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產品詳細介紹心電與脈搏信號分析自動化多角度分析模式 ：基于自動識別/自定義整段、場景、事件及片段分析，滿足對時間點或時間段內數據趨勢變化的精確分析。支持狀態識別研究的自動化處理，如疲勞狀態、認知負荷，輸入研究時間段參數，自動化完成特征值提取與分析。數據處理與特征點提取 ：系統內置多種信號處理方式，包括小波、高/低通濾波等對原始信號進行處理，自動標記R峰值點（包括異常值檢測、異常點矯正），提取IBI間期，進行數據統計與分析，可一鍵導出.csv文件。數據統計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統計、經FFT轉換的頻域數據以及非線性分析，從不同角度挖掘數據信息。支持一鍵導出原始數據、處理數據、統計分析數據以及結果的可視化報告，更加可靠與豐富。多模態數據同步交叉統計 ：支持HRV信號與多模態數據進行交叉統計分析，包括行為、眼動、腦電、動作捕捉以及其他的生理電信號數據，實現多維度的結果驗證與多模態數據更精確的的狀態識別。HRV高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到與HRV指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊：處理方法包括數字濾波和R點提取。數字濾波包含四種，分別為小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、帶阻（Band Stop），用以濾除噪音干擾，從而得到有用的PPG信號；R點提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、異常點檢測（Ectopic Detection）、異常點矯正（Ectopic Correction）。用戶可根據需要自定義輸入參數，可選擇多種處理方法進行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區域進行插值。2、信號分析模塊：信號分析模塊包括時域分析、頻域分析和非線性分析三種，三者可實現自由轉換。A.時域分析（Time Domain）：包括全程記錄期間所有N-N間期的均值（MeanIBI）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差（SDNN）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標準差（SDANN Index）、相鄰N-N間期之差的標準差（SDSD）相鄰N-N間期差值的均方根（RMSSD）、相鄰N-N間期之差大于50ms的比例（PNN50）、相鄰N-N間期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN與總體變異性相關，而RMSSD與副交感神經影響心率的活動有關。B.頻域分析（Frequency Domain）：運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，用以表達不同頻率的變異數量，包括：高頻段（HF 0.15-0.4Hz）、低頻段（LF 0.04-0.15Hz）、極低頻段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低頻段（ULF 0-0.0033Hz），并對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號的頻帶，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。統計數據包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標統計。C.非線性分析：散點圖分析（Pioncare）,利用R-R間期變化繪制圖像，包含了HRV的線性和非線性的變化趨勢了，給出了心臟波動的直觀顯示，能揭示非線性過程和非周期性運動。同時引入了向量長度指數和向量角度指數，分別反映R-R間期的變化程度和相鄰R-R間期的變化程度。參數包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散點圖（Scatter）：時間序列中連續的速率值之間的相關性，以連續三個IBI點做差值得到一個坐標點做圖，得到四個象限的值。參數指標包括：第一象限點的個數A++、第三象限點的個數B--。3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報告。

? 植物在重力引導下的生長稱為植物的向重力性。根向重力是植物適應陸地環境的重要過程。植物向重力性反應的第一步是感受重力信號。目前，關于重力信號感受的機制有兩種假說：一是淀粉平衡石 (statolith) 假說，二是原生質體壓力假說。植物根冠的柱狀細胞和莖的維管束鞘細胞中存在淀粉體，這些淀粉體被命名為平衡石。中柱細胞和內皮層細胞通過淀粉體的沉降來感受重力變化。生長素在調節植物根系向重力作用中發揮重要作用，但生長素促進重力感知的分子機制及隨后的反應尚不清楚。 ? 非損傷微測技術（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通過測定活體動植物組織、細胞與內/外環境間Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交換量的實時變化，揭示基因功能的一種新技術。目前已被103位諾貝爾獎得主所在單位，以及北大/清華/中科院使用。 應對挑戰： 重力研究中對于活體樣品基因功能方面的檢測手段匱乏 樣品檢測過程中樣品重力變化與檢測設備的結合方式是一個難點 重力變化過程中生理指標的實時監測 解決方法： 非損傷重力感知分析系統(GRASS)是基于非損傷微測技術的底層核心技術，是能夠檢測活體樣品基因功能的技術 非損傷重力感知分析系統(GRASS)配有立體可移動旋轉樣品固定裝置，可對樣品施加不同方向的重力并能實時檢測 非損傷重力感知分析系統(GRASS)能夠進行長時間的監測，為重力變化過程中，比較分子、離子流動速率，提供長時間的數據結果 產品介紹 名稱：非損傷重力感知分析系統（GRASS） 型號：NMTG-100 品牌：旭月 產地：中國 功能特點 1.基本功能： 檢測樣品所受重力發生變化時的生理指標變化 配備立體可移動旋轉樣品固定裝置，對樣品施加不同方向的重力 檢測指標：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能參數： 工作電壓：220V 最短檢測周期：5s 離子分子濃度測量精度：10-6M 離子分子流速測量精度：10-12mol·cm-2·s-1 傳感器最小移動距離：1μm 立體顯微成像系統分辨率：1920×1080 3. 軟件參數： 操作界面：中文 檢測指標模塊化可選 離子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+） 分子流速、濃度檢測軟件模塊（包含：O2、H2O2、IAA） 支持中英文輸入、標記與記錄 可直接輸出流速、濃度數據和折線圖，無需額外換算

