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脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型
XM-616A脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型
XM-616A脑及脑动脉和大脑皮质功能定位模型可拆分为8部件，显示脑的外形结构：大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构；脑的动脉供应：动脉的来源、动脉在脑底面的行程和联合情况、大小脑的动脉分布；用不同颜色标识大脑各不同功能区域。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
新型电信媒体业务支撑平台关键技术及应用
在电信业务支撑基础平台、统一业务数据存储、新型内容分发网络平台、多端平台、流媒体客户端等方面都有所创新和突破，在新一代电信业务支撑计算技术处于国际领先水平。该项目成果已在中国电信、四川长虹等单位进行规模化应用，获取国家专利12项。 该项目成果在负载的计算能力动态扩容和收缩、自适应最优匹配业务计算、高效元数据寻址定位及核心网与接入网协同的混合P2P传输架构技术等领域具有技术创新性。 主要技术指标：单节点响应能力>300个/s、10KB文件单节点并发上传/下载：833
电子科技大学
2021-04-14
硅基缝隙耦合式的间接式毫米波信号检测仪器
本发明的硅基缝隙耦合式的间接式毫米波信号检测仪器是由传感器、模数转换、ＭＣＳ５１单片机和液晶显示四大模块组成，传感器由共面波导、缝隙耦合结构、移相器、单刀双掷开关、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器以及间接式热电式功率传感器所构成，整个结构基于高阻Ｓｉ衬底制作，上方的两个缝隙耦合结构实现信号的频率测量，下方的两个缝隙耦合结构实现信号的相位测量；Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器和Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器主要是由共面波导、非对称共面带线和电阻组成；间接式热电式功率传感器由共面波导、两个电阻以及热
东南大学
2021-04-14
硅基缝隙耦合式的直接式毫米波信号检测仪器
本发明的硅基缝隙耦合式的直接式毫米波信号检测仪器是由传感器、模数转换、ＭＣＳ５１单片机和液晶显示三个大模块组成，传感器是由共面波导、缝隙耦合结构、移相器、单刀双掷开关、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器以及直接式热电式功率传感器所构成，该结构制作在高阻Ｓｉ衬底上，上方的两个缝隙耦合结构实现信号的频率测量，下方的两个缝隙耦合结构实现信号的相位测量；Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器和Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器主要是由共面波导、非对称共面带线和隔离电阻组成；直接式热电式功率传感器主要由共面波导、两个
东南大学
2021-04-14
硅基缝隙耦合式的间接式毫米波信号检测器
本发明的硅基缝隙耦合式的间接式毫米波信号检测器是由共面波导、缝隙耦合结构、移相器、单刀双掷开关、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器以及间接式热电式功率传感器所构成，整个结构基于高阻Ｓｉ衬底制作，其上有四个缝隙耦合结构，上方的两个缝隙耦合结构实现信号的频率测量，下方的两个缝隙耦合结构实现信号的相位测量，在前后缝隙之间有一个移相器；Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器和Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器主要是由共面波导、非对称共面带线和电阻组成；间接式热电式功率传感器由共面波导、两个电阻以及热电堆所构成，热电
东南大学
2021-04-14
硅基缝隙耦合式的直接式毫米波信号检测器
本发明的硅基缝隙耦合式的直接式毫米波信号检测器是由共面波导、缝隙耦合结构、移相器、单刀双掷开关、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器、Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器以及直接式热电式功率传感器所构成，该结构制作在高阻Ｓｉ衬底上，其上有四个缝隙耦合结构，上方的两个缝隙耦合结构实现信号的频率测量，下方的两个缝隙耦合结构实现信号的相位测量，在前后缝隙之间有个移相器；Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功分器和Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ功合器主要是由共面波导、非对称共面带线和隔离电阻组成；直接式热电式功率传感器主要由共面波导、两个热电偶和隔直电容所构成
