Self-powered SoC Platform for Analysis and Prediction of Cardiac Arrhythmias
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Self-powered SoC Platform for Analysis and Prediction of Cardiac Arrhythmias
~EN NW EB DLISBN: 9783319639734 bzw. 3319639730, vermutlich in Englisch, Springer Shop, neu, E-Book, elektronischer Download.
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This book presents techniques necessary to predict cardiac arrhythmias, long before they occur, based on minimal ECG data. The authors describe the key information needed for automated ECG signal processing, including ECG signal pre-processing, feature extraction and classification. The adaptive and novel ECG processing techniques introduced in this book are highly effective and suitable for real-time implementation on ASICs. eBook.
This book presents techniques necessary to predict cardiac arrhythmias, long before they occur, based on minimal ECG data. The authors describe the key information needed for automated ECG signal processing, including ECG signal pre-processing, feature extraction and classification. The adaptive and novel ECG processing techniques introduced in this book are highly effective and suitable for real-time implementation on ASICs. eBook.
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Self-powered SoC Platform for Analysis and Prediction of Cardiac Arrhythmias (2017)
EN NW EB DLISBN: 9783319639734 bzw. 3319639730, in Englisch, Springer, Springer, Springer, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Self-powered SoC Platform for Analysis and Prediction of Cardiac Arrhythmias
~EN PB NWISBN: 9783319639734 bzw. 3319639730, vermutlich in Englisch, Springer-Verlag GmbH, Taschenbuch, neu.
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Self-powered SoC Platform for Analysis and Prediction of Cardiac Arrhythmias
DE NW EBISBN: 9783319639734 bzw. 3319639730, in Deutsch, Springer Science+Business Media, neu, E-Book.
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