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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?？蓪π盘栠M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?？蓪π盘栠M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。

本項目應用成果導向教育理念（Outcome-Based Education，OBE），配合學校逐步形成 OBE 管理模式，為學校構建從生源質量、過程質量到結果質量的全面質量監測與分析報告體系。成果導向的質量監測體系為學校教學與質量管理、二級院系和教師考核、專業建設和專業調整以及院校評估、專業認證提供數據支撐與管理分析報告。

實時把握生產、庫存等數據，是企業進行生產經營管理的基礎。本項目以制造執行管理系統（MES）數據庫為核心，采用Web瀏覽器/服務器（B/S）的方式，對生產數據進行查詢和分析，為管理者決策提供科學的依據。本軟件系統的主要功能如下： 基于瀏覽器的有關生產訂單、生產計劃、作業計劃、生產過程、生產實績、質量、庫存等數據的實時查詢功能； 基于瀏覽器的多種數據分析方法； 針對多種用戶角色的權限控制功能、數據備份和數據安全保護功能。

本系統針對絡筒機車間的特點，提供一個運行在局域網的數字通信網絡軟硬件系統，將各分散的絡筒機設備有機結合在一起，并從絡筒機生產過程與全車間等不同層面進行實時的數據采集、統計、處理分析、故障檢測與狀態估計及預測。系統功能： 對絡筒機進行實時故障檢測；采集絡筒機的生產數據：紗織、批號、長度、班產量速度等；質量監控：清紗器切除次數、機械效率＼錠、最低效率；提供報表自動生成系統，顯示供紗管情況：供應管數、失誤數；結合外部市場和本地運行狀態實現動態成本監控；根據生產情況進行資源狀態計量管理；絡筒機的性能分析。將實際制造過程測定的結果與過去的歷史記錄和企業制定的目標以及客戶要求進行比較。

2020年3月8日，安徽師范大學在bioRxiv上上傳了一篇題為Genome-widedata inferring the evolution and population demography of the novel pneumonia coronavirus (SARS-CoV-2) 的研究分析，作者使用10個新測序的SARS-CoV-2基因組，并結合GISAID數據庫中的136個基因組，通過不同的分析方法（如EBSP、錯配和中性檢測等）研究前三個月數據的遺傳變異和統計。 結果顯示80個單倍型共有183個突變位點，包括27個簡約性信息位點和156個單一位點。對遺傳多樣性的滑動窗口分析表明，SARS-CoV-2基因組豐度的變化有一定范圍，這可以解釋目前這種病毒的廣泛和高適應性。遺傳學分析不支持穿山甲是中間宿主。在最初的單倍型（H14）中，一個患者樣本居住在華南海鮮市場附近（約2公里），這表明患者有無意識接觸該市場史的可能性很高。然而，基于這個線索，也無法準確斷定這個市場是否是SARS-CoV-2的起源中心。此外，從這個市場收集的16個基因組，包含10個單倍型，表明市場在短期內出現循環感染，這可能導致武漢和其他地區爆發SARS-CoV-2。EBSP結果顯示，第一個估計的擴展日期從2019年12月7日開始，這表明SARS-CoV-2的傳染可能在11月中下旬開始。

