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TDCS差分传输信号发送方法和信号接收法
利用第一频谱遮罩序列和第一随机相位复序列，获得第一频域基础波形矢量；通过对第一频域基础波形矢量进行快速傅里叶逆变换，获得时域基础调制波形；将时域基础调制波形作为第一路基础调制波形，将时域基础调制波形进行虚数变换后作为第二路基础调制波形；将待传送的比特数据取k位后，再依照最右位最高位原则，获得所述k位待传送的比特数据的十进制映射值；随机获取第一十进制数和第二十进制数；通过移位循环调制，获得第一路调制波形和第二路调制波形；将第一路调制波形和第二路调制波形进行合成，获得发射信号，利用正交频分复用发射模块将发射信号进行发射。
电子科技大学
2021-04-10
导航信号调制技术
已有样品/n该项目提供了一种导航信号调制技术，可以实现在两个相邻频带传送不同的导航业务，每个导航业务包含数据通道和导频通道，每个子带的导航信号可以独立接收，也可联合接收上下边带信号获得高精度导航性能。在同类解决方案中，最具代表性的是CNES 提出的AltBOC 调制方式。与AltBOC 相比，该项目的基带波形转换速率从子载波的8 倍降低至4 倍，子载波的电平数从4 电平下降至2 电平，信号的生成和接收处理复
华中科技大学
2021-01-12
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
一种车辆分类方法及系统
成果描述：本专利建立一种基于线性判别分析和独立成分分析的车辆分类方法，首先利用线性判别分析提取特征进行第一次大小车型的分类，再利用独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合，进行特征提取，实行第二步将车辆分为不同的详细车型。市场前景分析：车辆分类技术有着非常重要的现实意义，车辆分类技术在自动收费系统、车辆图像检索如市场统计、流量分析及公安交通监控侦稽系统等领域中有着广泛的应用。本发明着重根据车辆视频图像的特点，即其具有较大噪声，且光照强度变化较大，同类型的车辆形状颜色等外在相似程度也较低的特点，将独立成分分析第二种结构的改进方法（FICA2）作为细分类的特征提取方法，构建特征空间进行细分类。经研究表明，本发明的方法处理速度可达到15帧每秒，满足实时处理需求，准确率达到96%以上。与同类成果相比的优势分析：本专利将独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合方法，即FICA2应用到车辆图像的特征提取中来，FICA2通过寻求稀疏的编码表示，来构建一个分离度更高的子空间。 本专利提出二次分类方法，首先利用线性判别分析进行特征提取，将车辆按车型大小分为大型车与小型车两大类，然后利用FICA2进行第二次分类来达到将车型分为具体类别的目的。经实验验证，与现有的基于图像的分类方法比较，获得了更好的分类准确率。
电子科技大学
2021-04-10
一种车辆分类方法及系统
本专利建立一种基于线性判别分析和独立成分分析的车辆分类方法，首先利用线性判别分析提取特征进行第一次大小车型的分类，再利用独立成分分析的第二种结构与线性判别分析的结合，进行特征提取，实行第二步将车辆分为不同的详细车型。
电子科技大学
2015-01-14
牙周病模型牙周病分类模型XM-919
XM-919牙周病分类模型
XM-919牙周病分类模型由正常下颌磨牙与牙周病牙等5个部件组成，显示正常下颌磨牙的形态和构造以及牙周病牙病变发展过程等结构。
尺寸：放大，4.5×16×3cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23