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核磁共振实验仪 核磁共振成像技术实验
产品详细介绍产品简介:   EDUMR核磁共振成像技术实验仪是一款专为核磁共振成像技术教学实验而设计的小型台式核磁共振成像仪器。可配合物理相关专业(如近代物理、应用物理、无线电物理、电子信息工程等专业)和医学相关专业(如大型医疗器械、医学影像技术、生物医学工程等专业)开设核磁共振原理、磁共振成像演示等实验课程;也可配合核磁共振工程类专业开设设备硬件结构方向的开放性拓展实验课程。EDUMR可辅助搭建以下平台:       1.教学示范平台;       2.核磁共振成像实验平台;       3.科研实验平台;       4.磁共振继续教育深造平台。       两大特点:开放性,真实性。       开放性:软、硬件均具有高度的开放性。       1.硬件开放:体现在针对实验教学、工程实训、课堂演示时可以模拟连续波式核磁共振实验仪实验,更可对硬件结构进行现场拆卸及装配。配合示波器、万用表等辅助工具,不但能够锻炼学生的动手能力,更加增强了学生对于仪器硬件结构的了解,能够符合现代实验教学对于学生实践能力的要求;       2.软件开放:主要体现在K空间原始数据的开放,可进行图像重建的仿真实验,针对信号处理及数据处理方向,可以为学生、老师提供大量真实且有效的数据,从而开展更多算法优化、图像后处理等方面的拓展性研究。       真实性:       EDUMR具有与医用核磁共振成像仪相同的模块,真实体验磁共振的原理、仪器、应用。       EDUMR能够满足用户对于教学实验的要求,是一款符合现代教学发展的实验仪器。技术指标:1、磁体类型:永磁体;2、磁场强度:0.5±0.08T,仪器主频率:21.3MHz;3、探头线圈直径:15mm;基于仪器的核磁共振教学相关实验:EDUMR核磁共振成像原理与设备结构一、核磁原理及成像原理       核磁共振及其成像的基本原理       核磁共振现象       弛豫与核磁共振信号       核磁共振信号的空间定位       核磁共振图像重建       核磁共振脉冲序列二、核磁共振成像系统       磁体子系统       射频子系统       梯度磁场子系统       谱仪及计算机系统       磁屏蔽与射频屏蔽EDUMR核磁共振成像技术实验项目一、原理性实验       机械匀场和电子匀场       硬脉冲FID序列测量拉莫尔频率       旋转坐标系下的FID信号       FID信号一维处理与增益调整       硬脉冲回波序列确定硬脉冲射频       软脉冲FID序列确定软脉冲射频       软脉冲回波序列       反转恢复法测T1       饱和恢复法测T1       硬脉冲CPMG序列测量T2       乙醇的化学位移测量二、成像技术实验       自旋回波序列成像       自旋回波权重像       一维梯度编码成像       反转恢复序列成像       二维梯度回波序列成像       采样参数对图像大小及形状的影像规律       三维梯度回波序列成像三、硬件结构实验       射频线圈的调谐与匹配       射频开关与前置放大器       射频功率放大器与射频波形调制电路       数据处理过程(模拟部分)实验       梯度功率放大器       谱仪系统结构与控制信号       高频数字记忆示波器的使用四、应用拓展实验       2D-FFT 图像重建的仿真实验       核磁共振图像质量评价实验       3D-FFT图像重建的仿真实验       牙膏含氟量的测量       芝麻含油率的测定成像实验展示:核磁共振教学配套教材:注:仪器外观如有变动,以最新款为准。
上海纽迈电子科技有限公司 2021-08-23
超声波成像及应用实验仪 COC-CSCX-G
实验内容 1、了解脉冲回波超声测量的原理,掌握超声波成像基本原理及超声成像的应用; 2、采用回波幅度 B 型图像显示方法,研究物体剖面超声波图像; 3、有机玻璃试块为样品,利用物体表面及内部的反射波成像,模拟海洋地貌测绘、地壳测量和地藏勘探等实用技术。
成都华芯众合电子科技有限公司 2022-06-18
一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法
本发明公开了一种基于拉曼光谱技术的藻种分类识别方法,包括:取相同藻种的多个样本,每个样本均为当前藻种的活体藻液,采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息;对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理,得到对应的预处理谱图,然后采用偏最小二乘法从各预处理谱图中提取主因子;更换藻种,获得与不同藻种相对应的主因子;以所有藻种的主因子作为输入,以与各主因子相对应的藻种分类为输出,建立BP神经网络模型;取待鉴别活体藻液,获得该待鉴别活体藻液的主因子并输入所述BP神经网络模型,获得待鉴别活体藻液中所包含的藻种分类。本发明实现了基于拉曼光谱技术的藻种快速准确分类,大大简化了操作步骤,缩短了检测时间。
