浅谈多媒体生物信号分析系统在实验教学中的优点

目的探讨多媒体生物信号分析系统取代传统实验仪器进行实验教学所发挥的优势。方法采用问卷的方式,调查250位学生和13位教师对多媒体生物信号分析系统与传统实验仪器进行实验教学的满意程度对比,调查数据作卡方检验。结果多媒体生物信号分析系统在实验教学中具有明显优点。结论多媒体生物信号分析系统在实验教学中具有操作简便、实验结果准确、实验教学效果好的优点,应加强教师应用计算机进行教学的能力,充分发挥多媒体生物信号分析系统的优势。

一种基于分析的非语言声音信号合成方法及其在多媒体系统中的应用

音频媒体在多媒体系统中起着非常重要的作用,但由于其存储需要巨大的空间,使得其应用受到了一定的限制。本文提出了一种基于分析的合成方法以便在多媒体系统中对非语言声音信号进行有效的存取。这种方法首先对非语言声音信号进行谐波分析,然后对所得到的时变振幅与频率等声音信号参数进行分段线性化。通过仅存储这些高度简化了的参数值,我们可以得到语音信号的一种非常简洁的表示。声音信号的重新合成使用简单的叠加方法。由于声音信号的声学参数是显式表达的,我们可以对其进行非常灵活的控制。在我们将非语言声音信号用于信息编码的时候,这一性质非常有用。

基于信号与系统理论的多媒体故障分析方法研究

多媒体系统因其设备与线路较为繁杂,发生故障时往往难以定位设备故障或线路问题。根据信号与系统理论,提出了多媒体故障的信号路径分析方法,归纳了该方法的两个操作步骤,简要分析其通用性,并综合运用该方法对常见的多媒体教学系统故障进行了示例分析,证明了该方法的有效性。

生物电信号实时分析系统

本文介绍一种生物电信号实时分析系统。在该系统中通过与生物实验仪器相连接的A/D转换器,采集生物电信号并把它们输入计算机进行存储,同时对动作电位潜伏期及其电位峰值,兴奋性突触后电位的潜伏期及其电位峰值进行分析。然后以数字形式和图形曲线形式通过屏幕和X-Y绘图仪在几分钟内输出。采样的速率从30微秒起,用户可以根据需要进行调整,以最快速度计算每秒钟可采集三万个数据,相对精确度达万分之二点五。读系统使用方便,不需要计算机方面的专业知识,适于生物或医学工作者使用。

应用计算机生物信号实时记录分析系统描记血压和腔内压

探讨了应用各种生物信号实时记录分析系统记录血压或腔内压时应注意的事项 。

生物信号采集分析系统在开放式医学机能实验教学中的应用

随着机能学实验教学体系的不断完善，开放式实验教学得到进一步发展，对仪器设备要求提高。Poweflab生物信号采集分析系统的应用适应了学科发展的要求，有利于培养学生的实践能力和创新意识。

生物信号实时记录分析系统中压力和张力传感器的定标

在计算机上应用各种生物信号实时记录分析系统记录压力和张力信号时 。

MS4000U生物信号定量记录分析系统（MS4000U）简介

我公司1995年推出了MS302生物信号记录分析系统，在国内拥有众多用户，受到用户的好评。经过近年的努力，MS4000U终于以崭新的面貌问世了!MS4000U的设计站在了一个全新的高度，其基本设计思想是硬件集成度高、图形质量好、分析结果准确、软件功能齐全而且操作简单。为科研提供高性能产品是MS4000U的定位，突出做好信号的定量分析是MS4000U不同其他产品的重要标志!

单增李斯特菌食品分离株LM201的双组分信号转导系统的生物信息学分析

用生物信息学方法对已完成基因组测序的单增李斯特菌(Listeria monocytogenes,Lm)食品分离株LM201的双组分信号转导系统(Two-component signal transduction systems,TCSs)进行了数量统计、结构分析和功能预测。结果发现:LM201有14对TCSs和2个孤儿应答调控子(Response regulator,RR);其组氨酸激酶(Histidine kinase,HK)具有11种组成结构;其RRs分属于7个亚家族;有3对TCSs和1个孤儿RR的预测功能在Lm中未见报道,有1对TCS功能预测为未知。该研究结果能为构建Lm的TCSs交叉调控网络提供参考,以明确TCSs在Lm毒力调控方面的机制。

MS4000U生物信号定量记录分析系统（MS4000U）简介

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Rm6240B/C多道生物信号采集与处理系统在动物生理学实验中的应用

Rm6240B/C多道生物信号采集与处理系统目前是最新多媒体智能计算机生理药理学实验系统,笔者用该实验系统进行了许多动物生理实验项目的应用试验,相比传统的生理实验无论在操作过程上和在波形描记上都使生理实验技术得到极大的改善提高.

儿童癫痫综合征智能分析:综述与展望

儿童癫痫综合征智能分析是指通过统计分析、机器学习等数据驱动方法,挖掘临床有效生物标志物,构建相应的专家系统,以解决临床和预后管理问题的研究.文中首先简述儿童癫痫综合征的定义、发作类型和分类等临床基础知识.然后,回顾基于脑电信号的儿童癫痫综合征智能分析框架和各组成部分典型方法存在的优缺点,包括数据收集及预处理、特征提取、决策器系统和专家系统.其中,将专家系统分为特定波形检测系统、诊断分类系统、发作检测系统、发作预测系统和量化评估系统,并进行全面概括与理论解释.最后,结合儿童癫痫综合征智能分析领域现有研究的局限性和挑战,展望未来研究方向,以推动儿童癫痫综合征智能分析系统的研究进展,减轻该病带来的负面影响.