已有样品/n该项目提供了一种导航信号调制技术，可以实现在两个相邻频带传送不同的导航业务，每个导航业务包含数据通道和导频通道，每个子带的导航信号可以独立接收，也可联合接收上下边带信号获得高精度导航性能。在同类解决方案中，最具代表性的是CNES 提出的AltBOC 调制方式。与AltBOC 相比，该项目的基带波形转换速率从子载波的8 倍降低至4 倍，子载波的电平数从4 电平下降至2 电平，信号的生成和接收处理复

实验内容 1、了解数字锁相放大器的基本原理及操作，掌握利用其相关性提取强噪音声背景中微弱信号的原理； 2、了解锁相放大器测量基波和谐波成分的功能，观察方波的高频成分，验证方波的傅里叶展开式； 3、掌握采用基于锁相放大技术与四线法测量微小阻抗的原理，了解 Labview 上位机与锁相放大机器之间的通信； 4、了解测量变容二极管内 PN 结电容与反偏电压的关系； 5、理解电子器件噪音的产生机制和测量原理，学会分析噪音的统计分布。

东南大学医学院生物信号采集与处理系统采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网（https://dnzb.seu.edu.cn/）获取招标文件，并于2022年07月06日09点30分（北京时间）前递交投标文件。

产品详细介绍   反渗透是一种以压力为推动力的膜分离过程。随着膜性能的提高，反渗透技术将发展成为进行分离、分级、提纯和富集的化工分离新技术。     反渗透技术的主要特点： 能耗低 结构紧凑 操作简单易维修 自动程度高 不污染环境     反渗透技术广泛应用于给水处理；城市自来水的净化；制取电力、医药、医疗和食品等行业的纯水、超纯水、注射用水和食用纯净水的制备；海水和苦咸水的淡化制取饮用水等。     反渗透系统由反渗透装置及其预处理和后处理三部分组成。反渗透系统的核心是反渗透装置，预处理是反渗透装置能否长期稳定运行的前提，后处理用以满足不同处理对象的最终产水水质指标

产品详细介绍通用信号数据处理与分析ErgoLAB生理测试云平台，除针对EMG、EDA、HRV、RESP信号的专业处理与分析软件之外，还提供了General基础通用信号分析软件，如生物力学信号、环境信号、皮温SKT、眼电等，该分析模块默认为一般化的处理方式，可满足基本的信号处理与分析统计。其他信号如生物力学信号、环境信号、其他生理信号、眼电信号等可在 General 一般性分析模块中进行处理与分析。该模块可以结合人机环境同步平台和生理记录系统采集到的所有生物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，便于查看数据，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；可导出ASCII格式的原始数据、处理后数据和分析后数据；并可导出分析报告单。技术要求：  1、信号处理模块包括基础滤波，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）和带阻滤波（Band Stop）；滑动滤波（Smooth），包括滑动均值滤波Moving Average、高斯滤波Guass和Hann窗；Scale变换，包括线性变换（Liner Transform）、指数变换（Power Transform）和绝对变换（Absolute Transform）3种，以及数据降采样（Resample）。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包括时域分析和频域分析，且可时域分析、频域分析自由切换。A.时域分析是将生物信号看作时间的函数，通过分析得到生物信号随时间变化的统计特征。其统计分析指标包括：包括最大值（Max）、最小值（Min）、均值（Mean）、标准差（STD）、最大最小值差（Range）、方差（Variance）。B.频域分析是运用参数模型法和直接傅里叶变化（FFT）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生物信号的频带。具体包括中值频率（Median Frequency）与均值频率（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、PSD数据以及整体结果报告。

本发明公开了一种基于图像分割的数字体积相关算法中边界处理方法，该方法首先区分感兴趣区域和背景区域，然后对要进行DVC计算的其中一套三维图像进行图像分割，分割为感兴趣区域(VOI)和背景(BG)两部分，在进行DVC计算时只计算VOI内的计算点的位移和应变；计算位移时，子体块间的相关性匹配仅仅针对VOI部分，计算应变时，只利用VOI内的位移点来求解应变。此外，本发明通过区分子体块还有应变计算窗口内的连通域个数，只利用子体块或者应变计算窗口内的主连通域去计算位移和应变，进一步提高了处理复杂轮廓或者边界时计

数字人技术与大语言模型结合是当前人工智能技术领域的研究热点之一，将数字人技术和自然语言处理技术相结合，可以创造出更加智能化、真实感更强的数字人应用。科研团队经过研究实践，已取得具有前瞻性的知名汽车企业和三甲医院的合作意向。有望在不久的将来，为汽车、医疗等领域的企事业单位提供先进的技术支持。