Cardio-Respiratory Signal Processing and Classification
Trends, Applications, and Future Directions
Sorozatcím: Biomedical Signal and Image Processing;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 110.00
-
49 665 Ft (47 300 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 9 933 Ft off)
- Kedvezményes ár 39 732 Ft (37 840 Ft + 5% áfa)
- A kedvezmény érvényes eddig: 2026. június 30.
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
44 699 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1
- Kiadó CRC Press
- Megjelenés dátuma 2026. augusztus 20.
- ISBN 9781032797038
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem248 oldal
- Méret 234x156 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk 75 Illustrations, black & white; 13 Halftones, black & white; 62 Line drawings, black & white; 22 Tables, black & white 700
Kategóriák
Rövid leírás:
The book invites original theoretical, practical, and review chapters aimed at proposing advancements in cardio-respiratory signal processing methods for healthcare applications. Exemplary themes of interest covered in this title include cardio-respiratory signal processing challenges using complex physiological data, and novel HRV analysis.
TöbbHosszú leírás:
Non-invasive measurements of cardio-respiratory signals has improved diagnosis and prognosis in human health. This edited book invites original theoretical, practical, and review chapters aimed at proposing advancements in cardio-respiratory signal processing methods for healthcare applications. Exemplary themes of interest covered in this title include cardio-respiratory signal processing challenges using complex physiological data, novel HRV analysis, and data extracted from modern wearables and biosensors.
Features:
- Provides a detailed explanation and signal processing analysis of cardio-respiratory signals.
- Reports novel signal processing and time-frequency methods for cardio-respiratory signals.
- Presents the theoretical basis of cardio-respiratory analysis and state-of-the-art applications.
- Explains new and improved techniques and theories related to cardio-respiratory signal analysis.
- Combines the primary knowledge of cardio-respiratory signal analysis and processing, from theory and applications.
This book is aimed at researchers and graduate students in biomedical signal processing, signal processing, and electrical engineering.
TöbbTartalomjegyzék:
Chapter 1. Time-Frequency Analysis of ECG Signals. Chapter 2. Detection of Cardiac Signals Abnormalities using MUSIC and Random Subspace Methods. Chapter 3. ECG Signal Analysis Using Dual-Tree Complex Wavelet Transform and Bagging Ensemble Machine Learning. Chapter 4. Heart and Respiratory Sound Expert. Chapter 5. Individual Discriminating Power Assessment of ECG Multi-Scale Entropies for Cardiovascular Disease Detection. Chapter 6. Development of a Far Infrared Thermal Sensor-based Contactless Breath Rate Measuring System with a Constraint on Resources. Chapter 7. Electrocardiographic Signature Assessment of Post-COVID-19 Syndrome via Machine Learning Algorithms in Patients with Comorbid Cardiovascular Conditions. Chapter 8. Real-time Deep Learning Pipeline for ECG Anomaly Detection. Chapter 9. Analysis of Ballistocardiography for Cardiac and Respiratory Monitoring in Sleep. Chapter 10. PhysioBot: A Deep Learning Chatbot for ECG–PPG Anomaly Detection. Chapter 11. LLM-Facilitated Differential Diagnosis of Cardiovascular Conditions from ECG and PPG
Több