浙江大学 2021-04-11
飞米级超高分辨率光谱分析仪
华中科技大学 2021-04-10
基于多源光谱特征融合的食用油种类快速鉴别方法
其他成果/n一种基于多源光谱特征融合的食用油种类快速鉴别方法,包括如下步骤:选取待鉴别的未知种类的食用油样品;采集拉曼光谱图和近红外光谱图;分别对采集的拉曼光谱图和近红外光谱图进行预处理,得到预处理拉曼光谱图和预处理近红外光谱图;分别对预处理拉曼光谱图和预处理近红外光谱图进行特征提取,得到拉曼特征变量和近红外特征变量;将拉曼特征变量和近红外特征变量进行光谱特征融合,得到特征融合光谱图;采用优化定性模型对所述未知种类的食用油样品进行种类鉴别。本发明提供的基于多源光谱特征融合的食用油种类快速鉴别方法,安全快速、检测便捷,鉴别准确率高,具有较强的实用价值和推广价值。
武汉轻工大学 2021-04-11
一种基于吸收光谱技术的双频率波长调制方法
本发明公开了一种基于吸收光谱技术的双频率波长调制方法,该方法在传统波长调制信号的基础上叠加了另一高频正弦信号,针对该种激光激励方式建立了双频率波长调制的傅里叶分析模型,理论推导了各次谐波表达式,研究了不同调制参数对谐波信号的影响并通过全局寻优算法确定了最佳调制参数。在此基础上,确定了双频率波长调制频率响应关系的函数表达式。相比于传统单频率波长调制方法,本发明提出的测量方法具有更高的信噪比,测量结果的稳定性更强,并且在弱吸收情况下的谐波峰值位置更易于判断,具有更大的应用潜力,本发明方法仅改变了激光器的注入电流激励方式,对硬件成本要求低,并可应用于多次反射池等系统进一步降低气体浓度的检测下限。
东南大学 2021-04-11
基于免基线波长扫描直接吸收光谱的气体浓度测量方法
本发明提出一种基于免基线波长扫描直接吸收光谱的气体浓度测量方法,该方法首先对透射光强信号加上Nuttall时窗,其次对加窗的透射光强信号进行数字带通滤波处理,获得谐波处的X分量,使得吸收部分的信号得到强化而使边缘处接近为零,同时对加窗的透射光强信号进行数字低通滤波处理得到常数项,然后使用得到的常数项对X分量进行归一化处理,消除光强波动的影响,最后对归一化的X分量使用拟合算法即可得到待测气体参数值。本发明的测量方法克服了传统直接吸收方法对基线敏感的缺点,同时避免了由于基线拟合误差对结果的影响,尤其适合
东南大学 2021-04-14
一种面向超光谱数据库的小波去噪算法
本发明公开了一种面向超光谱数据库的小波去噪算法,属于超光谱数据的处理方法,用于对带有噪 声的超光谱曲线进行降噪。本发明顺序包括小波降噪参数选择、小波降噪。本发明在小波降噪参数学习 过程中充分考虑了超光谱数据库中各种物质超光谱曲线的特性,快速的选择适合超光谱数据库绝大多数 光谱曲线的小波降噪参数,然后使用选择得到的参数对测量到的超光谱曲线进行降噪。该方法能快速的 针对各种不同应用场景的超光谱数据库选择与之适应小波降噪参数,提高了降噪的效果,提高光谱匹配 的准确率。
武汉大学 2021-04-13
一种手性环氧化合物的高通量光谱检测方法
手性环氧是一类重要的中间体分子,能够转化成多种手性官能团。然而,文献中还没有针对环氧的光谱手性检测方法。蒋伟课题组利用独立发展的“内修饰分子管”( Chem. Commun.   2015,   51,  15490;  Chem. Commun.  2016 ,  52,  9078;  J. Am. Chem. Soc.  2016 ,  138,  14550),通过氢键和疏水效应在水中实现了对手性环氧的识别。核磁滴定、荧光滴定与等温量热滴定等实验结果都证实“内修饰分子管”在水中与环氧分子之间存在较强的键合。同时,X-射线单晶衍射、核磁滴定等实验结果证实了氢键的存在。手性环氧通过氢键将手性信号传递给了非手性但有紫外吸收的“内修饰分子管”,诱导产生了紫外圆二色(CD)信号。通过CD信号的强度和正负性,可以实现绝对构型的归属和ee值的测量。该方法具有环境友好(溶剂是水,“内修饰分子管”能够回收)、响应速度快(30 ms)、可以实现实时监测、适用于高通量检测等优点。该方法首次实现了只含环氧的手性化合物的光谱检测,并被成功应用于真实的不对称环氧化反应,获得了与手性色谱方法相类似的结果,在不对称环氧化的前期条件筛选研究中具有广阔的应用前景。
南方科技大学 2021-04-13
基于 LED 混光呈色模型的光谱功率分布提取方法及系统
一种基于 LED 混光呈色模型的光谱功率分布提取方法及系统,包括进行 LED 智能光源控制信号空 间全局采样,利用预设的 LED 发光控制方式根据全局采样样本集中各信号值驱动 LED 光源发光,组成 发光样本集;分别测量所得各发光样本对应光谱功率分及照度,生成发光数据集;根据预设的照度阈值 进行筛选,得到最终发光数据集,并从全局采样样本集中选取对应信号样本,组成最终信号空间采样样 本集;构建 BP 神经网络,并在此基础上建立相应的 LED 混光
武汉大学 2021-04-14
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