东南大学
2021-04-14
铁路信号ZPW-2000设备接收器自动检测装置
该装置属专利技术，是一种基于虚拟仪器的自动检测装置，主要用于对铁路信号ZPW-2000系列无绝缘移频自动闭塞设备（以下简称ZPW-2000）的接收器进行自动检测和相应的数据处理。 1、技术背景： 信号设备是保障铁路运输的安全和效率的基础设施，正越来越广泛地采用以微处理器和电子器件为核心的技术，相应地对设备的维护和管理提出了更高层次的要求，主要表现为检测的项目明显增多、检测精度提高；同时，随着从设备故障修向状态修的转变，检测任务量显著增加。中国铁路区间信号控制主要采用ZPW-2000系列设备，是新建线路和旧线改造的主流设备。 ZPW-2000设备接收器完成列车速度信息的接收和解码，安全等级和可靠性要求非常高。 目前现场应用中，ZPW-2000设备接收器的检测平台是针对具体产品而设计的，利用信号发生器等独立的仪器组合搭建，通过手动检测来完成检测数据和手工填表。主要缺陷是：（1）由独立仪器构成，投入费用较高，检测平台体积庞大；（2）手动检测连接繁琐，效率较低，易带来人为误差；（3）检测数据需手工抄录，数据管理未实现电子化，不利于数据的检索共享。 2、技术内容： 该装置主要解决的技术问题是：在对ZPW-2000设备接收器技术指标进行检测时，原有检测采用人工连接、测量、读数、记录数据，劳动强度大、检测效率低、易出错、纸质数据难于管理。因此，主要应解决如何有效提高检测效率，同时保证检测精度，还应提高检测数据的信息化、降低劳动强度、兼顾装置成本。 为此，基于美国NI公司接口卡和LabVIEW软件环境组成虚拟检测平台，界面友好。基本实现自动化，还可通过网络实现远程检测；检测接口电路（接口板）采用工业标准的模块化结构，易于扩展；自动生成检测数据报表，采用Microsoft Excel格式，便于数据管理和共享。 该装置包括：工业控制机、虚拟仪器采集卡、FO卡、信号发生器卡、接口板电路。 该装置操作界面采用虚拟仪器面板，操作简便；不同的检测项目采用继电器阵列自动切换，无需人工干预，从而显著缩短了测量和记录时间，时间可减少50％以上；避免了人为误差；降低了劳动强度：自动完成数据存储，便于检索和信息管理，并可远程检测。
北京交通大学
2021-04-13
铁路信号ZPW-2000设备衰耗器自动检测装置
该装置属专利技术，是一种基于虚拟仪器的自动检测装置，主要用于对铁路信号ZPW-2000系列无绝缘移频自动闭塞设备(以下简称ZPW-2000)的衰耗器进行自动检测和相应的数据处理。 1、技术背景： 信号设备是保障铁路运输的安全和效率的基础设施，先进技术的应用对设备的维护和管理提出了更高层次的要求，主要表现为检测的项目明显增多、检测精度提高；同时，随着从设备故障修向状态修的转变，检测任务量显著增加。中国铁路区间信号控制主要采用ZPW-2000系列设备，是新建线路和旧线改造的主流设备。 ZPW-2000设备的衰耗器完成信号的隔离和放大，可靠性要求很高。衰耗器主要由调整变压器和衰耗电阻组成，检测项目主要考察调整变压器匝比和衰耗电阻的阻值是否合格。 目前现场应用中，ZPW-2000衰耗器的检测平台是针对具体产品而设计的，利用数字电压表和信号发生器等独立的测量仪器组合搭建，通过手动检测来完成，检测数据手工填表。主要缺陷是：(1)由独立仪器构成，投入费用较高，检测平台体积大。(2)手动检测连接繁琐，效率较低，易带来人为误差。(3)检测数据需手工抄录，数据管理未实现电子化，不利于数据的检索共享。 2、技术内容： 该装置主要解决的技术问题是：在对ZPW-2000设备衰耗器的技术指标进行检测时，原有检测采用人工连接、测量、读数、记录数据，劳动强度大、检测效率低、易出错、纸质数据难于管理。因此，主要应解决如何有效提高检测效率，同时保证检测精度，还应提高检测数据的信息化、降低劳动强度、兼顾装置成本。 为此，基于美国NI公司接口卡和Lab VIEW软件环境组成虚拟检测平台，界面友好，基本实现自动化，还可通过网络实现远程检测；检测接口电路（接口板）采用工业标准的模块化结构，易于扩展；自动生成检测数据报表，采用Microsoft Excel格式，便于数据管理和共享。 该装置包括：工业控制机、虚拟仪器采集卡、I/O卡、信号发生器板、接口板。 本实用新型装置的特点：操作界面采用虚拟仪器面板，操作简便；不同的检测项目采用继电器阵列自动切换，无需人工连接，从而显著缩短了测量和记录时间，时间可减少50％以上；避免了人为误差；降低了劳动强度；自动完成数据的存储，便于检索和信息管理，并可远程检测。
北京交通大学
2021-04-13
医学脑电智能诊断
本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法，并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台，提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案，提高临床癫痫诊疗效率，并助力于癫分级诊疗体系建设。
清华大学
2021-02-24
EEG脑电分析软件
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。
北京津发科技股份有限公司
2021-08-23