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  簡單介紹： ZL-620U醫學信號采集處理系統采用小巧薄型的外置式結構。即適用于筆記本電腦，也適用于臺式電腦。與計算機接口：USB2.0。由于系統內部A/D采集部分采用了獨立的電路板（在外置機箱內），因此以后無論計算機的接口技術如何發展，儀器均可通過更換A/D采集器模塊和相應軟件適應計算機的發展，儀器升級十分方便。刺激器采用了光耦合全隔離系統、ECG具12種導聯模式。 詳情介紹： 硬件技術指標：1.儀器采用小巧薄型且抗干擾電源一體化外置式結構,電源交流220V，除機箱內置變壓器外，外部無需接任何變壓器，從而確保儀器在做任意生物電實驗時，無須外接任何地線都能確保其顯示的生物電信號的清晰和準確。從而保證本機抗干擾性能及準確度。2.儀器具有4個通道（八道為8個通道），所有通道均為多功能全程控隔離型放大器。每一通道的放大器均可作生物電放大器、血壓放大器、橋式放大器使用，還可作肺量計、溫度計等。且每個通道擁有獨立的硬件模塊，互相獨立，大大加大了通道間的抗干擾能力，同時也為儀器養護維修帶來了很大方便。3.采用高精度16位A/D轉換芯片，單通道硬件*高采樣率1000KHz。硬件*低采樣率0.01Hz。四通道連續采樣時*高采樣頻率200kHz ，且實時采樣的過程中可以根據需要來改變采樣率。4.掃描速度：0.05ms/div~3200s/div。5.放大器輸入電阻≥１００MΩ（雙端輸入）及5０MΩ（單端輸入）、共模抑制比≥100dB、噪音≤±1μＶ(RMS)或≤±3μＶ（P-P)。6.頻響：DC~20kHz。7.輸入范圍：5μＶ~500mV。8.靈敏度：  a)生物電模式：20uV/div~500mV/div   b)血壓模式3.6-360(mmHg/div)   0.36-180(mmHg/div)(高靈敏度換能器)9.交、直流具有相同的增益：量程500mv、200mv、100mv、50mv、20mv、10mv、5mv、2mv、1mv、500uV、200uV、100uV、50uV、20uV、10uV檔可調；可直接輸入10V電信號而放大器不飽和。10.低通濾波（硬件）：0.3 Hz、 3 Hz 、10Hz、30Hz、100Hz、500Hz、1kHz、3kHz、10 kHz、OFF（20kHz）。具有5階以上的濾波方式。11.時間常數（硬件）：0.001s、0.002s、0.02s、0.2s、1s、5s、DC。12.光電隔離程控刺激器的主要技術要求：具備單刺激、串單刺激、連續單刺激、雙刺激、串雙刺激、連續雙刺激、定時刺激、強度遞增刺激、頻率遞增刺激、波寬遞增刺激、強間隔遞增刺激、自動串雙刺激等刺激模式。*大負載電流：100 mA、具備正電流、負電流輸出方式，滿足國家對實驗安全用電標準、不會因為誤操作導致電擊。輸出電壓<=50V，以滿足國家安全用電標準。13.數字濾波模式：    1）濾波參數可調的高通、低通、帶通、帶阻。    2）有階數可調的零相移數字濾波。14.硬件系統包含ECG全導聯導聯卡，每個通道均可作12種導聯方式的心電圖，導聯切換方式可程控，導聯方式共12種： Ⅰ、 Ⅱ 、Ⅲ、aVR、 aVL、 aVF、 V1、 V2、V3、V4、V5、V6。13.實驗環境數據檢測功能，可以在實驗信息中測量并添加當前實驗的環境溫度、大氣壓、濕度，做為儀器實驗的環境參數。14.可配套醫學網絡管理教學系統，進行實驗室網絡化教學。   軟件技術性能：1. 智能式，一體式設計2.具有監聽和記滴功能，記滴具有專用的分析計數軟件。3.單臺設備之間可以任何組合并構成新的8~16通道記錄儀，并擁有獨立的8通道和16通道軟件。軟件可任意設定1~16個顯示通道（5~16通道用于分析）。4.包含生理、藥理、病理生理實驗項目，實驗項目數不少于50個；并可根據用戶需要自行無線擴展實驗項目（自己定義參數）。具有靈活的量綱轉換功能，由數據庫對各類實驗的零位、量綱轉換比例、實驗參數等各類參數進行存儲，并靈活快捷的調用修改。5.支持波形數據導出功能，可被Matlab，Spss，Sas等軟件打開。可定制開放數據接口，對軟件進行二次開發。用戶可自己編寫軟件對實驗波形數據進行采集，記錄，分析。6.支持外刺激捕捉模塊、和血壓血氧監測儀同步顯示。微循環同步視頻顯示、記錄；并可與視頻視教系統配套使用。將生理信號和視頻信號同步記錄，并支持同步回放。7.具有數據分析功能：積分、微分、頻率直方圖、序列/非序列密度直方圖和二維和三維頻譜分析等。8.軟件集成專用藥理分析工具箱，集成多種藥理分析工具，如：PA2的計算， 使用Bliss法完成的LD50計算，t檢驗計算.回歸分析等。具備心電自動統計分析功能。具備心率變異性（HRV）分析功能。具備心肌細胞動作電位、LTP、腦電、細胞及神經放電的專用測量分析功能。具備心電、血壓、心室內壓、脈搏、呼吸等動態自動測量功能。作定量的呼吸流量測量及呼吸力學指標測定功能、并可做運動肺通氣測量。9.數據結果導出、導入、備份、保存功能和數據斷電恢復功能。數據測量結果能夠以數據浮動板或通道內顯示方式顯示。軟件具備波形聲音回放功能，將實驗波形以音頻的格式播放。（如減壓神經放電，心音，耳蝸微音器電位等實驗的聲音還原）。10.軟件可配套英文版軟件，適用于對外教育。具備上下文幫助系統。11.軟件具備拆分示波功能（即左視功能），用于在記錄過程中、可以隨時觀察已經記錄的波形，并可對齊進行相關數據分析。12.WINDOWS傳統軟件界面，支持XP、WIN7/8/10操作系統。主要配件：（可根據用戶需求改變附加配置）1-主機一臺；2-生物信號采集處理系統分析軟件1套；3-USB2.0信號線配件 1根；4-屏蔽保護生物電信號輸入線2根;刺激輸出線1根;記滴輸入線1根。

