研究方向：机器人技术、肌电假手、康复机器人、机器人视觉、家庭 服务机器人、人体技能分析。 项目简介： 肌电假手的主要特点是手指灵活、手腕可动、稳定识别、 电刺 激反馈感觉、 成本低廉、自主知识产权。 项目特色： 物理支持：机械手臂，识别工件并搬运工件，抓取工件并根据作 业步骤改变工件位置；支持工人作业，降低工人体力消耗，提高生产 效率。 模拟仿真：使用 ROBOGUIDE 和 OpenGL 建立模拟系统，优化 机械手臂运动轨迹，模拟人机碰撞，缩短设计周期，降低设计成本。

肌电假手的主要特点是手指灵活、手腕可动、稳定识别、 电刺激反馈感觉、 成本低廉、自主知识产权。肌电假手技术的应用•     肌电信号识别技术Ø 与三维动作分析仪相结合分析人体运动技能Ø 与机械相结合研制助力装置：如外骨骼机器人、老年人助力机器人Ø 与虚拟现实相结合开发肌肉控制装置：如游戏控制器•&nbs

产品详细介绍

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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。

中国科学技术大学微尺度物质科学国家研究中心、生命科学学院陶余勇教授、李旭副教授团队在美国科学院院刊《PNAS》在线发表题为“Interface switch mediates signal transmission in a two-component system”的研究论文，综合运用生物化学和结构生物学研究手段，揭示了胞外G6P信号通过金黄色葡萄球菌HptRSA传感器复合物实现胞内-胞外信号转导的结构机制。 为了适应不断变化的环境，细菌必须迅速地将细胞外信息转化为适当的细胞内部反应。双组分系统（TCS）是原核细胞将环境刺激转化为细胞反应的主要信号转导蛋白，它通常由膜包埋组氨酸激酶和胞质反应调节器组成。HptRSA是一种新近发现的TCS，由G6P相关传感器蛋白（HptA）、跨膜组氨酸激酶（HptS）和细胞质效应器（HptR）组成。HptRSA介导葡萄糖-6-磷酸（G6P）摄取，支持金黄色葡萄球菌在不同宿主细胞内的生长和增殖，但HptRSA传感器复合物感知G6P信号并触发下游反应的分子机制一直以来都还是个谜。

项目成果/简介:中国科学技术大学微尺度物质科学国家研究中心、生命科学学院陶余勇教授、李旭副教授团队在美国科学院院刊《PNAS》在线发表题为“Interface switch mediates signal transmission in a two-component system”的研究论文，综合运用生物化学和结构生物学研究手段，揭示了胞外G6P信号通过金黄色葡萄球菌HptRSA传感器复合物实现胞内-胞外信号转导的结构机制。 为了适应不断变化的环境，细菌必须迅速地将细胞外信息转化为适当的细胞内部反应。双组分系统（TCS）是原核细胞将环境刺激转化为细胞反应的主要信号转导蛋白，它通常由膜包埋组氨酸激酶和胞质反应调节器组成。HptRSA是一种新近发现的TCS，由G6P相关传感器蛋白（HptA）、跨膜组氨酸激酶（HptS）和细胞质效应器（HptR）组成。HptRSA介导葡萄糖-6-磷酸（G6P）摄取，支持金黄色葡萄球菌在不同宿主细胞内的生长和增殖，但HptRSA传感器复合物感知G6P信号并触发下游反应的分子机制一直以来都还是个谜。

XM-408C骨骼肌、心肌、平滑肌结构比较模型   XM-408C骨骼肌、心肌、平滑肌结构比较模型显示骨骼肌、心肌、平滑肌结构比较。 尺寸：放大，50×30×4cm 材质：PVC材料

胞二磷胆碱又名胞苷-5’-二磷酸胆碱（Cytidine–5’–diphosphate choline, CDP-C，CDP胆碱），为物体内重要的生化物质。它是磷脂代谢的重要前体,为卵磷脂生物合成必需的辅酶。大量研究证明,CDP-C具有以下效应：（1）促进生物代谢,尤其是磷脂的生物合成反应；（2）促进心血管功能,增加脑的血流量；（3）增强胆碱能,赋活中枢神经系统的功能,改善意识状态；（4）增强多巴胺能,抑制锥体外系,赋活锥体系；（5）恢复损伤组织细胞膜的结构和功能,防止水肿和继发性病变。之外,CDP-胆碱由于具有焦磷酸键,对于那些参与电子传递过程的高能分子合成尤为重要。 本项目利用静息酵母细胞中较强的糖酵解能力及较高的磷酸胆碱转移酶的活力。通过葡萄糖酵解产生的生物能，经ATP转移到胞苷酸，形成胞苷三磷酸，再在磷酸胆碱转移酶的作用下，最后得到胞二磷胆碱。 目前胞二磷胆碱产品国内外供不应求，而且随着主要原料胞苷酸的成本下降，产品利润丰厚。