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。

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

深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。

深圳大学与中兴网信长期保持深入合作，积极探索产学研新模式，通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用，为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目，中兴网信将深圳大学科研成果进行转换，构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效地缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台，通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台，紧密联结患者与医生、医院，有效缓解医疗资源紧张等问题，通过多维健康数据分析，有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。项目共发表高水平论文56篇，其中中科院一区论文13篇，ESI高被引论文5篇，获广东省创新创业金博奖、全国创客大赛冠军等奖项。目前项目理论成果与专利技术已应用转化，2016-2018年项目收入6.95亿元，间接经济效益16.31亿元。授权中兴的产品在广东、山西等全国13个省市应用推广，同时在东南亚、非盟等“一带一路”国家与地区推广使用；研发的云伴妇幼平台，2014年起在广东、江西等100多家省市各级医院使用。疫情期间，项目保障慢性病、妇幼等众多高危人群的健康，获得了很好的社会声誉。

本实用新型公开了一种基于软体智能材料的姿态可调整沉浮平台，包括支撑架及支撑架的周向上的至少三个沉浮装置；所述的沉浮装置包括：沉浮腔，所述沉浮腔的开口密封有驱动薄膜，沉浮腔内充有气体使驱动薄膜膨出形成可变形空间；气压传感器，监测沉浮腔的气压值并传送至第一控制器；第一控制器，接收并处理气压传感器的监测信息，控制驱动薄膜的变形；所述的支撑架上还设有：加速度传感器，监测姿态可调整沉浮平台的运动状态并传送至第二控制器；第二控制器，接收并处理加速度传感器的监测信息，向第一控制器输出控制信息；电源，提供动力。该姿态可调整沉浮平台结构简单，控制精度高，并且所产生的噪音小。

智能制造（铣削）综合实训平台既可独立实训，也可以接通实物机电设备实现动作控制。本设备集成了智能制造执行系统（MES）、工业机器人控制系统、数控铣削控制系统、可编程控制器（PLC）、触摸屏（HMI）、场景系统、MES系统。通过机器人示教器、数控系统、PLC及电路控制虚拟场景中的设备。利用该设备可综合实训MES系统、工业机器人编程与操作、数控铣床编程与操作、触摸屏编程与控制、工业PLC的交互控制编程与调试。本设备还配备自定义I/O接线仿真功能模块，用户可自定义删除和连接I/O端口的接线设置，从而可以按自定义的I/O接线进行PLC程序编辑，拥有自主搭建场景功能。 该平台面向智能制造专业群可开展《工业机器人技术与应用》、《数控铣削加工实训》、《数控铣床系统参数调试》、《PLC基础应用》、《触摸屏组态控制》、《智能制造单元综合实训》等课程的教学、考核及相应的技能竞赛训练。

智能机器人创新实验平台是由海天雄研发的以Cortex-A15高性能ARM芯片为上位机来控制机器人行为动作的平台，由上位机系统(ARM芯片)与下位机(51芯片)两大部分组成。该平台可根据不同的实验需求进行独立工作。 上位机（三星公司Cortex-A15的5260 ARM芯片）主要是运行控制机器人的Android应用程序，并且此系统也拥有丰富的外设，可以用来学习Android应用程序的开发以及ARM芯片的学习，可以作为整个嵌入式系统的教学平台使用。 下位机（AT89C51系列的芯片）主要是根据上位机发送的命令控制机器人的动作行为，此系统可以拥有一般51单片机的外设（LED、数码管、蜂鸣器等），可以独立使用，并且拥有大量的传感器，例如：舵机、超声波、直流电机、摄像头等。 智能机器人创新实验平台采用的是上位机控制，通过WiFi路由通道，根据下位机探测的环境因素判断情况回传给上位机以此智能控制。另外，可以在非控制情况下循迹运行。主要由四大块组成：上位机5260平台运行Android程序、WiFi路由模块、单片机与驱动模块以及机器人的感知与控制系统。

本发明公开了一种基于极点对称模态分解和非局部均值方法的心电信号滤波算法，该方法包括以下几个步骤：首先对心电信号进行极点对称模态分解，得到一序列本征模态函数 IMF，然后对各 IMF 进行非局部均值滤波，再对各阶 IMF 与残差项进行叠加，最后对叠加信号进行非局部均值平滑处理，得到心电信号最终降噪结果。本发明由于采用了极点对称模态分解和非局部均值滤波方法的有机结合，有效改善了传统非局部均值算法在噪声污染程度较高时易产生的信号削弱问题，可在有效抑制心电信号噪声的同时很好地保护信号的尖峰等细节信息。