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荷兰 BIOSEMI 公司脑电图仪
ActiveTwo: 280通道，DC直流放大器，24位解析度，带活性电极的生物电测量系统 Activetwo 系统提出了新的标准 , 对于多通道、高解析度生物电测量系统的应用研究，该系统是我们成功的进一步的发展的结果。技术的进步使我们能够增加更多的通道、更高的数字分辨率 , 更广的输入范围以及更快的采样率 , 但在仪器的大小尺寸和耗电量方面却没有任何得增加。第二代的电极帽体积更加小巧而且轻便，同时还可以得到更好的采集信号。
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脑电信号采集实验中 |
放大器及电池盒 |
数据采集软件 |
特 性：
1. 脑电帽系统的应用非常方便
2. 不需要对皮肤进行任何处理就可以进行很可靠的测量
3. 采用光纤进行数据的传输
4. 适合进行脑电 , 心电以及肌电的测量
5. 应用程序可用于普通电脑或苹果机
6. 肌电和心电的数字系统是兼容的
7. 在一个包装中可达到 264 个电极及 7 个传感器
8. 第二代活动电极特点 : 尺寸更小 , 重量更轻
9. 有色标志的电极是系统组建起来更灵活
10. 每个通道的模数转换速度为 24 bit, 使系统的信号有着非常好的信噪比和线性
11. 全部直流信号操作 , 最大的输入范围为 : 524mVpp
12. 每个通道可选的电极采样率为 : 2, 4, 8, 16 kHz 电极模数转换盒 USB2 接收器电脑工作站软件
系统结构图：
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活性电极或电极帽
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数据转换盒
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USB2数据接收器
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台式机或笔记本电脑 |
软件
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充电器
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电池盒↑
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模拟输入盒↑
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活性电极：
BioSemi活性电极可以解决所有高电极阻抗和电缆屏蔽问题。通过熔接氯化银电极到放大器，可以轻松的获得低噪声测量，并且没有必要做皮肤的准备。活性电极是一个具有低阻抗输出的感应器。关于电缆与干扰源的电容耦合，以及电缆与接头的干扰都可以完全被排除。
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扁平活性电极 |
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适合所有体表应用:
EEG, ECG,EMG |
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可以通过电极膏或者粘性盘方便的固定到皮肤 |
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电极膏腔可以减小移动干扰和电极的干化 |
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一个共用接头上链接有32个电极 |
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标准电缆长度140厘米,
可以根据需要定制其它长度 |
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由炭电极及炭导线构成. |
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可暴露在X射线下 |
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8
电极/带 or 12 电极/带. |
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放大器集成在电极带的根部. |
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钉式活性电极 |
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开发用来安装在电极帽上 |
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通过电极固定装置固定在电极帽上 |
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电极编号非常便于通道的确定 |
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安装快捷 |
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卓越的长时间直流稳定性. |
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电极帽 |
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专用于活性电极的高质量电极帽. |
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可支持16-256通道 |
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不会产生电极膏干燥 |
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方便清理 |
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用户可改变电极固定位置 |
ActiveTwo数据转换盒：
ActiveTwo数据转换盒结构非常紧凑，与实验对象电隔离，可以支持256道感应信号的24位数字化。感应器可以是主动电极，也可以是通常的被动电极。还可增加主动感应器的测量范围，比如呼吸，温度，力等。每一个转换盒通道都包含低噪声直流耦合放大器。所有的AD转换的数字输出都被数字混合并通过光纤无压缩和缩减的传输到电脑。
特性：
特殊的输入级可以匹配新型的2先式主动电极的输出
主动电极的电源可自动关闭，以保证最佳的安全性
每通道的模数转换提供同步采样
24位采样，32nV的数字解析度可以保证不丢失代码
Sigma-Delta转换技术提供卓越的线性和动态范围
可定制/升级通道数:8-256通道
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放大器及电池盒 |
放大器电路板 |
体表电极插孔 |
采集软件：
所有的BioSemi系统都已经配置了基于LabVIEW的采集软件。这个标准的软件包可以进行基本的操作，比如数据采集，屏幕显示，坐标轴调整，滤波选项，以.BDF格式保存数据文件到硬盘，网络共享。
分析软件：BESA 5.1
为你的EEG信号和MEG信号选择最好的信号处理方式
BESA (Brain Electrical Source Analysis) 是EEG与MEG研究领域应用最广的源分析与双极定位软件。 BESA已经开发应用于人脑研究18年了。发明者是 Michael Scherg, University of Heidelberg, and Patrick Berg, University of Konstanz
BESA 是一个多功能并且用户友好的Windows程序。该软件具备优化工具和脚本，可以预处理原始数据的或为源分析进行数据平均。. 所有源分析的重要方面都显示在一个窗口中以便迅速的选择一系列工具。. BESA 提供一系列源分析运算法则，一个标准化的逼真头模型，可以允许快速方便的进行假设检验以及与MRI和fMRI的结合
不仅是双极源定位
BESA覆盖从原始数据采集到动态源成像的全部信号处理和分析数据回顾与处理源的合成与3D全头部的映射
ERP分析与平均源定位与源成像脑皮层映射和标准MRI下的可视化单独的MRI和fMRI集成脑导航源一致和时间频率分析
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