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產品詳細介紹適用于煤炭、電力、化工、冶金、水泥、地質勘探和醫藥、科研等行業和部門進行工業分析。煤質化驗時，能嚴格按照國標GB212、GB5447、GB5449有關規定，自動完成慢灰、快灰、羅加指數、粘結指數、揮發分等測定。

產品詳細介紹■適用范圍及特點：    盛華TQ-3碳氫元素測定儀用于測定煤和其它有機物中的“碳”和“氫”的元素的含量。被測試樣在高溫條件下與氧氣流中燃燒生成水和二氧化碳，用吸水劑和二氧化碳吸收劑分別吸收，根據吸收劑的增重計算出碳和氫的百分含量。準確度符合GB/T476的要求。

產品詳細介紹二維色彩分布的高精度測量Konica Minolta Sensing自豪地推出CA-2000色彩分析儀，這款儀器可以對各種發光設備（包括等離子顯示器、液晶顯示器等各種顯示設備以及汽車導航系統或儀表盤等汽車部件）的色彩分布和均勻性進行高精度的二維測量。CA-2000利用XYZ濾波器和高分辨率CCD提供與肉眼非常接近的敏感度，從而對FPD、投影儀、背光等設備的輝度分布和色度分布進行精確、高分辨率的二維測量。隨附的軟件簡單易用，可實現快速、高效的測量、數據分析和評估。儀器與軟件的這種結合對于評估和檢測開發研究活動的結果極為有用。隨著IT業務的近期發展及數字廣播逐漸成為主流，以等離子和液晶顯示器為主的各種顯示器的研發工作正在快馬加鞭，力爭提供更高的清晰度和更動人的圖像。此外，汽車儀表盤和其它LED產品的可變色儀表的開發迫切要求測量儀器具有更多樣化的功能和更高的性能。由于技術界在實現更高清晰度和更生動色彩方面取得的這些進展，以及制造商之間日益激烈的競爭，對能夠以高效率獲得高分辨率測量數據的二維光源色度計的需求一直在增加。另外，利用作為標準配件隨附的色彩管理軟件CA-S20w，可將測量數據顯示在直觀易懂的可視化窗體中，并通過簡單操作進行各種評估和分析。柯尼卡美能達在顯示器和光源色彩測量領域一直扮演著重要角色。用于在生產線測量顯示器白平衡的顯示器色彩分析儀CA-210已成為該行業的實際標準，備受稱贊的色彩亮度計CS-200使用柯尼卡美能達的原始方法提供高精度測量。作為一家開拓創新的全球公司，柯尼卡美能達擁有能夠滿足客戶需求的先進技術和高可靠性，它將繼續為包括顯示器和光源色彩測量領域在內的影像行業提供優質的產品和服務。分辨率與柯尼卡美能達生產的以往機型CA-1500（200×200的4萬像素）相比大約提高了25倍（980×980的大約100萬像素）。采用可更換鏡頭，可測量各種物體根據測量物的尺寸，可從3種鏡頭中選擇最適當的鏡頭，適用各種用途下使用：標準鏡頭、廣角鏡頭、望遠鏡頭（加上望遠鏡頭的兩個微距環）。 在所有鏡頭、多個焦點位置上校正針對傳感器、光學濾波器和鏡頭本身引起的感度偏差在多個焦點位置上分別校正了每個鏡頭。用戶在購買本產品后可立即對輝度和色度的分布進行精確測量。 使用隨附軟件的簡便操作使用簡單易用的隨附軟件CA-S20w從PC操作CA-2000，可快速、高效地進行測量和數據分析，并通過簡單操作進行評估。這種結合對于評估和檢測開發研究活動的結果極為有用。二維色彩分析儀其它功能通過輸入同步頻率值可進行同步測量。 通過最多256次的累計測量，可在低輝度下實施高精度的測量。 背光取消功能實現不受背光偏差影響的評估。 用戶校正輝度和色度。二維色彩分析儀主要用途評估、檢查各種顯示器和顯示器的相關部件（背光、光學膠片等）的輝度或色度的偏差值。 對汽車部件（儀表、儀表盤、燈等）的發光分布進行評估和檢測 評估手機按鍵的發光情況、測量燈的發光分布等 主要特征具有XYZ濾波器的傳感器提供與肉眼敏感度的高關聯度。CA-2000不采用數碼相機或彩色CCD相機使用的RGB顏色的分離過濾器進行測量，而是使用具有XYZ濾波器的傳感器，提供與CIE 1931等色函數近似的分光敏感度，實現與目視評估結果有很大關聯度的輝度/色度測量。  在線客服系統

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。可用于肌肉工作的工效學分析、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。

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）。可滿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）。可滿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℃

大數據分析平臺，通過將企業內部數據與互聯網數據進行整合，形成企業大數據，然后利用分析平臺，探索、展示、分析與挖掘各業務信息資產，從海量的信息中及時地發現有價值的知識，進而通過應用層向最終企業領導提供商業分析和數據服務，降低管理決策中“憑經驗、拍腦袋”的風險和隱患，提高企業在市場中的應變力和競爭力。