像，还可以在较弱光照条件下 获取高亮度敏感性的图像。

本发明公开了一种同时具有水平与俯仰多视场的全景空间三维显示装置。该装置包括高速投影机、选择性透射式定向散射屏、反射镜系统和转动装置。选择性透射式定向散射屏可控制出射光在不同方向上的发散角度，使得观察者在水平方向及垂直方向的不同位置均能看到不同视角的双目视差图像，实现三维物体在全景空间上的三维显示。本发明提出的同时具有水平与俯仰多视场的全景空间三维显示装置可显示出三维场景的360°水平周视图像，同时在俯仰方向也能提供多环带视场的图像，实现三维显示。基于本发明的三维显示系统，可以实现真实的供多人360°环绕裸眼观看且具有空间消隐功能的空间三维的完美显示。

本发明公开了基于组合屏幕的俯仰多视角悬浮式全景空间三维显示装置，包括：组合式偏折型散射屏、高速投影机、图像控制模块、转动检测模块、电机和传动机构。高速投影机把三维物体不同俯仰视角的水平360°视场组合图像同时投影到组合式偏折型散射屏上的不同区域。组合式偏折型散射屏的每个区域均可控制不同角度入射光线的垂直偏折及发散角度和水平发散角度，保证围绕观看的不同高度的观察者的双眼都能观察到与其视点位置相符合的立体图像，实现再现的三维场景悬浮于组合式偏折型散射屏的上方。本发明中俯仰多视角悬浮式全景空间三维显示具有供多人俯仰多视角、水平360°全视场裸眼同时观看、空间遮挡消隐、可探入触摸交互等特点。

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。