本系统是一种新型的医疗仪器，能够24小时同步监测、记录胃、食管内的PH值，按需记录ECG信号。主要用于上消化道功能性疾病的诊断，诸如胃�车拦芊盗鳎�ㄖ�盗鳎�敢悍置谑С＃�脑葱院头切脑葱孕赝吹募�鹫锒希�钚苑盗鳎�箍梢约觳狻⑵蓝ㄉ舷��拦δ芗耙┬ё饔谩６�庑┒际悄壳俺９娴奈妇怠⑽赋Ρ低福B超检查所无法诊断的常见消化道功能性疾病。整机及其关键技术、传感器立足

主要功能：1. 无感体征监测通过UWB雷达及多光谱相机即可实现较为准确的体温心率呼吸血压等参数，患者无需任何穿戴传感器。多终端数据集成显示，提高患者就诊体验。2. 辅助手环条件允许的情况下还可佩戴手环辅助其他模块测量体征，内置定位芯片，第一时间掌握病人位置，可通过手环与AI语音助理进行交互。3. 意外预判多光谱相机和其他部件通过综合参数检测到用户姿态异常、体征异常时，预警可能出现的意外与急症4. 智能辅助诊断全病症知识图谱科学辅助诊断、指导用药

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。

已有样品/n针对各种生物医用仪器对心电、脑电、肌电、神经电等电生理信号采集与分析的需求，研制出了一系列专用集成电路芯片。其中包括：1、一款适合大多数生理信号的通用前端集成电路，完成从电生理传感器输出市场预期：市场需求量：芯片300万颗/年，传感器3000万-5000万颗/年；可应用系统：小型化便携式电生理检测设备、移动健康产品、穿戴式健康产品。的原始信号到CMOS或TTL等标准数字电平信号之间的转换，这款前端电路的功能包括跟随、前放、A/D、滤波等基本功能。2、多款专用的信号处理后端集

       NMT活体生理检测仪是一款基于非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）的精密科学仪器，能够在不接触、不损伤活体样品的情况下，原位、实时、动态地监测活体组织或细胞表面的离子和分子通量（flux）、浓度及膜电位等生理参数。该仪器广泛应用于植物生理、细胞生物学、环境毒理、医学研究等领域，尤其在解析植物营养吸收、盐胁迫响应、重金属毒性机制等方面具有不可替代的技术优势。        NMT活体生理检测仪命名源自非损伤微测技术NMT。非损伤微测技术 NMT是离子/分子通量（flux）测试技术在国内的名字，其全称是非损伤微电极测试技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）。        由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品 - SRMT1201 NMT活体生理检测仪（植物吸收监测仪、非损伤微测系统）具备测量多种关键元素的能力，如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面，可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素，同时涵盖离子通量（ion flux）、离子浓度、分子通量、分子浓度及膜电位等多项检测项目。 金歌NMT功能特色：     （1）检测种类多；     （2）实时输出时间-flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全；     （3）提供个性化定制，免费升级测试软件。 可检测种类：     （1）大量营养元素：N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+     （2）中微量元素：Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+      （3）胁迫：Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-     （4）其它：Li+、NO2-     （5）分子：O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等 测试项目：     （1）离子通量SRIET     （2）分子通量SRPT     （3）离子浓度aIon     （4）pH     （5）分子浓度aMol     （6）膜电位Potential 主要参数：     （1）离子通量分辨率：10-5 pmol/(cm2·s)     （2）分子通量分辨率：10-3 pmol/(cm2·s)     （3）膜电位分辨率：300 nV     （4）空间分辨率：≤ 1 μm 测试样品：       根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品 主要应用：       植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究  附：非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）       非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字，其全称是非损伤微电极测试技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT），能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量（flux），可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。       离子/分子通量测试技术（非损伤微测技术）经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。        1.方法学建立       1974年，美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极（Vibrating Probe：VP）概念，采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流，为离子/分子通量（flux）测试奠定了方法学的基础。        2.原型机       1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量（flux）测试系统，在早期的文献中写做 SRIS系统。        3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟        1994年，伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司，联合推出商业机 SIET通量测试系统，标志着离子/分子通量（flux）测试技术仪器的成熟。        4.SIET系统被引进国内       SIET通量测试系统被引进国内后，我国学者从2009年开始在离子/分子通量（flux）测试领域发表文章，当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。（文献：Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species）        5.国产化       金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术（NMT）领域，为在国内推广的通量flux测试系统（非损伤微测系统）研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类，成功摆脱了对国外的依赖。       当全球科技竞争的硝烟弥漫，核心技术的自主可控已成为企业存续的命脉。2022年金歌公司成立以来，始终如一坚持创新发展理念，聚焦关键技术攻关，打破原装进口核心部件-国内组装的模式，推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日，北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉，金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。       凭借扎实的科技实力，金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术（即‌非损伤微测技术NMT）诞生三十多年以来已发表成果，我们建立了丰富的NMT大数据库，实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化，进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。       金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全。用户购买仪器后，金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加，金歌仪器将及时告知用户，郑重承诺免费为用户做测试软件升级。       金歌仪器将永远以客户需求为导向，精益求精，不断推出创新性产品和个性化解决方案，为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。     

成果描述：本实用新型公开了一种病房环境与病人生理参数监控系统,包括一个或者多个参数采集模块、一个或者多个执行模块、ARM控制器和上位机；所述参数采集模块的信号输出端连接ARM控制器的信号输入端；所述ARM控制器的信号输出端连接执行模块的信号输入端；所述ARM控制器的信号输出端连接上位机的信号输入端,ARM控制器的信号输入端连接上位机的信号输出端,其能及时掌握病房环境参数,实时监测病员人体机能参数,并能根据病房现场数据自动和远程手动调节病房温湿度、输液速率等。市场前景分析：本实用新型公开了一种病房环境与病人生理参数监控系统,包括一个或者多个参数采集模块、一个或者多个执行模块、ARM控制器和上位机；所述参数采集模块的信号输出端连接ARM控制器的信号输入端；所述ARM控制器的信号输出端连接执行模块的信号输入端；所述ARM控制器的信号输出端连接上位机的信号输入端,ARM控制器的信号输入端连接上位机的信号输出端,其能及时掌握病房环境参数,实时监测病员人体机能参数,并能根据病房现场数据自动和远程手动调节病房温湿度、输液速率等。与同类成果相比的优势分析：国内先进

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"。