产品详细介绍AMSY-6型超高速、全数字、全波形、强抗干扰声发射采集分析系统.该套具有如下特点：1） 全数字 、全波形：该系统能够同时采集参数和波形，也可以只采集声发射参数和声发射波形。通过主机箱前面板上的开关，可以很方便地对这两种采集方式进行转换或叠加。2） 每个通道ADC：40MHz，18位精度。3） 模拟滤波：1.6 KHz-2.4MHz。4） 低噪声：1.5μVRMS, 6μVP; (95-300kHz 滤波器)。      5） 500个滤波器；具有FIR、IIR、V型数字滤波功能，使信号在任何频率都不失真。6） USB2.0高速传输接口可以同PC机进行连接，操作简便，传输速率可达480M/s。7） 高速声发射数据采集及传输能力：每个声发射通道的采集速度为15000Hits/秒，波形为8000个/秒（10M/秒采样率），连续传输速度（DMA-数据直接存储器存取）包括时间分选，为每秒10万Hits和40MB/s波形。8） 大容量瞬态波形存储卡：每个通道8MB；9） 可实现8台主机对接成一个大的声发射系统，声发射通道数可扩展至254通道。10） 极强的抗干扰能力：每一个通道有一个独立的电路板，并且有很好的金属屏蔽，因此，能够非常有效地避免电磁干扰和大地环流。尤其是能够有效地避免相临通道之间的互扰。从而使电磁噪音降低到15dB。11） 先进的声发射软件：软件可连续分析10万个撞击/秒速度，它是世界上唯一能够将声发射参数、波形、定位源、相关图及加载一一对应起来的软件，为分析声发射数据提供了一个非常方便的工具，使得检测人员和研究人员真正从数据分析的繁重的劳动中解脱出来。软件可编程界面：用户可自己编写程序或将自己的数据输入到Vallen的软件中，进行分析。12） AMSY-6在进行监测时，传感器的布置不拘泥于传统的等腰三角形、正方形等规则的图形，其传感器可以根据实际情况任意布置，不受形状的限制。在事后数据分析时，该软件利用其特有的定位精度修正功能将声发射源位置每两个相临的传感器进行一次计算，使所有计算结果重合在一起，从而避免了由于结构等原因使声速发生变化造成的定位偏差。13） AMSY-6具备传感器自动检查功能。声发射主机发射1-450V的脉冲，对探头的耦合状况和声速进行评价，可通过软件或前面板的开关执行标定功能。

无试剂COD多参数水质检测仪，解决现在用户在化学试剂报备、购买、运输、使用、储存及排放等难题，采用先进的光谱技术，仪器操作简便，无需消解，一键读数，可同时测出水中COD、TOC、BOD、TOD、浊度，降低用户使用成本，没有二次污染，绿色环保，可广泛应用于河道水、生活污水处理排放口、工业污水处理排放口、医院废水处理排放口检测。

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

本发明公开了一种用于修正热气流对数字图像相关测量精度影响的方法，先对稳定热气流影响前后的圆形标识点阵列进行识别，然后通过3D?DIC算法求解喷有散斑的试件沿x，y，z方向的位移量，并采用热气流的影响造成圆形标识点产生虚位移场的参数矩阵对上述x，y，z方向的位移量进行修正，从而得到更精确的在热气流影响下被测试件表面位移场。本发明测量装置简单，易于实现，便捷有效、成本相对较低，有效减小了热气流对系统成像的影响，能够有效地修正热气流对数字图像相关测量精度的影响。

本发明涉及一种基于距离保持水平集的牛肉图像中背长肌自动分割方法。首先采用摄像机标定法对CCD摄像机进行标定，选取从屠宰场购买的牛胴体眼肌切片作为样本，利用改进的样本块修复模型恢复图像反光区域原有信息。提取眼肌切面区域中的候选区域，从中寻找一个处于背长肌区域的小矩形区域，其外轮廓设为初始轮廓曲线。设定迭代规则自动确定权系数ν的值，自适应控制水平集演化，检测相邻10次的系数函数(f(Ck))值，若这10个值的方差小于某一阈值(定为f(C0)/100)，停止迭代，获得牛肉眼肌区域。对图像人工标记前景和背景区域，再对标记后的原始图像进行分水岭变换，最后提取出的眼肌区域即为最终目的眼肌区域。利用本发明可以实现牛肉图像中背长肌的自动分割，从而进行牛肉眼肌特征的提取，实现牛肉质量等级自动评定。

本发明公开了一种基于开关非局部全变分的椒盐噪声污染图像滤波方法，包括以下步骤：通过一个二阶段的形态学检测算子对噪声污染图像进行预处理，得到参考图像和噪声标志位。基于噪声标志位，再用改进的非局部全变分方法对参考图像进行滤波，以得到去噪后的图像。本发明可以有效检测图像的噪声分布情况，产生很低的漏检率和误检率。此外，本发明基于参考图像，能精确计算两个图像块之间的相似度，可在有效抑制椒盐噪声的同时很好地保护图像边缘和纹理等细节信息，其提供的峰值信噪比和结构相似度优于现有椒盐噪声滤波方法。

本发明公开了一种双通道荧光光学显微成像中基于图像处理的自动对焦方法，包括 S1 获得生物组织样本当前冠状面轮廓，并获得三个对焦窗口位置；S2 对三个对焦窗口进行扫描，并采集第 i 层生物组织样本细胞构筑通道的图像；S3 判断当前层三个对焦窗口的图像采集是否完成，若是，则 i＝i+1，并进入 S4，若否，则返回 S2；S4 判断·830·采集层数 i 是否大于预设的阈值，若是，则进入 S5，若否，则返回 S2；

本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。

本发明公开了一种用于等温扩增检测结核分枝杆菌的引物及包含该引物的检测试剂和方法，所述引物包括上游序列和下游序列，其序列分别如SEQ ID NO:1和SEQ ID NO:2所示；包含该引物的检测试剂包括上游引物85BPF1、下游引物85BPR1和探针85BPB1(SEQ ID NO:3)；利用所述检测试剂等温扩增检测结核分枝杆菌的方法，包括以下步骤：将待检测基因样本与所述检测试剂混合，放置在可收集FAM荧光的仪器中，在35?45℃条件下孵育，检测荧光值，根据有无阳性扩增反应，判断待检测基因样本是否属于结核分枝杆菌的基因。相对于现有技术，本发明通过检测结核杆菌中的基因组，可以特异地检测结核杆菌基因，能够有效区分结核分枝杆菌和非结核分支杆菌，特异性高，反应时间短，温度过程简单。

主要研究APT 网络攻击全链条的通用表征和威胁模型， 实现攻击的全链条威胁分析；研究跨平台内核数据实时可信 采集方法，探索基于去噪和去冗技术的高效数据解析、基于 语义恢复技术的关键字段填充；研究多源异构内核数据的重 构方法；研究保持全局依赖的数据压缩方法，实现实时、高 效、普适的数据压缩；研究面向APT网络攻击全链条的智能 检测框架，实现对攻击的全链条高效检测；研究APT网络攻 击的演化模式，实现APT网络攻击的可解释溯源分析。