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硅基悬臂梁耦合直接加热式毫米波信号检测仪器
本发明的硅基悬臂梁耦合直接加热式毫米波信号检测仪器是由传感器、模数转换和液晶显示三大模块组成，传感器模块是由悬臂梁耦合结构、功率分配／合成器、直接加热式微波功率传感器和开关构成，衬底材料为高阻Ｓｉ，功率通过输入端口对应的ＣＰＷ信号线终端的直接加热式微波功率传感器进行检测；频率检测通过利用直接加热式微波功率传感器测量两路在中心频率处相位差为９０度的耦合信号的合成功率实现；相位检测通过将两路在中心频率处相位差为９０度的耦合信号，分别同两路等分后的参考信号合成，同样利用直接加热式微波功率传感器检测合成功率
东南大学
2021-04-14
硅基悬臂梁耦合间接加热式毫米波信号检测仪器
本发明的硅基悬臂梁耦合间接加热式毫米波信号检测仪器是由传感器、模数转换和液晶显示三大模块组成，传感器模块是由悬臂梁耦合结构、功率分配／合成器、间接加热式微波功率传感器和开关构成，衬底材料为高阻Ｓｉ，功率通过输入端口对应的ＣＰＷ信号线终端的间接加热式微波功率传感器进行检测；频率检测通过利用间接加热式微波功率传感器测量两路在中心频率处相位差为９０度的耦合信号的合成功率实现；相位检测通过将两路在中心频率处相位差为９０度的耦合信号，分别同两路等分后的参考信号合成，同样利用间接加热式微波功率传感器检测合成功率
东南大学
2021-04-14
基于计算机视觉的摩尔斯信号自动检测及译码技术
北京工业大学
2021-04-14
一种基于多重漏磁检测信号特征值的缺陷评价方法
本发明公开了一种基于多重漏磁检测信号特征值的缺陷评价方 法，包括以下步骤:1)将样件磁化，用探头分别在样件的盲孔和所有 矩形槽上方进行扫查，得到信号曲线计算获得各个 MFL 信号特征值; 2)在数据处理装置中得到 MFL 信号特征值分别与偏离值、提离值的线性方程;3)在数据处理装置中得到 MFL 信号特征值与矩形槽上同一方 向尺寸的线性方程;4)用探头对待测铁磁件进行检测，扫查得到 MFL漏磁信号特征值，根据步骤&nbs
华中科技大学
2021-04-14
一种基于光子技术的微波信号类型和频率检测方法及装置
"本发明公开了一种基于光子技术的微波信号类型和频率检测方法及装置。脉冲型或者连续型微波信号经电光调制器加载到两个具有不同波长连续激光信号上，然后分成时延支路和参考支路。在时延支路中，在两个光信号之间引入相对时延，进行光学混频，而后利用光滤波器选取斯托克斯光或者反斯托克斯光进行光电探测；在参考支路中，两个光信号直接进行光学混频，而后选取斯托克斯光或者反斯托克斯光进行光电探测。两支路的输出经电路模块处理后，分别获得对应于信号类型的标识码、对应于载波频率的比值函数，从而同时检测出信号类型、载波频率。本发明旨在以光子技术实现微波信号类型、载波频率的同时检测，大为提高了检测的瞬时带宽和灵活性。 "
西南交通大学
2016-10-19
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
脑及脑室解剖模型
XM-602-4脑及脑室解剖模型
XM-602-4脑及脑室解剖模型可拆分为4部件，显示大脑的外形、沟回、矢状面和水平切面等结构、小脑外形等。
尺寸：自然大，13×13×8cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑纤维束解剖模型
XM-602-2脑纤维束解剖模型
XM-602-2脑纤维束解剖模型显示大脑内部的白质纤维，如大脑联合系，固有连合系和投放射系等。
尺寸：自然大，16×12×9cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-602A脑模型
XM-602A脑模型
XM-602A脑模型由脑矢状切面、大脑半球、小脑和脑干等8个部件组成，显示大脑半球、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部分以及脑神经等结构。
尺寸：自然大，13.5×12.5×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
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