Ik analyseer je wearable sensor data met python of matlab

Z
zafarahmad577
Z
zafarahmad577
Zafar Ahmad

Level 1

Sommige informatie is automatisch vertaald.

Over deze dienst

Automatische vertaling

Heb je ruwe data van smartwatches, fitness trackers of gezondheidsensors? Ik zet je rommelige sensor data om in duidelijke inzichten, mooie visualisaties en bruikbare resultaten.


SENSORS & APPARATUUR WAAR IK MEE WERK:

Smartwatches (Apple Watch, Garmin, Fitbit, Samsung)

Fitness trackers & activiteitsmonitoren

Hartslagmeters (PPG, ECG wearables)

Accelerometers & gyroscopen (IMU)

Slaap trackers & HRV monitors

GPS & bewegingssensoren Medische wearables (Holter, CGM)

Aangepaste IoT sensor arrays

Onderzoeksklasse apparaten (Empatica, WHOOP, Oura)


PERFECT VOOR:

- Onderzoekers & PhD-studenten

- Gezondheidstechnologie startups

- Sportwetenschappers & coaches

- Medische apparaatbedrijven

- Fitness app ontwikkelaars

- Klinische studies & trials

- Wellness bedrijven

- Academische publicaties


WAAROM MET MIJ WERKEN? MS Elektrotechniek - Biomedical Signal Processing

Meer dan 5 jaar ervaring met het analyseren van fysiologische signalen

Gepubliceerd onderzoeker in IEEE-conferenties ️

Expert in Python, MATLAB, signaalverwerking Ik leg complexe data eenvoudig uit Mooie visualisaties die jouw verhaal vertellen


️ TOOLS & TECHNIEKEN: - Python: NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, Matplotlib, Plotly - MATLAB: Signal Processing Toolbox, Statistics Toolbox

Maak kennis met Zafar Ahmad

Zafar Ahmad

Biomedical Signal Processing, Audio and Music Engineering

5,0(6)

Level 1

  • Afkomstig uitPakistan
  • Lid sindsfeb 2022
  • Laatste levering4 maanden
  • Talen

    Engels, Arabisch
Dive into advanced audio signal processing with my expertise! I specialize in preparing audio signals for deep learning, blending raw sound with technological innovation. My skills cover spectral analysis, pitch-shifting, and signal denoising. Beyond processing, I transform audio data for enhanced model training and generalization. Join me in revolutionizing audio processing for deep learning, where every sound is a step towards groundbreaking advancements.

Automatische vertaling

Mijn portfolio