脑电信号分析
脑电一般指大脑皮层产生的连续节律性变化，广泛用于神经科学研究、临床诊断和治疗等领域。近来，我们与苏州企业合作，推出多通道脑电监测产品，项目中采用小波分析算法来提取信号特征，感知人体情绪，疲劳度等生理指标。
基于ESP32的数据采集端及设备运维
数据采集设备属于物联网领域的标准件，广泛应用于工业、医疗、通讯以及教育等场景。近年来，随着技术的发展，工程技术人员通过编写各种程序算法，不断的挖掘硬件的性能，不仅降低了硬件的成本，还大大减小了设备的体积~
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智能网关—数据永久化
智能网关作为底层设备与云平台沟通的桥梁，不仅能够将采集的数据进行永久化存储（支持mysql，pgsql 等数据库），还可以通过人工智能算法提取数据价值，将结果上传到阿里云、thingsboard等物联网平台。
锥齿轮传动结构设计
齿轮传动具有结构紧凑，传动效率高以及工作可靠等优势，在机械装备、航空航天以及精密仪器等领域中具有广泛的应用。锥齿轮设计阶段，需要依据工作载荷确定齿轮参数（模数、齿数以及变位系数等）。
智能边缘网关
工程师利用传感器+边缘网关+云服务器的系统架构，通过大数据及人工智能算法进行辅助决策，最终为工业设备赋能，提高加工生产效率。近年来，数字经济与实体经济的结合程度逐渐升高，本文章通过拉伸机展示了数字化在科研设备的应用实例。
无线数据采集器
近年来，随着智能可穿戴设备、AR（VR）领域的兴起，我们设计了一款数据采集板，能够对人体的生理信号进行捕捉，在采集精度、便携性、数据处理及可视化等方面具有明显优势；产品主要面向科研及可穿戴设备领域，支持二次开发与定制。
体态识别算法在 Android 端部署实例
近来看到一个很有趣的成果：将陀螺仪集成到狗狗衣服内，通过人工智能算法识别狗的运动状态，并且通过three.js将结果进行可视化。近来，想要在软件方面做一些初期工作，将深度学习模型集成到Android 端，具体内容如下所示：
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基于深度学习的航空发动机剩余寿命预测
近年来，随着微电子技术的进步与发展，传感器愈加智能化、微型化且价格低廉，相关产品在国防军工、机械装备、医疗电子以及环境治理等领域具有广泛的应用。工程师如何从数据中提取有用信息来辅助管理人员制定决策信息显得尤为关键。
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智能边缘网关
调研发现，物联网在传统工业中一般采用云-边-端的架构。云平台主要进行数据的存储；边缘端作为大脑，不仅能够给底层设备下发控制指令，还可以对智能传感器发送的数据进行特征提取，并将结果反馈给云平台，具体内容如推文所述~
体态识别算法
近年来，国内一直大力发展数字经济，从共享单车到新能源汽车，其主要推动力在于硬件性能的不断提升，软件系统的不断优化，带动了物联网行业不断的向前发展。近来通过简单的实例，对嵌入式设备采集的加速度信号进行分析，提取人体的体态特征，具体如下所示~
