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I segnali biomedici sono segnali che svolgono un ruolo fondamentale nell'analisi della diagnosi della salute umana. Questi segnali comprendono ad esempio il segnale ECG per l'analisi della frequenza cardiaca, il segnale PCG per l'analisi del cuore e del sangue, il segnale VAG per l'analisi dell'articolazione del ginocchio, il segnale EMG per l'analisi delle fibre muscolari e il segnale EEG per l'analisi delle attività cerebrali. Il documento analizza il Block LMS (BLMS) basato sull'aritmetica distribuita (DA) e propone l'iterazione della condivisione delle LUT per ridurre il consumo energetico…mehr

Produktbeschreibung
I segnali biomedici sono segnali che svolgono un ruolo fondamentale nell'analisi della diagnosi della salute umana. Questi segnali comprendono ad esempio il segnale ECG per l'analisi della frequenza cardiaca, il segnale PCG per l'analisi del cuore e del sangue, il segnale VAG per l'analisi dell'articolazione del ginocchio, il segnale EMG per l'analisi delle fibre muscolari e il segnale EEG per l'analisi delle attività cerebrali. Il documento analizza il Block LMS (BLMS) basato sull'aritmetica distribuita (DA) e propone l'iterazione della condivisione delle LUT per ridurre il consumo energetico e fornire una maggiore velocità di rilevamento del segnale ECG. L'implementazione dell'FPGA è stata effettuata su una scheda virtex con velocità 5 xc2vpx70-5ff1704. Il risultato si concentra sulla bassa potenza e sulla bassa memoria richiesta per l'implementazione che fornisce una maggiore velocità e accuratezza.
Autorenporträt
Mahesh Dembrani trabaja en RCPIT. Sus áreas de interés incluyen IOT, ML, procesamiento de señales, procesamiento de imágenes en aplicaciones sanitarias.