*由教师端主机控制，同步播放教学内容 *具备临摹结合和范字精确对比的功能。 *书写屏和触控屏相结合的学习模式，轻松实现读帖+摹帖+临帖+对比纠错； *特制书法临摹屏环保、零辐射； *触控屏可实时无延迟访问中控端书法服务器，使“读帖”更专业。 *师生互动教学，实现书法教学专业化、标准化、流程化、信息化，数倍提高教学效率。

一种ＬＬＣ全桥变换器同步整流的数字优化控制方法及其系统，对全桥ＬＬＣ副边的同步整流管关断之前和关断之后的漏端电压分别进行采样，将两次采样结果通过比较器进行逻辑比较，根据逻辑比较结果由微控制器对全桥ＬＬＣ副边同步整流管的关断时间进行调整并利用微控制器的中断配合，实现ＬＬＣ副边同步整流管关断前后漏端电压的精确采样，通过实时比较由微控制器给出的需要调整的时间命令，实现全桥ＬＬＣ副边同步整流管在最佳时刻关断，提高全桥ＬＬＣ电路的整体效率。

TES-5630MA经济型数字红外无线系统一体机   　　深圳台电 (TAIDEN) 是全球领先的会议系统设备供应商，已成功装备联合国总部、世界银行总部、欧洲委员会总部、G20 首脑峰会、APEC 首脑峰会、厦门金砖会议等国际组织及大型会议。深圳台电公司最早于 2001 年研制出全球第一套不受高频驱动光源干扰的红外线同声传译系统，并于 2008 年自主研制出数字红外处理芯片，发明了数字红外无线会议系统。 　　2015 年，深圳台电公司首次将国际先进的数字红外技术引入到多媒体教学环境中，基于对多媒体教学环境音频设备需求的深度挖掘，先后推出了一系列音质清晰、抗干扰能力强且便于管理的教室音频系统，充分满足了教学 环境中的扩声、常态化录音、互动录播、教室多媒体设备集中控制(一键上下课)的需求，同时通过内置带电子锁充电座的设计解决了设备管理繁琐和需要反复回收充电的难题，还完全杜绝了老师贴身佩挂传统无线麦克风时会产生的射频辐射问题，是真正意义上的功能丰富、人性化设计且绿色环保的解决方案。       音质清晰 结合深圳台电自主研发的数字红外处理芯片及国际先进的数字红外技术，在20米范围内不论远近均保持完美音质：频响：主机线路-主机：50 Hz~20 kHz           麦克风-主机：100 Hz~20 kHz信噪比：≥90 dBA总谐波失真：≤0.05% 提高声音清晰度，让老师能较长时间以自然声调讲课，保护老师声带，避免声嘶力竭 清晰的声音能调动学生注意力，减少上课分心、开小差现象，从而提高听课效果 超强抗干扰 先进的数字红外技术，不受高频驱动光源干扰，可正常工作于阳光下的环境 多个教室同时使用，相互之间不会串频和干扰 不受外界无线电干扰 便于使用和管理 红外麦克风无需对频，即开即用，简单方便 可为教师配备个人专用红外麦克风，一师一麦，高效，卫生 麦克风充电座内置电子锁，可通过手机扫码或刷卡解锁无线麦克风，方便管理，避免丢失 无电磁辐射 不产生对人体有害的电磁辐射 不受无线电频率使用限制，节省广电频率资源       TES-5630MA 经济型数字红外无线系统一体机 TES-5630MA ……………………………… 经济型数字红外无线系统一体机（带BNC接口，含数字红外接收器，可配1个无线麦克风，内置功放，可连接2只音箱，标配含电源适配器）

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。

房树人心理测验系统

AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。