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產品詳細介紹通用信號數據處理與分析ErgoLAB生理測試云平臺，除針對EMG、EDA、HRV、RESP信號的專業處理與分析軟件之外，還提供了General基礎通用信號分析軟件，如生物力學信號、環境信號、皮溫SKT、眼電等，該分析模塊默認為一般化的處理方式，可滿足基本的信號處理與分析統計。其他信號如生物力學信號、環境信號、其他生理信號、眼電信號等可在 General 一般性分析模塊中進行處理與分析。該模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到的所有生物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，便于查看數據，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；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出分析報告單。技術要求：  1、信號處理模塊包括基礎濾波，包括高通濾波（High Pass）、低通濾波（Low Pass）和帶阻濾波（Band Stop）；滑動濾波（Smooth），包括滑動均值濾波Moving Average、高斯濾波Guass和Hann窗；Scale變換，包括線性變換（Liner Transform）、指數變換（Power Transform）和絕對變換（Absolute Transform）3種，以及數據降采樣（Resample）。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包括時域分析和頻域分析，且可時域分析、頻域分析自由切換。A.時域分析是將生物信號看作時間的函數，通過分析得到生物信號隨時間變化的統計特征。其統計分析指標包括：包括最大值（Max）、最小值（Min）、均值（Mean）、標準差（STD）、最大最小值差（Range）、方差（Variance）。B.頻域分析是運用參數模型法和直接傅里葉變化（FFT）將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析，從功率譜密度中確定生物信號的頻帶。具體包括中值頻率（Median Frequency）與均值頻率（Mean Frequency）。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、PSD數據以及整體結果報告。

產品詳細介紹肌電信號分析肌電信號(Electromyogram)簡稱EMG，反映神經肌肉興奮性，評估神經與肌肉的功能狀態?？捎糜诩∪夤ぷ鞯墓ばW分析、安全操作姿態分析、康復狀態功能評價、疲勞識別以及肌電假肢控制等動作模式研究等。ErgoLAB肌電分析軟件自動對原始數據進行濾波降噪處理，根據MVC進行數據歸一化與統計分析。時域分析包括原始數據、處理數據、歸一化數據的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指標；頻域分析的中值頻率、均值頻率、可視化頻譜圖，系統支持自動識別周期性動態用力分析。EMG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EMG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、信號處理模塊信號濾波方法包括小波降噪（Wavelet Filter）、高通濾波(High Pass)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的EMG信號。肌電整流(Rectification)，包括三種方法EMG包絡線（Envelope）、滑動均值濾波（Moving Average）、滑動均方根濾波（Moving RMS），可自定義分析窗口長度。EMG信號歸一化處理：自定義MVC（Maximum Voluntary Contraction），計算Normalization EMG數據。Cycle Analysis周期性分析。系統對周期性用力的肌電數據進行自動化的識別與統計分析。自定義激活閾值（Activation threshold(%)）、用力的最小持續時間（Minimum duration(ms)）、動態用力的最小時間間隔（Minimum interval(ms)）參數，進行自動處理。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和頻域分析以及周期用力分析，二者可實現自由切換。A.   時域分析將肌電信號看作時間的函數，通過分析得到肌電信號的某些統計特征。統計分析指標包括：處理數據、整流數據、歸一化數據的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大值/最小值（Max/Min）、方差（Variance）、均方根（RMS）、平均絕對值（Mean Absolute Value）、積分肌電（iEMG）。B.   頻域分析運用參數模型法和直接快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定肌電信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。具體包括中值頻率、均值頻率及頻譜圖。C. 周期用力分析，自動識別周期性用力片段，具體的指標包括：周期的開始時間（Start Time）、周期的結束時間（End Time）、均方根（RMS）、平均絕對值（Mean Absolute Value）、積分肌電值（iEMG）、中值頻率（Median Frequency）、均值頻率（Mean Frequency）。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、歸一化數據（Normalized）、PSD數據以及整體結果報告。

