Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: ECG Denoising Based on Total Variation Denoising and Wavelets

  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 83,27 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book details a number of electrocardiogram (ECG) denoising techniques based on total variation denoising and different wavelet transforms. The transforms covered include Lifting Wavelet Transform (LWT) and the Stationary Bionic Wavelet Transform (SBWT). The book includes three chapters that are wavelets and wavelet transforms, a denoising technique based on SBWT and WATV, and an ECG denoising technique based on LWT and TVM. The book is relevant to researchers, students, and academics in signal processing and biomedical engineering.

Mourad Talbi is an Associate Professor in Electrical Engineering in the Center of Researches and Technologies of Energy of Borj Cedria, Tunis, Tunisia. He has obtained his Master degree in automatics and signal processing in National Engineering School of Tunis in 2004. He has obtained his PhD Thesis in Electronics in Faculty of Sciences of Tunis, and his HDR in Electronics in Faculty of sciences of Tunis.