        技術成熟度：技術突破         領域存在著景深影響效率的突出問題，本產品以高性能異構處理器為核心運算單元，以嵌入式手段通過視覺流與控制流的嚴格對位，高性能實時完成視頻控制信息的結算，并直接輸出電機驅動信號控制相關執行機構完成閉環控制。         本產品主要面向高性能伺服閉環控制的視頻應用領域，能夠顯著提升顯微工業自動化領域的視頻對焦及對位處理的效率及精度，亦可實現宏觀領域的視覺嵌入化控制閉環應用。         意向開展成果轉化的前提條件：中試放大及產業化工藝開發資金支持

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

成果描述：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。市場前景分析：本實用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機,包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機架(2)、設置在機架(2)下端面上的鏵(3),所述機架(2)上還設置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護管(6),其探頭外套接有橡膠保護套(7)。采用上述結構,可從而減少了現有技術中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時也能加速農業信息化生產的發展進程,從源頭上解決農業信息采集的發展瓶頸。與同類成果相比的優勢分析：國內領先

本發明基于壓縮感知理論將將測量的信號通過1比特量化，去掉了之前被測信號能量為1的假設，通過循環迭代的公式最小化凸的替代函數，最終恢復出要測量的信號，相比于之前相關算法明顯的提高的信號的恢復精度。