產品詳細介紹EEG高級數據處理分析模塊可以通過可穿戴腦電測量系統采集到與EEG分析相關的腦電信號進行離線處理和分析，結合ErgoLAB人機環境測試云平臺可以分析多模態數據同步分析。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。1、信號處理模塊EEG信號處理包括High Pass高通濾波（High Pass）；低通濾波（Low Pass）；以及帶阻濾波（Band Stop）。支持自定義設置參數。2、信號分析模塊（1）腦地形圖分析（Scalp Map）：包括EEG信號不同頻段下的平均能量值（Average Power ）與總能量值（Total Power ）的實時可視化結果顯示。包含的數據指標如下：Delta(1-4Hz)   δ波，實時顯示1-3Hz頻段的腦電波Theta(4-8Hz)   θ波，實時顯示4-7Hz頻段的腦電波Alpha(9-14Hz) α波，實時顯示9-13Hz頻段的腦電波Beta(14-30Hz) β波，實時顯示14-29Hz頻段的腦電波Gamma(30-49Hz) γ波，實時顯示30-48Hz頻段的腦電波Custom    自定義頻段，用戶可根據研究需要輸入特定的整數波段（2）EEG通道分析1)Channel Analysis：通道分析，可針對腦電采集的單通道或全通道的數據進行數據分析。2)Time-Frequency Spectrum：時-頻圖，展示所選通道在整個實驗過程中每個時刻的腦電頻率變化，可以通過調整參數區間閾值，改變不同頻率對應的顏色。3)Power Spectrum：能量譜圖，該圖展示了不同頻率腦波的能量值。4)數據統計：具體指標包括α、β、γ、θ、δ頻段的 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頻段的Power值。5)可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、PSD數據以及整體結果報告。

產品詳細介紹真空原位分析表征系統是為紅外光譜吸附態表征和催化劑酸性測定設計的專用真空系統，配有石英紅外吸收池，可以與Bruker、Nicolet、PE、Shimadzu、Jasco、Varian\Bio-Rad等主要紅外光譜儀連接使用，進行氨、吡啶、一氧化碳、一氧化氮、甲醇、乙醇等小分子化合物的化學吸附測定。具體應用吸附態研究和催化劑的表征　　紅外光譜已經廣泛應用于催化劑表面性質的研究，其中最有效和廣泛應用的是研究吸附在催化劑表面的所謂“探針分子”的紅外光譜， 如：NO、CO、CO2、NH3、C3H5N等，, 它可以提供在催化劑表面存在的“活性中心”信息。用這種方法可以表征催化劑表面暴露的原子或離子, 更深入地揭示表面結構的信息。與其它方法相比較, 這樣的紅外研究所獲得的信息只限于探針分子（或反應物分子）可以接近或勢壘所允許的催化劑工作表面。? CO吸附態研究　　由于CO具有電子受授性質，未充滿的空軌道很容易同過渡金屬相互作用。CO同許多重要的催化反應有密切關系。如羰基合成、水煤氣合成、氧化等。并且具有很高的紅外消光系數。因此, 在過渡金屬表面吸附態的研究是一個十分廣泛的研究課題。? 雙金屬原子簇催化劑的研究（紅外光譜方法研究催化劑表面組成和相互作用）利用兩種氣體混合物吸附在雙組元過渡金屬催化劑上通過紅外光譜側其吸附在不同組元上吸收帶強度的方法可以測定雙金屬載體催化劑的表面組成。例如：CO和NO混合氣吸附在Pt-Ru/SiO2上的紅外光譜測定Pt-Ru/SiO2催化劑的表面組成。催化劑紅外酸性測定? 氧化物表面酸性的測定　　酸性中心一般看作是氧化物催化劑表面的活性中心。在催化裂化、異構化、聚合等反應中烴類分子和表面酸性中心相互作用形成正碳離子, 是反應的中間化合物。正碳離子理論可以成功地解釋烴類在氧化物表面上的反應, 也對酸性中心的存在提供了強有力的證明。為了進一步表征固體酸性催化劑的性質, 需要測定表面酸性中心的類型（L酸、B酸）、強度和酸量。利用紅外光譜研究表面酸性常常利用氨、吡啶、三甲基胺、正丁胺等堿性吸附質, 其中應用比較廣泛的是吡啶和氨利用紅外光譜研究固體酸。? 氧化物表面羥基的研究? 紅外光譜應用于反應于反應動態學研究? 催化劑原位表征高真空系統解決的問題　　由于紅外光譜方法本身存在一定的局限性。　　1) 利用透射方法研究載體催化劑, 由于大部分載體低于1000cm, 就不透明了,所以很難獲得這一范圍的許多重要信息?！　?) 金屬粒子不同的暴露表面邊、角、階梯、相間界面線等,分子吸附在所有這些中心上的光譜都可對測得的光譜有貢獻, 因而解釋起來有困難。　　3) 由于催化反應過程中, 在催化劑表面上反應中間物濃度一般都很低,壽命很短（尤其是反應活性的承擔者）, 紅外光譜的靈敏度和速度不夠高?！　?) 紅外光譜只適用于有紅外活性的物質?！　‰S著光譜技術的發展, 這些局限性將通過真空系統克服。系統基本情況　　一套用于催化劑原位表征的真空裝置及紅外原位測量系統，配備紅外吸收池統。 提高真空系統的性能使其在較短的時間內達到測量需要的中高真空度。主要技術指標　　1. 樣品處理開始后樣品池中真空度應在30 分鐘內達到10-5 Torr；　　2. 樣品測量過程中各樣品可同時或分別進行吸附或脫附探針分子；　　3. 由于測量所需探針分子為酸性或堿性分子，高硼硅玻璃材質避免了相互污染；　　4、真空處理系統由機械泵與玻璃四級擴散泵串聯組合抽氣，達到客戶對測試池中高真空的要求，抽速快，體積小,低噪音，操作簡單，使用方便的特點,并且價格適中?！　?、低真空部分主要是抽出系統中的高濃度氣體或吸附的殘余氣體?！　?、各部分節門選用高硼硅玻璃節門，滿足系統高真空的要求，透明性操作，便于調試。　　7、真空測量儀使用數顯高精密真空計。　　8、本系統配備透過式石英紅外吸收池，采用透射模式，可對樣品進行陪燒、流動氧化還原、抽空脫氣、吸附反應等處理過程，可隨時移入或移出到紅外光譜儀的光路中進行實驗，也可利用配備的延長管路進行原位表征和實驗。其加熱方式可采用程序升溫方法控制溫度的升降，也可使用調壓變壓器對溫度的升降進行控制，使用溫度可以高達450度，標準配置的吸收池窗口為CaF2，工作區間為4000—1200波數之間，用戶也可按照需要自性配置其他材料的窗口。　　9. 樣品測量過程中各樣品可同時或分別進行預處理、吸附、脫附探針分子或更換樣品?！　?0. 波紋管更換方便。　　11．為滿足客戶的要求真空系統可做相應改變。配置單序號 設備名稱 數量高真空裝置 1.1 機械泵 1 1.2 玻璃油擴散泵 1 1.3 真空計 1 1.4 壓力規表頭 1 1.5 吸附阱、冷卻室、管道、真空工作架、玻璃節門、電控標準連接件等 1測量系統 2.1 石英樣品池 1 2.2 溫控裝置 1 2.3 操作手冊 1

