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Die Monographie befasst sich mit der Verbesserung der Qualität von elektrokardiographischen Systemen durch die Optimierung von Methoden der digitalen Verarbeitung und intelligenten Analyse von elektrokardiographischen Signalen. Es werden aussagekräftige Kriterien und Methoden zur Bewertung der Qualität von Algorithmen zur Signalfilterung vorgeschlagen, ein wirksamer mehrstufiger Algorithmus zur Störungsunterdrückung entwickelt und ein allgemeiner Ansatz zur Auswahl aussagekräftiger Merkmale für die Diagnose von Herzinfarkten anhand von elektrokardiographischen Signalaufzeichnungen in einer…mehr

Produktbeschreibung
Die Monographie befasst sich mit der Verbesserung der Qualität von elektrokardiographischen Systemen durch die Optimierung von Methoden der digitalen Verarbeitung und intelligenten Analyse von elektrokardiographischen Signalen. Es werden aussagekräftige Kriterien und Methoden zur Bewertung der Qualität von Algorithmen zur Signalfilterung vorgeschlagen, ein wirksamer mehrstufiger Algorithmus zur Störungsunterdrückung entwickelt und ein allgemeiner Ansatz zur Auswahl aussagekräftiger Merkmale für die Diagnose von Herzinfarkten anhand von elektrokardiographischen Signalaufzeichnungen in einer Leitung entwickelt.Die in der Monographie vorgeschlagenen Lösungen eröffnen die Möglichkeit, mobile Analysatoren für Elektrokardio-Signale als Teil medizinischer Informations- und Kommunikationssysteme zu entwickeln. Solche Analysatoren sind in der Lage, mit Hilfe selbstlernender intelligenter Algorithmen eine automatisierte Expressdiagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen durchzuführen. Die vorgeschlagenen Methoden der digitalen Filterung vereinfachen die Struktur mit der Erweiterung des dynamischen Bereichs der elektrokardiographischen Aufnahmegeräte.
Autorenporträt
Galina Savostina, doctora en Radioingeniería, Electrónica y Telecomunicaciones. Es profesora asociada del Departamento de "Ingeniería Energética y Radioelectrónica" de la Universidad del Norte de Kazajstán que lleva el nombre de M. Kozybaev. Los intereses científicos de la autora se centran en el campo del procesamiento intelectual y digital de señales biomédicas humanas.