• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Practical Guide for Biomedical Signals Analysis Using Machine Learning Techniques: A MATLAB Based Approach

    Practical Guide for Biomedical Signals Analysis Using Machine Learning Techniques by Subasi, Abdulhamit;

    A MATLAB Based Approach

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 132.00
      • 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.

        54 747 Ft (52 140 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 5 475 Ft off)
      • Kedvezményes ár 49 272 Ft (46 926 Ft + 5% áfa)

    54 747 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    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:

    • Kiadó Elsevier Science
    • Megjelenés dátuma 2019. március 19.

    • ISBN 9780128174449
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem456 oldal
    • Méret 276x216 mm
    • Súly 1220 g
    • Nyelv angol
    • 40

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Practical Guide for Biomedical Signals Analysis Using Machine Learning Techniques: A MATLAB Based Approach presents how machine learning and biomedical signal processing methods can be used in biomedical signal analysis. Different machine learning applications in biomedical signal analysis, including those for electrocardiogram, electroencephalogram and electromyogram are described in a practical and comprehensive way, helping readers with limited knowledge. Sections cover biomedical signals and machine learning techniques, biomedical signals, such as electroencephalogram (EEG), electromyogram (EMG) and electrocardiogram (ECG), different signal-processing techniques, signal de-noising, feature extraction and dimension reduction techniques, such as PCA, ICA, KPCA, MSPCA, entropy measures, and other statistical measures, and more.

    This book is a valuable source for bioinformaticians, medical doctors and other members of the biomedical field who need a cogent resource on the most recent and promising machine learning techniques for biomedical signals analysis.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. Introduction and Background2. Biomedical Signals3. Biomedical Signal Processing Techniques4. Dimension Reduction5. Classification Methods

    Több
    0