产品应用：   加热型多工位磁力搅拌器外形设计新颖美观、加热快、受热面积大、受热均匀；广泛适用于医疗、石油、化工、环保等领域，是各大中科院校、科研单位、检验检疫、卫生防疫等实验中的好帮手。 主要特征： ●  直流无刷电机，性能稳定，免维护；●  噪音低，寿命长，低速平稳，高速强劲； ● ＜30°斜面操控面板适合坐位和站位视角； ● PT100温度传感器，实现±1的温度精度控制； ● 旋转式调节开关按钮，防水设计，安全系数高； ● 每个工位独立控制，可搅拌多达4个工位的不同样品； ● 亚光特氟龙涂层加热面耐腐蚀，表面温度最高可达320℃；受腐蚀侵害； ● LCD数显功能，显示加热温度、搅拌速度，方便实验操作； ● 控温采用PID控制算法，自整定功能，具有测量精度高，冲温小；    

JYD-2A恒温金属浴是采用微电脑控制的恒温金属浴装置,控温精度高，制样平行性好，以替代传统的水浴装置,可广泛应用于各种样品的培养、保存和反应，应用行业遍及医药、化工、食品安全、质检、环境等。JYD-2A恒温金属浴可实现2个模块独立加热、恒温，独特的二合一设计，满足更多实验需求。 产品特点 1、LED显示，界面清爽简洁。 2、仪器升温速度快、加热均匀、控温、稳定性高，低能耗无噪音。 3、内置温度偏差校准功能，自动故障检测及蜂鸣器报警功能。 4、内置超温保护装置，使用更安全可靠，延长机器使用寿命。 5、产品设计紧凑而严密,占用的空间范围小，带来更多的自由和方便。 6、多种模块选择更换，便于清洁与消毒食用各种试管。 7、可实现2个模块独立加热、恒温，独特的二合一设计，满足更多实验需求。

        VSM（也叫做M-H磁滞曲线测量系统）测量磁性材料的基本磁性能(如磁化曲线，磁滞回线，退磁曲线，升温曲线、升/降温曲线、降温曲线、温度随时间的变化等)，得到相应的各种磁学参数(如饱和磁化强度，剩余磁化强度，矫顽力，最大磁能积，居里温度，磁导率(包括初始磁导率)等)，可测量粉末、颗粒、片状、块状等磁性材料，VSM可以测量从-196℃到900℃的温度变化的磁性变化。   主要参数： 测量磁矩范围：10-3emu-300emu（灵敏度：5*10-5emu） 相对精度（30emu）：优于±1% 重复性（30emu）：优于±1% 稳定性（30emu）：预热24小时，24小时连续工作优于±1% 温度范围：从-196℃到900℃ 固定磁极间距35mm，极面直径60mm 磁场：由电磁铁提供，从0-3.5T   主要参数： 抗磁，顺磁，铁磁，亚铁磁，反铁磁材料和各向异性材料 颗粒状和连续磁记录材料以及GMR，CMR，交换偏置和旋转阀材料 磁光材料 容易容纳散装材料，粉末，薄膜，单晶和液体     VSM的组成：   型号 DXV-550 电磁铁 √ 稳流电源 √ 振动头，振动架 √ 振动杆，样品室 √ 振动源 √ 锁定放大器 √ 高斯计 √ 探测线圈 √ 电脑 √ 打印机 √ VSM可以单独准备高温和低温设备。     主要设备：   电磁铁 电磁铁应为可调式双共轭或固定间隙的。 45°放置 型号 高低温磁场，磁极间距：35mm（T） 冷水方式 DXV-550 3.4 水冷 DXV-400 3.0 水冷 DXV-380 2.7 水冷 DXV-300 2.4 水冷 DXV-250 2.2 水冷 DXV-220 2.0 水冷 DXV-175 1.6 水冷 DXV-130 1.2 自然冷却 DXV-100 0.8 自然冷却 DXV-60 0.5 自然冷却   稳流源 电源为可调式高稳定度稳压稳流自动转换直流电源，功率为2～30KW 。在稳流状态时，稳流输出电流能在额定范围内连续可调 (一)主要功能 　　(1)输出功率：额定功率从1-12kw。 　　(2)保护：缺相保护、过流保护、短路自动保护。 　　(二)技术指标 　　(1)电源为稳流输出：电流值可从0-额定值连续可调。 　　(2)显示方式： 电流表4位半LCD数字显示。 　　(3)显示精度：±(1%+2个字) 　　(4)当负载为电磁铁，且输出电流大于最大电流一半时，电源输出的电流稳定度优于5*10-4 　　(5)工作时间：连续8小时工作(环境温度20±5℃) 　　(6)输入电压：单相220V/三相380V±10%        (7)输入频率：50Hz   振动系统 包括振动杆、机械振动头支架、样品室及探测线圈   磁测单元 (1)量程分300emu、150emu、80emu、40emu、30emu、15emu、8emu、4emu、3emu、1.5emu、800memu、400memu、300memu、150memu、80memu、40memu、30memu和15memu (2)磁场量程：0.5kOe”、“1kOe”、“2kOe”、“4kOe”、“8kOe”、“16kOe” 和 “32 kOe” 显示在4位半LCD数字表头。.分辩率0.1mT，相对精度优于±1%。 (3)振动源输出频率180Hz,频率稳定度优于10-5，输出功率大于50W。   联想电脑 打印机：hp-1018 高温炉和温度控制设备: 加热功率是100W. 炉子的温度范围是室温到900℃ 通过4位半LED数字控制。分辨率：0.1℃ 低温杜瓦和温度控制装置 样品室的温度与控制范围是 77K-273K 通过4位半LED数字控制，分辨率：0.1K  

本发明公开了一种基于开槽结构的四分之一模基片集成波导滤波器，包括四分之一模基片集成波导弧形腔，四分之一模基片集成波导弧形腔通过基片集成波导圆形腔沿任意两条相互垂直的磁壁分割得到，四分之一模基片集成波导弧形腔包括介质基片，介质基片的上表面设有上金属层，介质基片的下表面设有下金属层，介质基片中沿四分之一模基片集成波导弧形腔的周向均匀分布有贯穿上金属层和下金属层的金属通孔。本发明相对于传统的基片集成波导圆形腔有效实现了小型化。并且，相对于传统的多层结构，本发明结构简单，加工方便。此外，相对于传统的微带结构，本发明的滤波器品质因数高，损耗小。

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