Biosignalverarbeitung : : Grundlagen und Anwendungen mit MATLAB® / / Stefan Bernhard, Andreas Brensing, Karl-Heinz Witte.

• Superior document: Title is part of eBook package: De Gruyter DG OWV ebook Paket Lehrbücher Technik und Informatik 2022
• VerfasserIn: Bernhard, Stefan,; Brensing, Andreas,; Witte, Karl-Heinz,
• MitwirkendeR: Bernhard, Stefan,; Brensing, Andreas,; Witte, Karl-Heinz,
• Place / Publishing House: München ;, Wien : : De Gruyter Oldenbourg, , [2022]; ©2022
• Year of Publication: 2022
• Language: German
• Series: De Gruyter Studium
• Physical Description: 1 online resource (XII, 323 p.)
• Other title: Frontmatter --; Vorwort --; Inhalt --; Bildnachweise --; 1 Einführung in die Biosignalverarbeitung --; 2 Grundlagen der Informations-, Signal- und Systemtheorie --; 3 Grundlagen der Entstehung von Biosignalen --; 4 Messung von Biosignalen und analoge Signalverarbeitung --; 5 Methoden zur diskreten Verarbeitung und Analyse von Biosignalen --; 6 Anwendungen der Methoden in der Biosignalverarbeitung --; 7 Appendix: Formelzeichen, Einheiten und wichtige Konstanten --; Literatur --; Stichwortverzeichnis
• Format: Mode of access: Internet via World Wide Web.
• ISBN: 9783111003115; 9783110994667; 9783110766820; 9783110994810; 9783110994193
• DOI: 10.1515/9783111003115
• Access: restricted access
• Hierarchical level: Monograph
• Statement of Responsibility: Stefan Bernhard, Andreas Brensing, Karl-Heinz Witte.

Dieses Buch erklärt die Prinzipien der Biosignalverarbeitung und ihre praktischen Anwendungen mit MATLAB. Die Themen umfassen die Entstehung von Biosignalen, Elektrophysiologie, analoge und digitale Biosignalverarbeitung, analoge und digitale Filter, Mustererkennung und statistische Datenanalyse. Diese neue und überarbeitete Auflage enthält weitere wissenschaftliche Anwendungen für maschinelles Lernen und Klassifikation von PPG-Signalen von Dr. U. Hackstein, sowie zur Bewegungsanalyse von den Gastautoren Prof. Dr. J. Subke und B. Schneider. This book explains the principles of biosignal processing and its practical applications with MATLAB. Topics include biosignal generation, electrophysiology, analog and digital biosignal processing, analog and digital filters, pattern recognition, and statistical data analysis. This new and revised edition includes applications for machine learning, PPG signals, and motion pattern synchronization.