Fr. 92.00

Corrélations d'ECG respiratoires et d'ECG épurés via la décomposition du signal - DE

French · Paperback / Softback

Shipping usually within 2 to 3 weeks (title will be printed to order)

Description

Read more

Récemment, les signaux d'électrocardiogramme (ECG) ont été largement utilisés comme un outil de diagnostic essentiel dans différentes applications cliniques, car ils fournissent une représentation fiable non seulement des activités cardiaques, mais aussi d'autres processus biologiques associés, comme la respiration. Cependant, le processus d'enregistrement et de collecte des signaux souffre généralement de la présence de certains bruits indésirables, ce qui affecte la fiabilité de ces représentations. C'est pourquoi le débruitage des signaux ECG est devenu un domaine de recherche brûlant pour les experts en traitement du signal, afin d'assurer une représentation meilleure et claire des différentes activités cardiaques. Compte tenu des propriétés non linéaires et non stationnaires des ECG, il n'est pas simple d'annuler les termes de bruit indésirables sans affecter leur physique biologique.

About the author










Ahmed é um investigador sénior em Processamento Biomédico de Imagem e Sinal, com B.Sc. em Electrónica e Comunicações e dois M.Sc. em Engenharia Eléctrica e Computação Biomédica de: The Arab Academy for Science and Technology, King Abduallah University of Science and Technology e Technical University Munich, em 2009, 2010 e 2016.

Product details

Authors Ahmed Elfiky
Publisher Editions Notre Savoir
 
Languages French
Product format Paperback / Softback
Released 30.08.2022
 
EAN 9786205126288
ISBN 9786205126288
No. of pages 124
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Mathematics > Miscellaneous

Customer reviews

No reviews have been written for this item yet. Write the first review and be helpful to other users when they decide on a purchase.

Write a review

Thumbs up or thumbs down? Write your own review.

For messages to CeDe.ch please use the contact form.

The input fields marked * are obligatory

By submitting this form you agree to our data privacy statement.