該系統是與北大醫學部物理教研室聯合研制。涵蓋了脈搏、語音等非電量的信號采集、頻譜分析、分解與合成等功能；結合數字圖像處理技術，進行傅里葉光學實驗模擬。系統可完成多個設計性、創新性、趣味性的實驗內容。 《脈搏語音圖像分析系統》是與北京大學醫學部物理教研室聯合研制開發。 該系統涵蓋了脈搏、語音等非電量的信號采集、頻譜分析、分解與合成等功能；并結合數字圖像處理技術，進行傅里葉光學實驗模擬。 儀器可應用于開設“壓力傳感器測量脈搏”、“語音形態觀測”、“數字圖像的離散傅里葉變換”等多個實驗，更能夠讓學生自主設計各類頻譜濾波器，完成多個設計性、創新性、趣味性的實驗內容。 系統特色： 1.  直觀地展現語音、脈搏等生活中常見的信號,實現脈搏信號和語音信號的可視化； 2.  快捷地分析脈搏、語音信號的頻譜構成、選頻、重建； 3.  輕松地完成阿貝成像空間濾波物理研究性實驗內容，以及數字圖像的二維頻譜分析、濾波、重建等功能； 4.  高靈敏度的采集探頭對脈搏信號進行真實呈現，精確分析脈搏強度，實現科學定量地脈搏診斷。 功能模塊 一、脈搏語音實驗儀 二、信號分析軟件 1. 脈搏信號測量分析測量脈搏波，并對脈搏信號作傅里葉頻譜分析；并根據信號頻譜圖，進行原信號的分解以及合成還原。 教學應用： 可用于研究脈搏波的不同頻率構成，通過任意分解和還原脈搏信號，分析不同頻率對于脈搏圖像的影響程度和變化規律。 2.  語音信號觀察測量語音，并對語音信號作傅里葉頻譜分析；在此基礎上對原信號分解、合成、還原。 (1) 不同語音圖像和頻譜對比； (2) 分析同一實驗者的不同音節，并進行信號的傅里葉變換，對比兩段語音的時域差別和頻域差別；(3) 分析不同實驗者語音頻譜，理解和掌握語音識別的原理； (4) 長時動態傅里葉頻譜觀察，進行長時間動態觀察語音信號的時域圖像和頻域圖像。教學應用：(1) 方便學生觀察不同音節的語音形態，分析語音結構的細節特征；(2) 直觀地反映語音信號在短時間內重復的周期變化，對不同類周期信號進行分析，研究類周期信號之間的異同點；(3) 對語音進行時-頻分析，觀察不同人、不同聲音的頻譜特征。 3.  多通道信號疊加分析 將多通道信號進行疊加,頻譜分析、信號分解、分離和還原。將實驗中多種信號通過傳感器轉換為電信號，接入外接通道，進行信號觀察、檢測和時-頻分析。 教學應用： (1) 用標準信號進行實驗分析，并與理論計算公式作對比，對傅里葉變換公式進行實驗驗證； (2) 根據實際需要，可以讓學生設計測量各種物理量的傳感器，直接輸入到實驗儀的外接通道，進行待測信號的測量。 4.  數字圖像處理與光學實驗模擬 觀察黑白圖片的二維傅里葉頻譜，使用不同形狀和參數的濾波器，對圖像頻譜進行低通、高通以及帶通處理，對比處理后圖像與原圖的異同。 教學應用： (1) 將數字圖像作為二維函數，通過傅立葉變換轉換到頻率域上，讓學生根據具體需要，對頻譜進行各種濾波處理，并將濾波后的頻譜反變換，得到特定增強濾波處理后的圖像； (2) 使用不同的圖片模擬光學實驗，進行空間濾波。無需到實驗室搭建實際光路，就能夠讓學生觀察到復雜的光學成像結果。 典型應用 教學中可開展的實驗內容  1.壓力傳感器測量脈搏 壓力的測量是各種測量技術中最常見的一種測量。本實驗采用壓電晶體式壓力傳感器測量脈搏波的波形及脈搏頻率。 2.  語音形態觀測實驗由話筒采集語音信號，信號放大后輸入計算機由數/模轉換器轉換為數字信號，經軟件處理后顯示在監視器上。實驗中可通過觀察同一人發不同音、不同人發相同音，理解語音識別的基本原理。 3.  傅里葉光學的空間頻譜與空間濾波實驗濾波器：低通濾波，高通濾波，帶通濾波，自定義濾波器濾波 物屏：一維光柵濾波，二維光柵濾波， “光”字屏濾波。

