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。

该系统是与北大医学部物理教研室联合研制。涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。系统可完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 《脉搏语音图像分析系统》是与北京大学医学部物理教研室联合研制开发。 该系统涵盖了脉搏、语音等非电量的信号采集、频谱分析、分解与合成等功能；并结合数字图像处理技术，进行傅里叶光学实验模拟。 仪器可应用于开设“压力传感器测量脉搏”、“语音形态观测”、“数字图像的离散傅里叶变换”等多个实验，更能够让学生自主设计各类频谱滤波器，完成多个设计性、创新性、趣味性的实验内容。 系统特色： 1.  直观地展现语音、脉搏等生活中常见的信号,实现脉搏信号和语音信号的可视化； 2.  快捷地分析脉搏、语音信号的频谱构成、选频、重建； 3.  轻松地完成阿贝成像空间滤波物理研究性实验内容，以及数字图像的二维频谱分析、滤波、重建等功能； 4.  高灵敏度的采集探头对脉搏信号进行真实呈现，精确分析脉搏强度，实现科学定量地脉搏诊断。 功能模块 一、脉搏语音实验仪 二、信号分析软件 1. 脉搏信号测量分析测量脉搏波，并对脉搏信号作傅里叶频谱分析；并根据信号频谱图，进行原信号的分解以及合成还原。 教学应用： 可用于研究脉搏波的不同频率构成，通过任意分解和还原脉搏信号，分析不同频率对于脉搏图像的影响程度和变化规律。 2.  语音信号观察测量语音，并对语音信号作傅里叶频谱分析；在此基础上对原信号分解、合成、还原。 (1) 不同语音图像和频谱对比； (2) 分析同一实验者的不同音节，并进行信号的傅里叶变换，对比两段语音的时域差别和频域差别；(3) 分析不同实验者语音频谱，理解和掌握语音识别的原理； (4) 长时动态傅里叶频谱观察，进行长时间动态观察语音信号的时域图像和频域图像。教学应用：(1) 方便学生观察不同音节的语音形态，分析语音结构的细节特征；(2) 直观地反映语音信号在短时间内重复的周期变化，对不同类周期信号进行分析，研究类周期信号之间的异同点；(3) 对语音进行时-频分析，观察不同人、不同声音的频谱特征。 3.  多通道信号叠加分析 将多通道信号进行叠加,频谱分析、信号分解、分离和还原。将实验中多种信号通过传感器转换为电信号，接入外接通道，进行信号观察、检测和时-频分析。 教学应用： (1) 用标准信号进行实验分析，并与理论计算公式作对比，对傅里叶变换公式进行实验验证； (2) 根据实际需要，可以让学生设计测量各种物理量的传感器，直接输入到实验仪的外接通道，进行待测信号的测量。 4.  数字图像处理与光学实验模拟 观察黑白图片的二维傅里叶频谱，使用不同形状和参数的滤波器，对图像频谱进行低通、高通以及带通处理，对比处理后图像与原图的异同。 教学应用： (1) 将数字图像作为二维函数，通过傅立叶变换转换到频率域上，让学生根据具体需要，对频谱进行各种滤波处理，并将滤波后的频谱反变换，得到特定增强滤波处理后的图像； (2) 使用不同的图片模拟光学实验，进行空间滤波。无需到实验室搭建实际光路，就能够让学生观察到复杂的光学成像结果。 典型应用 教学中可开展的实验内容  1.压力传感器测量脉搏 压力的测量是各种测量技术中最常见的一种测量。本实验采用压电晶体式压力传感器测量脉搏波的波形及脉搏频率。 2.  语音形态观测实验由话筒采集语音信号，信号放大后输入计算机由数/模转换器转换为数字信号，经软件处理后显示在监视器上。实验中可通过观察同一人发不同音、不同人发相同音，理解语音识别的基本原理。 3.  傅里叶光学的空间频谱与空间滤波实验滤波器：低通滤波，高通滤波，带通滤波，自定义滤波器滤波 物屏：一维光栅滤波，二维光栅滤波， “光”字屏滤波。

