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。

本项目应用成果导向教育理念（Outcome-Based Education，OBE），配合学校逐步形成 OBE 管理模式，为学校构建从生源质量、过程质量到结果质量的全面质量监测与分析报告体系。成果导向的质量监测体系为学校教学与质量管理、二级院系和教师考核、专业建设和专业调整以及院校评估、专业认证提供数据支撑与管理分析报告。

湖南网络工程职业学院属省教育厅直属公办全日制普通高等学校，是一所依托广播电视大学丰富的网络和教学资源，致力于用互联网技术推动职业人才培养的新型高职学院。运用全方位覆盖的数字化智慧校园，大数据背景下的云计算网络空间，在全国高职教育领域首创了“开放式高职”的教育模式。学院有着39年专科办学历史，累计培养各类专业技术人才6万多名。 学院位于长沙市中心城区，毗邻中南大学铁道学院校区，中南林业科技大学等高校，属长沙市主城区内的大学城片区，学风浓厚，环境优美。学院紧临市区主干道芙蓉路，公交线路四通八达，地铁一号线直达学院东校门，各种交通换乘方便快捷。 学院是教育部“全国高职高专院校人才培养工作水平评估”优秀学校。学院秉承“让学习伴随一生”的校训，围绕湖南十三五“五化两型”新战略，面向信息产业，服务互联网经济的办学定位，主动适应产业发展，不断增强办学实力，以国家“互联网+”行动计划为指导，聚焦互联网技术与应用产业链，重点建设“互联网资源制作与服务”、“互联网工程”、“网络经济管理与服务”等专业群，培养各类高素质互联网技术技能型人才。 学院开设有数字媒体应用技术专业、软件技术专业、移动应用开发专业、计算机应用技术专业、艺术设计专业、计算机网络技术专业、物联网应用技术专业、工业机器人技术专业、数控技术专业(智能编程方向)、数控技术专业、机电一体化技术专业(智能装备装调与维护)、机电一体化技术专业、工商企业管理专业、电子商务专业、会计专业、市场营销专业、金融管理专业、旅游管理专业、酒店管理专业、机场运行专业(机场管理与服务方向)、机场运行专业{民航安检方向)、商务英语等20个专业。 学院办学实力雄厚，现有教授45人、副教授138人，博士18人、硕士231人，省级教学名师4人，省级专业带头人4名，省级青年骨干教师9名，省级教学团队3个，近年来先后有50多名教师赴美国、加拿大、英国、香港等地接受国际专业培训或访问学习。学院拥有省级示范性特色专业群1个，省级特色专业1个，省级教改试点专业4个;国家级精品课程1门，省级精品课程3门;中央财政资助的重点实训基地1个，中央财政支持的专业重点建设项目2个。

生物振荡网络作为生命体的内禀时钟，调节各种与时间信息相关的生命过程，因此需要在减小计时涨落的同时，保持对环境信号的敏感性。 对于处于热力学平衡态的系统，涨落耗散定理表明，高响应与低涨落不可能同时完成。但是生命系统处于非平衡态，并没有涨落耗散定理的约束。对于振荡网络这一非平衡态系统，如何保持高敏感性和精确性，以及对应的热力学的设计原理，是一个重要的利用物理原理理解生命系统的基本问题。 欧阳颀教授研究组与美国IBM沃森研究中心的涂豫海教授（北京大学物理学院/定量生物学中心教授）展开合作，首次从理论上揭示了生化反应网络优化振荡功设计原则。研究发现，通过增加系统的自由能耗散，振荡的计时精确性增加，这与之前的研究相符；更重要的是，耗散的增加还能够增强系统对于外界信号的响应，两者呈正比关系。通过对简单模型的解析发现，额外的自由能耗散可以加强振荡相位与振幅的耦合，借此来增强对信号的响应，从而打破了平衡态的涨落响应关系。为了同时达到高敏感性和精确性，系统需要精细的分配参与反应的非平衡环路中的自由能耗散。研究基于化学势与反应流提出了两条重要的能量分配原则，并在相关实验数据分析中得到验证。

