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本項目是用于一次性心電檢測認證及出廠檢測的智能檢測裝置。目前一次性心電電極檢測完全是手動操作，檢測項目涉及設備多，包括高壓發生器，高精度電流源等，測試耗時長（其中“偏置電路耐受度需8小時”），本項目研發的裝置可以一次完成《YY_T 0196-2005 一次性使用心電電極》所規定的電氣檢測標準。被測電極一次安裝，自動測試完成，自動打印保存測試結果，測試精度高，安全可靠，便攜，可應用于檢測所，生產廠家，認證咨詢機構等。

XM-D015心的神經支配電動模型 ? XM-D015心的神經支配電動模型由微電腦集成電路控制配以燈光演示，示人體心臟的神經支配、傳導和血壓調節關系。 ? 一、顯示內容： ■ 感覺神經傳導：心肌→脊髓后角，主動脈弓→孤束核→網狀結構 ■ 交感神經傳導： 脊髓側角→頸上、中、下節 〉 →心肌（心跳快） 胸1、2、3、4節 ■ 副交感神經傳導： 迷走神經脊核→ 心上支 〉 → 心肌（慢） 心下支 ■ 牽涉性痛反射途徑： 心→交感干 〉 → 脊髓后角→脊髓→丘腦束→丘腦→皮質 胸內側→脊神經 ■ 血壓調節： 頸動脈弓→舌咽神經 〉 → ↗ 迷走神經脊核→心肌 主動脈弓→迷走神經 ↘ 網狀結構→脊髓側后角→心肌 ? 二、技術參數： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材質：PVC材料+木框 ? 三、標準配置： ■ XM-D015心的神經支配電動模型：1臺 ■ 電源線：1根 ■ 說明書：1冊 ■ 保修卡合格證：1張

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本成果2011年獲得國家發明專利授權。該發明涉及一種高速鐵路結構物沉降監測裝置及一種可以實現無線遠程自動化測量沉降的監測方法。解決了精確監測結構物的沉降變形問題。

一種部件軸向對心檢測裝置的成像系統，屬于機器視覺成像系統，解決現有成像系統結構復雜、操作繁瑣、精度不佳、影響對心操作問題。本發明中，支撐臂位于底座上并能夠相對于底座上下調節，旋合連接的電子攝像機和光學鏡頭固定于支撐臂一端，固定于支座的平面鏡和光源，連接于支撐臂另一端；光學鏡頭、平面鏡和光源幾何中心處于同一平面，平面鏡與電子攝像機的成像平面呈 45°角；光源出射光線與電子攝像機的成像平面平行。本發明操作簡單、無需過多調節、變換，可同時呈現物體兩垂直方向的圖像，不影響對心物體的空間結構及其操作過程，提高

本發明公開一種基于相機的對心檢測方法，具體為：向待測物體與基準物體投射光，表面反射的光對稱分為兩路光束，其同時被相機捕獲完成雙視角成像；在第一束光對應的成像區域內，確定待測物體中心與基準物體中心的水平間距 a 和垂直間距 h；在第二束光對應的成像區域內，確定待測物體中心與基準物體中心的水平間距 c 和垂直間距 h；進而確定待測物體中心 A 相對于基準物體中心 B 的圖像空間偏差為（a,c,h）；將圖像空間偏差（a,c,h）轉換為物理空間偏差（m,n,h），即得同心判定結果。本發明還提供了實現上述方法

本發明公開一種基于相機的對心檢測方法，具體為：向待測物 體與基準物體投射光，表面反射的光對稱分為兩路光束，其同時被相 機捕獲完成雙視角成像；在第一束光對應的成像區域內，確定待測物 體中心與基準物體中心的水平間距 a 和垂直間距 h；在第二束光對應的 成像區域內，確定待測物體中心與基準物體中心的水平間距 c 和垂直 間距 h；進而確定待測物體中心 A 相對于基準物體中心 B 的圖像空間 偏差為（a,c,h）；將圖像空間偏差（a,c,h）轉換為物理空間偏差（m,n,h）， 即得同心判定結果。本發明還提供

上海悅心健康集團股份有限公司（原上海斯米克控股股份有限公司）系外商投資企業，注冊資本92,650萬元。公司成立于1993年6月。于2007年8月在深圳證券交易所掛牌上市（股票代碼002162）。 公司創立初期，是專業生產和銷售玻化石和釉面磚系列產品的企業。「斯米克磁磚」以“中西合璧”的時尚理念為設計源泉，選用意大利、瑞士全套專業瓷磚生產線，通過智能仿真技術，精選環保原料，生產出自然亮麗的瓷磚產品。經過20多年在磁磚領域的精心耕耘，「斯米克磁磚」已成為磁磚領域的知名品牌，獲得60余項國家專利，先后被評為“上海名牌產品”、“工程建設推薦產品”。2019年斯米克負離子健康板入選“上海品牌”。 應社會發展需求，2015年10月起，公司在鞏固既有磁磚業務的同時，通過整合兩岸醫療和養老資源，積極拓展大健康產業，提供高質量的大健康服務體系，打造“智慧醫療”和“智慧護理”的產業平臺。

本發明公開了一種利用約束墻消減深厚軟土地基沉降量的方法。其理論基礎是依據地基附加壓力向深部衰減、軟土地基被約束后水平變形（側向移動）終止、以及軟土隨深度增加承載能力提高的原理，將有限深度的上層軟土約束起來，使之在壓力作用下提高承載能力，減少沉降量。既不擾動下層土，又能充分利用其故有承載能力。其設計施工程序簡便，便于操作，約束墻本身使用的材料成本低，通過本發明得到的約束墻強度高、沉降控制效果好。

本發明公開了一種基于極點對稱模態分解和非局部均值方法的心電信號濾波算法，該方法包括以下幾個步驟：首先對心電信號進行極點對稱模態分解，得到一序列本征模態函數 IMF，然后對各 IMF 進行非局部均值濾波，再對各階 IMF 與殘差項進行疊加，最后對疊加信號進行非局部均值平滑處理，得到心電信號最終降噪結果。本發明由于采用了極點對稱模態分解和非局部均值濾波方法的有機結合，有效改善了傳統非局部均值算法在噪聲污染程度較高時易產生的信號削弱問題，可在有效抑制心電信號噪聲的同時很好地保護信號的尖峰等細節信息。