教学数据分析系统是针对学校各类考试，为学校提供快速、科学的数据分析，即时、有效的数据发布，提供的分析图表种类丰富、内容实用，是学校进行教学管理、质量监控与教学科学研究的得力助手。教学数据分析系统入围了中央电化教育馆2015年“数字校园综合解决方案----区级、校级教学质量监控解决方案”的产品。为教育管理者、教研部门提供教学质量监控科学依据。

大数据分析平台，通过将企业内部数据与互联网数据进行整合，形成企业大数据，然后利用分析平台，探索、展示、分析与挖掘各业务信息资产，从海量的信息中及时地发现有价值的知识，进而通过应用层向最终企业领导提供商业分析和数据服务，降低管理决策中“凭经验、拍脑袋”的风险和隐患，提高企业在市场中的应变力和竞争力。

本发明提供了一种湿地景观演变过程的分析方法及分析系统，所述的方法包括：获取研究区域的湿地景观遥感影像数据；对湿地景观遥感影像数据进行解译获得不同时期、不同水文特征下的各种不同类型的湿地景观分布图；对不同时期、相同水文特征下的各种不同类型的湿地景观分布图进行叠加分析，提取湿地景观类型变化的流向信息，并绘制成湿地景观类型变化转移图谱。本发明通过遥感影像RS技术、地理信息系统GIS等技术，对湿地景观的演变过程进行分析，探索湿地景观的时间和空间发展演变规律，并利用图谱进行可视化展现，有利于科学地认知研究区域湿地景观格局演变机理，为合理规划利用湿地资源提供科学地理论依据。

本发明公开了一种荧光硅纳米点（ＳｉＮＤｓ），它是由硅烷和孟加拉玫瑰红以水热法一步制备得到的。与现有技术相比，本发明所制备的ＳｉＮＤｓ具有超高的荧光量子产率（１００％），且能实现对哺乳动物细胞溶酶体的长时间特异成像。此外，该ＳｉＮＤｓ的溶酶体成像效果不受细胞清洗、固定和透化等影响，具有耐清洗、耐固定和耐透化的优点。同时，该ＳｉＮＤｓ还具有制备成本低、合成方法简单、水分散性好、荧光发射峰宽窄、光稳定性好、细胞相容性好、细胞光毒性低等优点，有望成为新型的溶酶体荧光探针。

新型冠状病毒实时荧光RT-PCR试剂盒由华南理工大学中新国际联合研究院孵化企业、广州英赞生物科技有限公司研发。他们生产的用于病毒检测的酶制剂具有特异性强、速度快、检测准的优点。 该酶制剂可以检测到样品中个位数的病毒拷贝，确保检测时不会出现“漏网之鱼”。同时，他们从酶制剂性能和反应体系设计多角度提高试剂盒特异性，防止出现假阳性结果，提高检测准确性。在减少检测时间上，除了进一步提高酶制剂的性能外，他们还将所有试剂预先分装到单个标准PCR反应管，使用时只需添加待检样品即可上机检测，简化了检测操作。 新型冠状病毒实时荧光RT-PCR试剂盒

本发明属于半导体和生物标记技术领域, 具体涉及荧光探针的制备方法。本发明采用表面修饰技术，以盐酸多柔比星与纯化后的橙红色CdTe溶液混合，调节体系的pH值，在氮气的保护下，加热，冷凝回流制得CdTe-盐酸多柔比星荧光探针。该荧光探针在紫外灯照射下可得到很强的荧光，通过光谱分析，发现CdTe-盐酸多柔比星探针具有良好的荧光特性。CdTe-盐酸多柔比星探针与多肽存在着较强的相互作用，并已经成功地用于肝癌细胞的标记。本发明具有材料合成方法简单，组成易于控制，成本相对低廉，得到的量子点探针荧光特性好等优点。