Analyse von EKG- und EEG-Signalen und Implementierung in Hardware - Sevak, Mayur;Shah, Vatsal;Macwan, Neel
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Dieses System basiert auf einem Gerät, das von einer Person zur täglichen Gesundheitsüberwachung verwendet werden kann. Das System zeigt Ergebnisse an, die auf der Erkennung von Elektroenzephalogramm- und Elektrokardiogramm-Wellen basieren, je nach der vom Benutzer verwendeten Alternative. Das Gerät generiert die Wellen von EKG und EEG. Das System bestimmt Normalität und Abnormalität auf der Grundlage der BPM-Welle, die mit der Elektrokardiogramm-Technik erkannt wird. Nach der Klassifizierung des EKG-Signals als normal und abnormal wird eine weitere Klassifizierung der Abnormalität…mehr

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Produktbeschreibung
Dieses System basiert auf einem Gerät, das von einer Person zur täglichen Gesundheitsüberwachung verwendet werden kann. Das System zeigt Ergebnisse an, die auf der Erkennung von Elektroenzephalogramm- und Elektrokardiogramm-Wellen basieren, je nach der vom Benutzer verwendeten Alternative. Das Gerät generiert die Wellen von EKG und EEG. Das System bestimmt Normalität und Abnormalität auf der Grundlage der BPM-Welle, die mit der Elektrokardiogramm-Technik erkannt wird. Nach der Klassifizierung des EKG-Signals als normal und abnormal wird eine weitere Klassifizierung der Abnormalität vorgenommen. Anhand der abgelesenen Frequenz bestimmen wir den Geisteszustand in einem Elektroenzephalogramm. Ziel des Projekts ist es, ein intelligentes Vorverarbeitungswerkzeug zu entwickeln, das diese biomedizinischen Signale vorverarbeitet und die Merkmale extrahiert.
Autorenporträt
I, Prof. Mayur Sevak, have completed my B.E in Electronics Engineering from Birla Vishvakarma Mahavidyalaya, S.P. University and completed M.E in Communication Engineering from G.H. Patel College of Engineering, Gujarat Technological University. I am pursuing my Ph.D from Gujarat Technological University.