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ErgoLAB HUB穿戴式多模态情绪反馈仪

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参   考   价: 1

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具体成交价以合同协议为准

产品型号

品       牌津发科技

厂商性质生产商

所  在  地北京市

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更新时间:2025-05-29 15:46:09浏览次数:77次

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产品简介
品牌 津发科技 采集方式 外接传感器采集
系统采样率 2048Hz 系统分辨率 16bit
功能 数据采集、充电输入、插入检测    

ErgoLAB HUB穿戴式多模态情绪反馈仪以其的性能、灵活性和可拓展性,能够根据不同研究需求定制化配置多种传感器,满足多样化的科研需求。例如四通道肌电研究-专为深入研究大规模肌肉电信号而设计、全维度生理检测设备-能够全面监测和交叉分析个体的生理状态、双人生理同步检测功能-创新性地允许同时监测两个个体的相同生理指标等多种应用,助力科研工作的发展。

详细介绍

ErgoLAB HUB穿戴式多模态情绪反馈仪

ErgoLAB HUB穿戴式多模态情绪反馈仪

以其的性能、灵活性和可拓展性,能够根据不同研究需求定制化配置多种传感器,满足多样化的科研需求。例如四通道肌电研究-专为深入研究大规模肌肉电信号而设计、全维度生理检测设备-能够全面监测和交叉分析个体的生理状态、双人生理同步检测功能-创新性地允许同时监测两个个体的相同生理指标等多种应用,助力科研工作的发展。

ErgoLAB HUB穿戴式多模态情绪反馈仪


产品特点:

l  创新型多通道生理信号融合算法,可支持多信号多指标检测

l  采用高精度元器件,实现高采样率、高信噪比,以达到信号的精准检测

l  信号自定义模式,用户可自由配置信号通道、信号类型

l  采用NTP时钟同步技术,可进行多人实验数据同步采集

l  采用信号自识别技术,支持信号的智能插线检测

l  灵活的多终端采集方式,高生态效度,支持实验室、真实现场、模拟舱、VR等环境采集

产品参数:

采集

采集指标

EDAPPGHRSKTRESPAnalogFSRFNIRSSPO2ECGEMG

采集方式

外接传感器采集

系统采样率

2048Hz

系统分辨率

16bit

采集终端软件

安卓APP windows 跨平台软件

Type-C接口

功能

数据采集、充电输入、插入检测

通讯

通讯方式

无线射频2.4GHz

空中传输速率

2Mbps

应用方向:

l  经济管理与神经营销领域:消费者决策研究、消费行为研究、神经营销研究等。

l  交通安全与驾驶行为领域:驾驶员状态识别、驾驶认知与决策研究、智能座舱人因测评等。

l  建筑设计与环境行为领域:环境行为研究、景观复愈性研究、建筑设计人因测评等。

l  工业设计与用户体验领域:产品设用户体验测试、情感化设计、适老化设计等。

l  健康医疗与体育康复领域:运动员在视觉注意、资源分配、决策等相关研究。

ErgoLAB多模态同步方案:

整体概述

ErgoLAB人机环境同步平台采用多模态数据时钟同步技术,平台可完成完整的实验和测评流程,包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人因智能评估-可视化报告,支持基于云架构技术的团体测试和大数据管理。

ErgoLAB人机环境同步平台采用主客观结合多模态数据同步采集与多维度验证的方法,数据实时同步种类包含大脑认知数据(EEG/BCI脑电仪与脑机接口边缘计算设备、fNIRS/BCI近红外脑成像仪),视觉数据(Eyetracker眼动仪与视线交互系统),生理数据(生理仪含:GSR/EDAEMGECGEOGHRVRESPTEMP/SKTPPGSpO2),行为观察、肢体动作与面部表情(基本情绪、情绪效价、微表情等)数据、生物力学数据(拉力、握力、捏力、压力…),人机交互数据(包含人机界面交互行为数据以及对应的键盘操作,鼠标点击、悬浮、划入划出等;移动终端人机交互行为数据以及对应的手指轨迹操作行为如点击、缩放、滑动等;VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制,VR空间行走轨迹)、以及多类型时空行为轨迹数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据实时同步采集)、以及作业空间及作业环境数据(温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等)等客观量化数据;为科学研究及应用提供完整的数据指标。

 

ErgoAI人因智能:

将人工智能技术引入人因工程研究工具,人因工程行业更加深度,使得实验环境不会受限于某一种设备或数据指标,采集分析不同典型行业或学科专业的人--环境系统交互过程中自然状态下的人类行为数据,获取更接近真实人员状态的数据。平台还提供覆盖科研实验全流程的功能模块,包括项目管理、实验设计、同步采集、数据分析、综合统计和可视化报告,结合ErgoAI人因智能边缘计算平台为多模态人机环境研究提供一站式人因工程+人工智能解决方案。以ErgoLAB人机环境同步平台和ErgoAI人因智能边缘计算平台为核心的多模态同步人因智能解决方案大大提高了实验结果的信效度,同时节省了研究的人力、物力、时间,提高了研究与测评的整体效率。