強度和韌性的“倒置關系”是材料研究領域長期存在的難題。大量的實驗表明，隨著金屬材料內部晶粒尺寸的降低，在強度獲得提升的同時，韌性將大打折扣。目前，廣泛采用的高強材料韌化策略有：（1）改變組分，通過引入和調整材料的多種主要元素，同時激活多種塑性變形機制，高熵合金材料就是采用這種思路；（2）改變微結構，在材料內部引入一種或多種梯度分布的微結構，避免由于特征長度突變帶來的性能突變，有效克服金屬材料強度和韌性的失配問題，這種材料被稱為梯度納米結構材料。 圖1 梯度結構金屬材料的類型（摘自：李毅，梯度結構金屬材料研究進展，中國材料進展，2016, 35: 658-665）人工制備的梯度納米金屬結構主要包括以下幾種：梯度晶粒，梯度位錯，梯度孿晶，梯度固溶物，梯度相，以及包含兩種以上的梯度混合結構。在已經發展成熟的金屬材料內部引入梯度納米結構，可以進一步提高其強韌性匹配能力。例如，通過表面研磨處理（SMAT）在孿晶誘發塑性（TWIP）鋼表面引入大量的塑性變形，使其表面晶粒細化，隨著深度的增加，晶粒細化的程度逐漸降低，同時塑性變形也會導致位錯演化和孿晶的產生，因此在TWIP鋼內部形成了包含梯度晶粒，梯度位錯和梯度孿晶的梯度混合結構。這種梯度納米結構TWIP鋼的強度可以提升50%，斷裂應變僅從60%下降到52%，具有更高的強韌性匹配能力。目前，關于梯度納米結構TWIP鋼的研究集中于實驗，反映物理機制的本構模型研究還鮮見報道。西南交通大學力學與工程學院張旭教授與德國馬普鋼鐵所、中國鋼鐵研究總院等機構開展合作，指導博士生陸曉翀發展出考慮位錯滑移和變形孿晶等物理機制的微結構尺寸相關晶體塑性本構模型。依托DAMASK平臺將該模型移植有限元，并對梯度納米結構TWIP鋼的單軸拉伸變形行為展開模擬，揭示了其微結構演化與宏觀性能之間的關系，量化了不同梯度結構對材料強韌性的貢獻。相關研究工作已在金屬材料與固體力學交叉領域頂級期刊《International Journal of Plasticity》上在線發表，論文題目為Crystal plasticity finite element analysis of gradient nanostructured TWIP steel。 論文鏈接： https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2020.102703作者首先使用不同晶粒尺寸Fe-15Mn-2Al-2Si-0.7C (wt.%) TWIP鋼的單拉實驗數據驗證該模型的合理性，結果表明該模型對不同尺寸下的應力應變響應和應變強化行為都可以較好地描述，特別是細晶TWIP鋼硬化率曲線中的up-turn效應。通過對內變量演化的分析及對比性模擬，作者發現這種up-turn效應源自于細晶中顯著的背應力。 圖2 對比不同晶粒尺寸TWIP鋼的單拉實驗和模擬結果由于梯度納米結構TWIP鋼的微結構十分復雜，晶粒數目眾多，通過采用三維均勻化方法，建立了宏觀試樣尺寸的有限元模型。通過對每層單元賦予不同的晶粒尺寸，初始位錯密度和孿晶體積分數，離散地描述材料內部微結構的梯度分布，并通過梯度網格劃分方法進一步減少單元數目。對于材料表層微結構變化劇烈的區域，采用密度較高的網格，以保證更加精確地描述微結構的梯度變化。 圖3三維均勻化方法示意圖作者利用發展的晶體塑性模型，對均勻和梯度納米結構的Fe-10Mn-0.5C-3Ni (wt.%) TWIP鋼的單拉變形行為進行模擬。結果表明，在合理描述均勻結構TWIP鋼應力-應變響應的基礎上，通過引入微結構的梯度分布，無需修改任何參數就可以較好地描述梯度納米結構TWIP鋼的單拉力學行為。通過對比變形云圖，作者發現均勻和梯度納米結構TWIP鋼的表面都會變的粗糙不平，但梯度納米結構的表面粗糙度更加明顯，產生的應變局域化形成了兩個凹陷區，且凹陷區在垂直于平面方向也會發生收縮。隨著深度的增加，收縮程度逐漸降低。通過對比性模擬，作者發現表面凹陷區的出現就是梯度納米結構TWIP鋼韌性略微下降的原因。而應變局域化的產生與表面納米層晶粒的應變強化能力有關，提高表面納米晶的硬化能力，就可以抑制表面凹陷區的出現和韌性的下降。此外，作者通過分析不同層位錯密度的演化，進一步證實了上述觀點。作者還通過對比性模擬量化了不同梯度結構對材料強韌性的貢獻。結果表明：強度的提升源于梯度位錯結構，梯度晶粒和梯度孿晶結構有助于保持材料的應變強化能力。 圖4 均勻結構和梯度納米結構TWIP鋼的模擬結果對比分析。

本發明公開了一種數控機床實驗模態分析方法，包括 1)利用仿真軟件生成隨機值序列，并選擇采樣率以獲得感興趣的頻帶范圍；2)加工凸臺試件，使得試件表面生成的斷續切削寬度符合上述隨機值序列，從而得到對數控機床產生結構隨機沖擊的激勵；3)在數控機床的各部件上布置傳感器，以獲取機床結構振動響應信號；4)切削凸臺試件，完成結構模態激勵；5)選定振動響應幅值較大的測點作為基準點，按基于多參考最小二乘復頻域法(LSCF)辨識得到機床結構模態參數。本發明可以在無需外加激勵條件下，通過加工特定試件完成對數控機床激振，完成模態測試，大大降低模態實驗的激振成本和減小激振所造成的損失。