熱重分析儀是一種利用熱重法檢測物質溫度-質量變化關系的儀器。熱重法是在程序控溫下，測量物質的質量隨溫度（或時間）的變化關系。廣泛應用于塑料、橡膠、涂料、藥品、催化劑、無機材料、金屬材料與復合材料等各領域的研究開發、工藝優化與質量監控。主要測量與熱量有關的物理、化學變化，如物質的吸附與解吸、成分的含量分析、分解、化合、脫水、添加劑等變化進行研究。從微量樣品到大劑量的樣品均可滿足（更換支撐桿，最大樣品可達5g）?？蓾M足各種樣品在不同條件下的測試要求。坩堝種類可選擇Φ5×4、Φ5×8、Φ8×10、Φ18×8、Φ18×15、Φ18×20（mm）等。溫度范圍：HTG-1：室溫-1150℃、HTG-2：室溫-1250℃、HTG-3：室溫-1450℃、HTG-4：室溫-1550℃。

綜合熱分析將熱重分析 TG 與差熱分析 DTA 或差示掃描量熱 DSC 結合為一體，在同一次測量中利用同一樣品可同步得到熱重與差熱信息。 主要測量與熱量有關的物理、化學變化，如物質的熔點、熔化熱、結晶與結晶熱、相變反應熱、熱穩定性（氧化誘導期）、玻璃化轉變溫度、吸附與解吸、成分的含量分析、分解、化合、脫水、添加劑等變化進行研究。從微量樣品到大劑量樣品均可滿足（更換支撐桿，最大樣品可達5g）?？蓾M足各種樣品在不同條件下的測試要求。溫度范圍：HCT-1：室溫-1150℃ 、HCT-2：室溫-1250℃、HCT-3：室溫-1450℃、HCT-4：室溫-1550℃

教學數據分析系統是針對學校各類考試，為學校提供快速、科學的數據分析，即時、有效的數據發布，提供的分析圖表種類豐富、內容實用，是學校進行教學管理、質量監控與教學科學研究的得力助手。教學數據分析系統入圍了中央電化教育館2015年“數字校園綜合解決方案----區級、校級教學質量監控解決方案”的產品。為教育管理者、教研部門提供教學質量監控科學依據。

電子材料及器件噪聲-可靠性測試平臺，該系統是國內外首套電子器件噪聲-可靠性分析系統。采用了基于虛擬儀器的微弱噪聲測試、基于噪聲的可靠性診斷方法、電子器件噪聲的子波分析方法等關鍵技術，將子波分析用于噪聲-可靠性表征，可對各種電子器件和集成電路模塊進行噪聲測試與分析、內部潛在缺陷診斷和無損預篩選。系統可以測量電子器件的各種噪聲參數，同時對噪聲進行頻譜分析、子波分析、集總參數分析。具有實時檢測、采集、和分析, 高精度、高可靠性、智能化、小體積的優點，良好的通用性和可升級性使其同時適用于科研和生產單位。