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脑及脑动脉模型XM-604B
XM-604B脑及脑动脉分布模型(11部件)   XM-604B脑及脑动脉分布模型放大2倍,可拆分为11部件,显示脑的外形结构:大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构;脑的动脉供应:动脉的来源、动脉在脑底面的行程和联合情况、大小脑的动脉分布。 尺寸:放大2倍,35×33×30cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
脑解剖模型
产品详细介绍
四川成都生物标本模型厂 2021-08-23
脑解剖模型
XM-603D脑解剖模型(15部件)   XM-603D脑解剖模型可拆分为15部件,由大脑半球、胼胝体、岛叶、豆状核、尾状核、脑室系统和脑干等部件组成,并显示大脑半球、内囊、脑室系统、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部位,以及脑神经等结构。 尺寸:自然大,23×18×18cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
脑解剖模型
XM-603C脑解剖模型(15部件)   XM-603C脑解剖模型由大脑半球、胼胝体、岛叶、豆状核、尾状核、脑室系统和脑干等15个部件组成,并显示大脑半球、内囊、脑室系统、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部位,以及脑神经等结构,同时按不同功能部位用颜色加以区别。 尺寸:自然大,23×18×18cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
脑解剖模型
XM-603B脑解剖模型(9部件)   XM-603B脑解剖模型可拆分为9部件,用于了解脑各部分的相互关系,显示了脑的外形结构、大脑外侧面主要结构、大脑的半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构。 尺寸:自然大,18.5×14×13.5cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
脑解剖模型
XM-603A脑解剖模型(放大2倍,4部件)   XM-603A脑解剖模型放大2倍,中切,可分解成4部件,前叶和脑干可拆卸,清晰展示了运动中枢、感觉中枢和功能中枢,并以色彩区分,共有71个部位数字指示标志及对应文字说明。 尺寸:放大2倍 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
加深X光影像背景的方法、X光影像打印系统与打印方法
本发明提供一种加深X光影像背景的方法,包括以下步骤:提供一影像至一打印工作系统,所述影像包括载有特定影像信息的特定影像部分和不包括特定影像信息的背景部分;所述打印工作系统以第一色阶曲线生成定义所述X光影像的一第一指令数据;所述打印工作系统以第二色阶曲线生成定义所述X光影像的一第二指令数据,所述第二指令数据中过滤所述特定影像部分的信息;将所述第一指令数据和第二指令数据叠加后,驱动一打印机打印所述X光影像。本发明还涉及一种X光影像打印系统和X光影像打印方法,加深X光影像的背景,并降低打印成本。
青岛大学 2021-04-13
便携式智能振动测试分析仪
便携式智能多功能振动测试分析仪是广泛应用于工业现场和复杂系统的机械设备工作可靠性分析和在线故障诊断的工具。研制成功的便携式智能多功能测试分析仪,其主要特点:体积小、重量轻、连续工作时间及待机时间长,尤其是振动测试分析仪,带有动态频谱实时显示功能,并可以进行实时频谱分析。测振笔的特点,除体积小、重量轻、连续工作时间亟待及时间长外,更特别的是可以实现加速度、速度、位移三个振动的参量的测量。 随着科学技术的发展,航空航天、军事国防、工业领域的系统设备结构越来越复杂,故障诊断已经成为这些领域亟待解决的技术问题。因此,本项目的研究不仅对便携式振动测试分析仪器的研究,而且对于设备故障诊断方法的实用化和普及有着广泛的实用价值,对复杂的大型系统的机械设备故障诊断有着广阔的应用前景。 本项目研究成果已经通过北京市科学技术委员会技术鉴定,具有完全的自主知识产权,并已申请专利两项。
北京航空航天大学 2021-04-13
便携式通用精细智能信号采集分析系统
便携式通用精细智能信号采集分析系统根据设备状态监测和故障诊断的要求采集并记录与设备工作过程相关的主要状态参数的状态信号,如振动、噪声、转速、电流等,然后对这些参数和信号进行快速处理和精密分析,提取反映设备运行状态的特征信息,快速准确地给出设备运行状态的性能评价,为设备管理、诊断及维修提供依据,从而保障设备长期安全可靠地运行。
西安交通大学 2021-01-12
便携式智能数字心音分析仪
    目前,对于心脏进行检测的仪器主要有两类:一类是基于心脏电学特性的心电图类是基于心脏声学特性的听诊和心音图。心电图是现在医院普遍采用的心脏监测方式,它能够较为准确和全面的反映心脏的健康状况。但是,有些心脏疾病,当它在心音图上反映出来的时候在心电图上还没有反映,所以,心电监测较心音检测有一定的滞后性。一个完整的心动周期,心脏会产生两个声音:第一心音(S1)和第二心音(S2)。有些情况下,比如幼年和老年的时候也会出现第三心音(S3)、第四心音(S4),但正常情况下,一般只能听到S1和S2。51的形成主要来自于心室收缩期开始时二尖瓣和三尖瓣的关闭;S2的形成主要来自于心室舒张期开始时主动脉瓣和肺动脉瓣的关闭。    许多心血管疾病,尤其是瓣膜类疾病,心音都是重要的诊断信息,在临床医学中有非常广泛的应用。但是,传统的心脏听诊容易受医生经验、听诊水平的影响。因此,如何能够利用先进的数字信号处理技术和计算机技术提取反映心脏健康状况的定量的全方位的心音信息,已成为当今研究和医疗应用的热点。便携式心音分析仪不仅可以用于家庭的医疗保健,方便用户进行平时的心脏监测,提早发现和预防心脏异常;而且,可以通过心音各种特征参数的提取,为医生的心脏诊断提供定量的依据。    技术原理与工艺流程简介:    软件算法:短时傅立叶变换、小波变换等多种信号处理的时频算法。    硬件平台:基于哈佛结构的数字信号器较计算机相比更适用于数字信号处理算法的快速实现,其体积小、功能针对性强的优点更有利于产品的开发和实现技术水平。    当前最先进的时频分析算法。如小波变换,被誉为“数学显微镜”,不仅能够分析心音各种成分的时间、频率信息,而且能够反映出频率随时间的变化情况。
河北工业大学 2021-04-13
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