  

基于ErgoAI人因智能多元时序算法底座与人因工程人机环境数据库,构建人员特定状态的预训练模型,配合高灵活度的训练方案管理功能,用户能够在统一环境中高效构建和优化模型。 从而实现对人员状态的精准实时评估与预警,如负荷状态、应激状态、疲劳状态、情景意识和注意能力等。

以其的性能、灵活性和可拓展性,能够根据不同研究需求定制化配置多种传感器,满足多样化的科研需求。例如四通道肌电研究-专为深入研究大规模肌肉电信号而设计、全维度生理检测设备-能够全面监测和交叉分析个体的生理状态、双人生理同步检测功能-创新性地允许同时监测两个个体的相同生理指标等多种应用,助力科研工作的发展。

产品特点:

l  创新型多通道生理信号融合算法,可支持多信号多指标检测

l  采用高精度元器件,实现高采样率、高信噪比,以达到信号的精准检测

l  信号自定义模式,用户可自由配置信号通道、信号类型

l  采用NTP时钟同步技术,可进行多人实验数据同步采集

l  采用信号自识别技术,支持信号的智能插线检测

l  灵活的多终端采集方式,高生态效度,支持实验室、真实现场、模拟舱、VR等环境采集

产品参数:

采集

采集指标

EDAPPGHRSKTRESPAnalogFSRFNIRSSPO2ECGEMG

采集方式

外接传感器采集

系统采样率

2048Hz

系统分辨率

16bit

采集终端软件

安卓APP windows 跨平台软件

Type-C接口

功能

数据采集、充电输入、插入检测

通讯

通讯方式

无线射频2.4GHz

空中传输速率

2Mbps

应用方向:

l  经济管理与神经营销领域:消费者决策研究、消费行为研究、神经营销研究等。

l  交通安全与驾驶行为领域:驾驶员状态识别、驾驶认知与决策研究、智能座舱人因测评等。

l  建筑设计与环境行为领域:环境行为研究、景观复愈性研究、建筑设计人因测评等。

l  工业设计与用户体验领域:产品设用户体验测试、情感化设计、适老化设计等。

l  健康医疗与体育康复领域:运动员在视觉注意、资源分配、决策等相关研究。

ErgoLAB多模态同步方案:

整体概述

ErgoLAB人机环境同步平台采用多模态数据时钟同步技术,平台可完成完整的实验和测评流程,包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人因智能评估-可视化报告,支持基于云架构技术的团体测试和大数据管理。

ErgoLAB人机环境同步平台采用主客观结合多模态数据同步采集与多维度验证的方法,数据实时同步种类包含大脑认知数据(EEG/BCI脑电仪与脑机接口边缘计算设备、fNIRS/BCI近红外脑成像仪),视觉数据(Eyetracker眼动仪与视线交互系统),生理数据(生理仪含:GSR/EDAEMGECGEOGHRVRESPTEMP/SKTPPGSpO2),行为观察、肢体动作与面部表情(基本情绪、情绪效价、微表情等)数据、生物力学数据(拉力、握力、捏力、压力…),人机交互数据(包含人机界面交互行为数据以及对应的键盘操作,鼠标点击、悬浮、划入划出等;移动终端人机交互行为数据以及对应的手指轨迹操作行为如点击、缩放、滑动等;VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制,VR空间行走轨迹)、以及多类型时空行为轨迹数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据实时同步采集)、以及作业空间及作业环境数据(温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等)等客观量化数据;为科学研究及应用提供完整的数据指标。

 

ErgoAI人因智能:

将人工智能技术引入人因工程研究工具,人因工程行业更加深度,使得实验环境不会受限于某一种设备或数据指标,采集分析不同典型行业或学科专业的人--环境系统交互过程中自然状态下的人类行为数据,获取更接近真实人员状态的数据。平台还提供覆盖科研实验全流程的功能模块,包括项目管理、实验设计、同步采集、数据分析、综合统计和可视化报告,结合ErgoAI人因智能边缘计算平台为多模态人机环境研究提供一站式人因工程+人工智能解决方案。以ErgoLAB人机环境同步平台和ErgoAI人因智能边缘计算平台为核心的多模态同步人因智能解决方案大大提高了实验结果的信效度,同时节省了研究的人力、物力、时间,提高了研究与测评的整体效率。

  

基于ErgoAI人因智能多元时序算法底座与人因工程人机环境数据库,构建人员特定状态的预训练模型,配合高灵活度的训练方案管理功能,用户能够在统一环境中高效构建和优化模型。 从而实现对人员状态的精准实时评估与预警,如负荷状态、应激状态、疲劳状态、情景意识和注意能力等。



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