主要研究一个面向具体应用的大规模复杂网络环境下的系统信息安全的铁路客票网络安全系统，针对复杂广域网及铁路客票应用系统提出了一种以分布式安全代理、智能网络安全综合管理平台为核心，以密码产品商业应用及PKI认证系统为基础，联动安全通讯、防火墙、VPN、入侵检测、扫描器及安全审计等多种安全部件的综合网络安全管理整体解决方案。全面建立了独立自主的、能解决复杂网络系统动态安全问题的，从基础系统到安全应用上具有完全自主知识产权、软硬件相结合的，对于用户可方便使用、透明、开放的人机一体、人网一体的信息安全平台。成果采用的“原应用系统附加安全监控系统”的设计、实施模式，有基本不影响应用系统运行和版本滚动升级的优点，极大地降低了应用系统安全强化过程的风险。研制出了由安全策略支撑基础层、安全管理层、安全控制层构成的基于分布式以太控制网络的复杂网络安全管理与控制平台；提供了智能导航界面，便于系统管理员的操作；能实现网络节点自动查找，自动生成网络拓扑图；提供了节点状态检测、安全检测、访问控制及节点数据完整性的保护功能，同时提出了基于平台的系统安全联动的“内神经”、“外神经”消息数据交换标准；提供了安全评估、策略管理及任务自动规划和调度功能，能对系统所有的计算、通讯资源实施统一调度和集中控制；把国家政策要求的商密技术与商密产品通过安全管理与控制平台和自主知识产权中间件有机整合成新的、支持数字证书技术的安全认证、加密通讯系统平台，支持分布式、异质异构系统安全策略的实施。

无线传感器网络是由许多功能相同或不同的无线传感器节点组成，每一个传感器节点由数据采集模块、数据处理和控制模块、通信模块和供电模块等组成，传感器节点之间通过自组织的方式构成网络，以无线的方式进行数据传输。 基于无线传感器网络的监测系统即是利用传感器测量所在环境的温度、振动、压力等信号，并将测量的信号进行处理后通过无线传感网络发送到监控主机，监控主机以可视化方式动态显示监测数据，并可进行数据处理、分析、存储和打印。 监测系统平台集数据采集、数据无线传输、数据处理、异常数据预报警及辅助决策于一体，采用无线通信的方式实现对环境和设备的实时监测，达到了对环境和设备事故的早发现、早预报、早防治的效果。

已有样品/n“基于龙芯CPU的网络处理芯片”是2017年中国科学院重点部署项目，面向核 心行业信息网络建设的应用需求，基于国产龙芯CPU，研究基于通用多核CPU的新型 网络处理芯片的设计方法。在CPU微体系结构、片上互连网络、片上存储系统等关 键技术方面取得突破，优化通用多核CPU的网络处理软件栈，完成原型芯片的研制， 满足千兆速率的局域网网关、路由器、交换机、防火墙等网络设备的应用需求。

GPRS作为第二代移动通讯技术GSM向第三代移动通讯（3G）的过度技术，它在现有的GSM网络基础上叠加了一个新的网络，增加了一些硬件设备并同时对原有网络进行软件升级，从而形成了一个新的网络逻辑实体，提供端到端、广域的无线IP连接。通俗地讲，GPRS是一项高速数据处理技术，它以分组交换为基础，用户可以在移动状态下使用各种高速数据业务。 目前全世界已有近百个运营商开通了GPRS商用系统，国际上有名的大型电信设备制造厂商也都在积极开发GPRS相关产品，提出了一系列的解决方案。在我国，中国移动和中国联通两大电信运营商都在大力推广普及自己的GPRS应用，相关的费用也有可能进一步降低。因此，开发基于GPRS网络的工业远程监测系统具有广阔的应用前景。 系统组成及工作原理： （一）硬件部分 基于GPRS网络的工业远程监测系统的硬件组成可以大体分为以下三个部分： 1.与运行设备相关的各种远端监测与控制装置：负责控制运行数据的采集变换。在允许的情况下，还可以根据接受的指令对设备进行一些远程控制。 2.GPRS通讯模块：负责将接收和发送有关数据和指令，通常和远端监测与控制装置集成在一起。 3.数据中心：负责接收远端测控装置通过网络发送过来的现场设备的监测数据，进行数据处理，同时兼作数据库服务器和Web服务器。 （二）软件部分 由于GPRS业务是基于IP领域的，GPRS运营者对接入点采用的是IP寻址方案。所以基于GPRS的工业远程监测系统的软件大多都是互联网上典型的“客户端—服务器”模式。每一个监测点都是一个客户端节点，多个客户端节点访问服务器节点，与数据中心服务器进行数据交换。所以远程监测系统的通讯网络一般由若干个客户端节点和一个作为数据中心的服务器节点组成，因而软件部分可大体分为以下两个部分： 1、客户端软件：负责收发数据并保证节点与GPRS的连接。 2、数据中心服务器软件：从功能上又可以分为数据接收处理部分和查询管理部分。 应用实例： 中原油田抽油机电机在线远程监测系统 由于采油厂抽油机分散范围广且处于野外，很难及时掌握抽油机的实时运行状况，不能及时发现停井事故和盗窃电现象。该系统具有远程抽油机电压、电流、有功功率、无功功率、有功电能、无功电能和功率因数的监测及电能的自动日报和月报等。