該系統采用數據采集專用終端對多種類、多型號便攜式取證設備產生的音視頻資料進行采集，實現電子證據采集自動化。采集終端設備具備接入設備認證、數據加密、時間校準以 及自動充電等功能，達到解放人力，提高執法辦案人員工作效率的作用。可將執法場所監控視頻抽取至統一音視頻數據管理平臺，與便攜式取證設備對接處警、 執法現場等執法行為形成的音視頻資料一起，共同形成完整的執法過程音視頻管理資料庫。 專用采集終端設備將數據采集到統一數據管理平臺，各級不同用戶根據權限通過統一的執法過程音視頻管理系統實現數據共享。上級執法管理部門可實現跨區域跨級別執法資料的 查詢、調用與統計，有效掌控一線民警的執法情況。執法監督部門可通過后臺管理系統實時查看、監督執法過程音視頻資料采集的及時性、 完整性、規范性，通過自動統計分析，對各單位執法規范化水平和執法辦案人員工作績效情 況進行量化統計。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試

南京審計大學研發出疫情監控采集區塊鏈系統，該系統已部署在中國電信、浪潮云等平臺上。按照電子政務安全標準及規范對系統與數據進行嚴格的安全防護，并針對每個院校提供獨立的前后臺賬號權限及數據管理權限，各院校申請開通管理員賬號后導入師生信息即可快速完成業務啟動和上線。系統可以實時采集在線師生的各種動態信息，達到快速部署、快速統計上報、實時在線監測防控的目標，并結合區塊鏈技術保證疫情數據信息的防篡改和可追溯的能力。具體方案如下：（一）信息提報系統登錄快速，使用簡單，填報界面簡潔明了。師生利用移動終端可以隨時在線登錄、隨時填報自己的最新情況。（二）后臺管理后臺具有強大的管理功能，可以設定后臺管理人員對不同單位、部門的上報信息進行管理，提醒當天尚未填報信息的人員，并進行數據的匯總、分析。系統極大程度提高了疫情監測和管理的效率。1、 信息填報查詢能夠實現對已隔離、疑似、確診、接觸史、癥狀等人員的查詢；按照日期搜索未填報人員等功能2、 用戶信息可以完成對學生、教職工等人員信息的快速導入和權限管理等功能3、 此外還可通過通知公告、基礎信息、系統管理等模塊完成對界面通知、表單維護、機構角色數據字典等功能，實現對疫情填報信息和數據的管理和定義。（三）鏈瀏覽器1、所有用戶填報信息全部存儲在鏈上，由Txhash和Block id進行標識。 2、所有鏈上數據可解密，便于追溯。（四）可視化管理駕駛艙>>>點擊查看全文<<<

本實用新型公開了一種用于相位采集與同步精準調制的裝置。激光器發出激光經相位型分束鏡發生透射和折射，透射光作為物光，依次經半波片、散射介質后，再經第一反射鏡反射到分束鏡一側；反射光作為參考光，經第二反射鏡反射后，再經位相型電光調制器調制后入射到分束鏡另一側，兩束光在分束鏡中反射和投射，參考光和物光相重疊分別入射CCD相機和空間光調制器被接收。本實用新型能在測量空間光調制器面板光場相位分布的同時，實現高精度、高分辨率的相位調制，在醫學成像、信息安全等諸多領域有著巨大的應用潛力。

HWRX-3型紅外熱像儀的視頻信號是模擬信號，沒有提供與計算機的數字接口，這對紅外熱像信息的存儲、回放以及處理帶來了一定的不便。因此我們設計了一套用于該紅外熱像儀系統的數據采集卡，Windows 98操作系統下的硬件驅動程序，以及具有多種圖像顯示、處理功能的用戶應用程序。 視頻采集卡是一個建立在復雜可編程邏輯器件（CPLD）基礎上的系統。總的分為四個模塊：信號調整，模數轉換（ADC），