产品详细介绍名称： 光纤转轴调节台    传动机构与光纤夹具分离设计； 采用微型步进电机驱动，最小细分数可以达到256细分； 传动机构采用斜齿，保证传动平移可靠； 步进电机后端具有手动调节功能； 表银白色设计，吸光量小； 产品技术参数名称:光纤转轴调节台型号指标Rzt1360单位   产品外形     产品实图产品结构尺寸   最大转角360o(度)电机类型步进电机(1.8o) 齿轮传动类型斜齿 传动比步进电机输入 ：光纤轴输出 = 2.083: 1 分辨率0.0067(驱动器128细分)o(度)重复定位精度0.005o(度)机重0.25kg材料铝合金/锡青铜/尼龙可拆卸光纤夹具头φ120μm可选(φ900μm、φ650μm、φ250μm、φ120μm、等) 最大负载0.5kg工作温度范围-20~+80oC接线图A+/A-/B+/B-(选四线接线方法) 驱动器接线图步进电机驱动电流为0.45A/最大0.6A(电机热量很大)       官网：http://rznxkj.com/

产品详细介绍ET9000系列电输运性质测试系统（霍尔效应系统）是集霍尔效应、磁阻、I-V特性等测试于一体的全自动化测试系统。系统全面地考虑了仪表配置、电路接线（包括室温和低温的接线）等用户经常忽略的问题，选取了美国Keithley的电测量仪表，磁场根据用户需要采用电磁铁或无液氦超导磁体， 配备灵巧的测量样品杆，加上全自动化的专用测试软件，能让用户快速方便地进行样品测试，并获得准确可靠的数据。 此外、系统还有多种低温选件，并可以根据用户现有的仪表和对软件的特殊要求进行特殊改造， 是广大科研工作者对样品进行电输运性质研究的有力工具。   ET9000电输运系统主要特点:  标准系统使用插入式样品夹具，样品安装方便；  基本配置一次最多可以加装四个样品， 并同时可以对两个样品进行测试；  标准系统随机配送一个探针样品卡；  标准系统可以进行不同磁场下的霍尔效应、I-V特性的测量；  电阻测量范围宽：0.1mΩ—50GΩ（高阻系统），测量的不确定度为2%；  测试过程和计算过程由软件自动执行，节省了大量的时间；  软件可以显示测量结果和测量曲线；  系统磁场采用闭环控制，可以提供高稳定性的磁场， 同时解决了磁铁剩磁问题，实现真正的零磁场；  选择变温选件，可以进行不同温度下的霍尔效应测量和I-V特性测量。ET9000电输运系统可测试材料:    半导体材料：    Si、Ge、GaAs、GaN、AlGaAs、CdTe、HgCdTe、CdTe、ZnO、SiC、GeSi、InP、MCT等，以及弱磁半导体和稀磁半导体的薄膜及块材；    铁氧体材料；    低阻抗材料：金属、透明氧化物、弱磁性半导体材料、TMR材料等。ET9000电输运系统基本功能:    可以进行霍尔效应、I-V特性（电阻率）及磁电阻（MR）的测量；    可得出参数：霍尔效应——方块电阻、电阻率、霍尔系数、导电类型、霍尔迁移率、载流子浓度；    I-V特性的MR的特性曲线包括：    不同磁场下的I-V特性曲线    不同温度下的I-V特性曲线    不同磁场下的变温I-V特性曲线    不同温度下的变磁场I-V特性曲线    电阻随温度、磁场变化的特性曲线    P-B曲线

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。

基于图像处理和机器学习进行人眼特征提取与分析，建 立基于特征模型与外观模型融合的智能视觉感知机制，并通过 海量大数据分析和建模计算，提出了智能视觉感知驱动的眼动 注视点计算方法，解决了跨设备坐标系空间无缝转换和多用户 标定模型共享等关键“卡脖子”技术问题。此外，提出基于深 度学习的运动想象脑电分类方法，面向人-机器人交互开发了 智能脑机接口与应用系统。 ：

复旦大学“基于类脑智能的舆情系统研究”项目组就疫情期间的网络热点展开了深入分析。其中由大数据学院魏忠钰副教授和新闻学院周葆华教授负责的用户画像团队，梳理了新浪微博中群体舆论演化总体态势及代表性群体的舆论特征，并对舆论引导方式提出了对策和建议。01 大数据舆论分析：把握民意趋势、挖掘事件成因团队分析了2020年1月15日至2月16日期间与疫情相关的3000万条微博，依托情感分析、话题聚类等文本挖掘手段准确感知网民的情感倾向转变和话题动态演化。数据分析结果显示，疫情初期的舆论以负面情绪居多。随着中央全力部署、政府防控措施出台（实时数据的公布、武汉实行封城管控）、专家学者释疑解惑（钟南山院士、张文宏医生等对疫情的判断)，正向情感不断提高。随后虽然疫情增长率不断减缓，情感指数仍有变动，多与受疫情触发的热点议题相关。02 群体画像：精准定位人群、感知个性化诉求团队根据用户的职业、地域等属性将用户细分为不同群体，并进行参与度的动态比较，同时对代表性群体的网络言论进行定点分析，准确感知不同社会群体的心理诉求与价值预期。对于不同职业的用户，在疫情爆发初期，自媒体、专业技术人员和学生较为活跃，在事件后期专业技术人员、 自媒体、 企业高管、新闻出版与文化专业人士较为活跃。聚焦于奋战一线的医护群体，大多向外界传递了一往无前的抗疫精神，也不乏个别事件令其承受巨大压力，需要更多的社会理解和关爱。另外，由疫情所带来的经济影响逐渐蔓延，私营企业主及工薪阶层群体面临巨大压力，大多显露出焦虑情绪，需要采取有力措施帮中小企业主纾困解难。对于不同地域的用户，参与讨论的用户中广东、北京用户占比较高，其次是东南沿海各地，话题的地区“下沉”趋势明显。特别地，武汉患者群体作为地域分群角度的特殊主体，通过社交媒体向外界讲述自己的亲身遭遇，寻求社会救助，使个体诉求进入公共议程，激发了全网对于武汉患者群体命运的同情与共鸣。而随着国际疫情局势的不断紧张，华侨华人群体面临歧视压力，需要在下一阶段严防“输入”过程中予以妥善引导。03 事件关联：警惕次生舆情、完善发声渠道疫情期间，不少热点讨论相继引发了有关社会深层次问题的“次生舆情”，追踪事件关联将进一步协助制定危机应对预案。以近期学校实施网课为例，部分学校存在的网课工具攀比化、部分贫困群体的自卑自嘲心理引发讨论。而弱势群体缺少发声平台，若忽视其诉求将进一步激发矛盾。因此，各级政府要加强对复工复产复学过程中贫困人群的关心，新闻媒体要加强对弱势群体的报道抚慰，促进社会沟通与社会公平。不同的群体聚集于不同的网络社区之中，舆论表达方式也不尽相同，对分群体舆论特征进行分析使得挖掘群体共鸣更为高效。团队将进一步推动分群体智能舆论分析和信息汇集平台建设，探索建立公共危机信息汇集平台。在中国疫情防控不断取得阶段性成果的同时，团队还将持续跟进对国际疫情的舆情分析，为网络空间现代化治理能力的提升赋能。