產品詳細介紹南京固琦分析儀器制造有限公司專業制造各類高速碳硫分析儀器，碳硫聯測分析儀 ，碳硫分析儀，定碳儀、數顯碳硫儀，碳硫聯測分析儀,碳硫儀，硫分析儀，碳硫元素含量化驗儀，南京品牌碳硫分析儀，碳含量測定儀，硫含量測定儀器，爐前分析儀，微量多元素分析儀器，快速碳硫分析儀器，高速分析儀，管式碳硫分析儀，高頻紅外碳硫分析儀器，電腦碳硫分析儀,碳硫高速分析儀、碳硫快速分析儀器，測碳測硫儀， 碳硫錳硅磷分析儀,智能碳硫分析儀，自動碳硫分析儀器，管式碳硫儀，微機電腦碳硫分析儀，高速碳硫分析儀、爐前碳硫化驗儀，爐前鐵水分析儀，金屬微量元素分析儀, 金屬元素測定儀，多元素分析儀，生鐵分析儀器，鑄造化驗儀器，黑色金屬分析儀器，金屬材料化驗儀器，硅碳分析儀，熱分析儀，可測定工業材料中碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉻、鉬、銅、鈦、鋅、釩、鎂、稀素的含量土等元素。儀器測量范圍廣、精度高，高、中、低檔齊全，并能接受用戶特殊定貨。廣泛應用于鋼鐵分析儀器、冶金化驗儀器、鑄造化驗設備、機械分析儀器，化工分析儀器、礦山開發設備等行業及質量監督部門和大專院校。(http://www.gqfxy.com) 025-57357222 13851978239)

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產品詳細介紹南京固琦分析儀器制造有限公司專業制造各類鋁合金金相分析儀，定量金相分析儀，鋼材金相分析儀，金相圖譜，金相標準圖譜，碳硅分析儀器，爐前碳硅化驗儀，光學分析儀器，元素分析儀，金屬分析儀器，鋁合金分析儀，礦石化驗儀器，礦石分析儀，鋁合金化驗儀器,碳硫高速分析儀、多元素分析儀，生鐵分析儀器，鑄造化驗儀器，礦石品位分析儀器，黑色金屬分析儀器，金屬材料化驗儀器，有色金屬分析儀，化學分析儀，微量多元素分析儀器，金屬微量元素分析儀,五大元素分析儀，微量元素分析儀，微機三元素分析儀;鎳鉬鉻化驗儀器，可測定工業材料中碳、硫、錳、磷、硅、鎳、鉻、鉬、銅、鈦、鋅、釩、鎂、稀素的含量土等元素。儀器測量范圍廣、精度高，高、中、低檔齊全，并能接受用戶特殊定貨。廣泛應用于鋼鐵分析儀器、冶金化驗儀器、鑄造化驗設備、機械分析儀器，化工分析儀器、礦山開發設備等行業及質量監督部門和大專院校。(http://www.gqfxy.com) 025-57357222 13851978239)。

產品詳細介紹主要技術參數： l 電源電壓 ：220V±10% 50HZ, 耗電量：≤50W l 比色時間：5秒 l 量程范圍：0-1,999吸光度值,0-99.99%濃度值 l 測量元素：硅、錳、磷、銅、鎳、鉻、鉬、稀土、鎂、鈦、鋅、鋁、鉛、鐵等 l 測量精度：符合GB/T223.3-5-88標準。 主要特點： l 兼容GQ-3A型微機三元素分析儀的全部功能 l 儀器功能齊全，適合于生鑄鐵、球鐵、普碳鋼、合金鋼、合金鑄鐵、有色金屬如：銅 合金、鋁合金、礦石等材料中多元素的分析 l 機外溶樣，操作簡便，無管道電磁閥腐蝕老化現象，性能更穩定，可靠性更高

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教學大數據分析展示平臺作為專為高校教研開發的數據挖掘分析應用系統，致力于通過對學校教學中的數據的科學采集、存儲，智能建模、分析，輔助學院管理員及時把控教學進度，讓教師科學制定教學方案，讓學生精準認知自我。

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高校教研大數據分析系統 數據洞察現在，智慧決策未來 核心功能 群體動態畫像 用動態發展變化的眼光，采用數據動態描繪“學生”、“教師”的群體特征，為“學生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據。 動態學情跟蹤、預警 關注學情動態, 跟蹤每個學生實時的出勤率、課堂參與度、作業完成率&優秀率，進行學業趨勢預測、作業抄襲預警、掛科預警，幫助學校針對性調整教學過程。 教學質量評價跟蹤 定期師生評價、同行評價，質量量化及趨勢對比，正向激勵教師、對教學質量異常預警。 成績分析、預警 多維度洞察教學問題、卷面命題分析，持續改進，驗證決策措施有效性。 命題質量分析 支持單卷單題區分度&變化、難度&變化、得分率及平均水平、錯題難度及知識情況分析。 學生成績分析 學生個人的各科成績在班級、年級位置、變化趨勢，以及知識點強弱分析、偏科分析、學業預測和實際結果對比。 教師成績分析 班級學生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯題難度-知識點分析），與其它班級對比等 學院、校級管理者成績分析 多維度數據洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學科、學院、教師、班級多維度交錯分析，洞察本質）。 產品優勢 數據全流程 打通日常教學、教學質量評價、學期考試、成績分析等教學數據周期及各環節。 全角色 面向高校教學組織的各個角色成員（學生、學科教師、班主任/輔導員、學科負責人、院級及校級管理者等）提供數據應用場景。 數據可視化及洞察 分析展現及數據挖掘，可進行數據下鉆，對異常預警進行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數據洞察。 隨時隨地 用戶可隨時隨地掌握教學動態及異常預警，支持微信業務通知、審批待辦，分析數據實時查看。 API集成 提供API接口，便于與教務系統和第三方系統數據對接。