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Ce kit d'acquisition de données autonome à 8 canaux hybrides est conçu pour les applications de recherche nécessitant l'enregistrement des mesures en haute qualité de capteurs analogiques et numériques (spectroscopie proche infrarouge et saturation O2).
Le hub Hybrid-8 intègre une mémoire de 32 GB offrant une autonomie en mode connecté (Bluetooth - BLE) pouvant atteindre ~12 h et enregistre jusqu'à ~300 h en mode hors ligne. Il échantillonne chaque canal analogique jusqu'à 3 kHz et 16 bits ou jusqu'à 500 Hz et 24 bits pour les capteurs numériques. Tous les modules additionnels pour le logiciel OpenSignals (r)evolution sont également compris.
Les capteurs (EMG, ECG, EDA, EOG, ACC, TMP, FSR, PZT, ...) ne sont pas compris dans le kit.
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5 940,00 €
Prix hors taxe
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| Grandeur mesurée | Signaux physiologiques (EMG, ECG, AGG, RESP, ...) |
|---|---|
| Type de produit | Système de mesure |
| Échantillonnage | jusqu'à 3 kHz / canal (analogique) et jusqu'à 500 Hz / canal (numérique) |
| Résolution | jusqu'à 16 bits / canal (analogique) et jusqu'à 24 bits / canal (numérique) |
| Mémoire | 32 GB |
| Ports | 8 hybrides (analogiques / numériques) + 1 masse + 1 numérique I/O |
| Autonomie | ~ 10 h en streaming / ~24h enregistrement |
| Dimensions | 85 x 54 x 10 mm |
| Poids | 45 g |
| Communication | Bluetooth Class II |
| Produit vendu en ligne | Oui |
| Type d'utilisation | Biomécanique et Physiologie |
| Secteur | Santé / Sport |
Contenu du kit Biosignals Hybrid-8
Matériel
- 1x Hub sans fil à 8 canaux hybrides
- 1x Clé USB Bluetooth
- 1x Chargeur de classe médicale
- 50x Électrodes jetables pré-gélifiées
- 1x Câble USB de transfert de données rapide
- 1x Mallette de rangement et transport
- 1x Kit de synchronisation
Les capteurs (EMG, ECG, EDA, EOG, ACC, TMP, FSR, PZT, ...) ne sont pas compris dans le kit.
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Logiciel
- OpenSignals (r)evolution (Windows, macOS, Linux)
- OpenSignals Mobile (Android)
- Module de synchronisation vidéo pour OpenSignals
- Variabilité de la fréquence cardiaque (HRV)
- Analyse de l'électromyographie (EMG)
- Analyse de l'activité électrodermale (AED)
- Analyse de la respiration
- Analyse de la charge musculaire
- Interfaces de programmation d'applications (API) et exemples de code sur GitHub
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