Titlebook: Elektrische Biosignale in der Medizintechnik; Peter Husar Textbook 2020Latest edition Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Sprin

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https://doi.org/10.1007/978-3-662-59641-8Abtastung; Biosignalverarbeitung; Detektion von Biosignalen; Diagnose; EKG; Filterung; Signalverarbeitung;

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G. Gordon Gibson PhD,Paul Skett Fil. dr.ignale analytisch beherrschbar sind, stellen Störungen ein schwieriges messtechnisches Problem dar. Störungen werden nach ihren Eigenschaften klassifiziert, ihr Entstehungsmechanismus erläutert und ihr Einfluss auf das Messergebnis bewertet. Aus der Bewertung ergeben sich Anforderungen an die Eigens

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https://doi.org/10.1007/978-94-017-6149-9gsstrukturen (FIR, IIR) werden erläutert und an Simulationsbeispielen demonstriert. Für die dynamische Spektralanalyse von Biosignalen eignen sich besonders gut spezielle Varianten der digitalen Filter: Lineares zeitvariables Filter (LTV, linear time-variant) und adaptives Filter. Die Algorithmen we

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https://doi.org/10.1007/978-981-10-6095-3 Schätzverfahren und Kriterien für ihre Qualitätsmessung werden vorgestellt. Im analytischen Teil der Biostatistik werden schwerpunktmäßig statistische Tests entsprechend der aktuellen Lehrmeinung erläutert und an experimentellen Daten demonstriert. Dabei wird deutlich gemacht, dass sowohl die bishe

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Friedrich Pfeiffer,Thorsten Schindleränkungen realisierbare Alternativen analysiert. Methoden zur spektralen Schätzung von a-priori stochastischen Prozessen werden erläutert und bewertet. Eine der wichtigsten Aufgaben der Biosignalverarbeitung – die Detektion eines Biosignals – wird an Hand der methodisch grenzwertigen Detektoren (Ener

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G. Gordon Gibson PhD,Paul Skett Fil.dr. realisieren. Für die Digitalisierung stehen mehrere Wandlungsprinzipien zur Auswahl, wobei sich wegen der sehr hohen Dynamik (Bitbreite) immer mehr Delta-Sigma-Wandler durchsetzen, wenn keine hohe Wandlungsrate notwendig ist.