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biosignalsnotebooks - 自宅でe-ラーニング - これであなたも生体信号をマスター(5月号)

最新のJupyter Notebooksであなたの信号処理スキルを共有し拡張しましょう。

5月のリリースは、バイオシグナルの世界での永遠の戦いをご紹介します。知識の勝利を確実にするためには、新しい同盟が不可欠です。皆さんの参加をお待ちしています。

バイオシグナルの構成|信号とノイズ

さて、ついにバイオシグナルとの戦いのためのオープニングコールをしたものの、ちょっと心配になっていますか?知識のための戦いでは犠牲者はいません、勝利者だけなので心配無用です。

5月には、バイオシグナルズ・ノートチームは、信号処理と解析の分野で重要なトピックに戻ってきました。

それは、"バイオシグナルの組成におけるノイズの影響"です。

 

信号の構成は、過去にJupyter Notebook: Digital Filtering - A Fundamental Pre-Processing Step (デジタルフィルタリング - 基本的な前処理ステップ)を通じて探求されてきました。この学習教材を使用すると、すべてのバイオシグナル(シグナルとノイズ)の2つの成分が混ざったものをどのように分離するかを理解することができます。

 

2つの新しいJupyterNotebook: Computing SNR for ECG Signals and Computing SNR for Slow Signals☍

(心電図信号のSNR計算と低周波信号のSNR計算)では、信号の振幅とノイズ成分の割合を考慮して、信号を客観的に分類するツールが提供されます。これは広くSNR、信号対雑音比、S/N比として知られています。

 

ご存知のように、ノイズ成分には研究に興味のない情報源も全て含まれています。つまり、ある研究ではノイズであるものが別の研究では信号になることもあるということです。だからこそ妥当なSNRの推定値を達成するために、非常に正確な方法論に従わなければならない理由です。

 

確かに、私たちが前に述べたように、ノイズとの戦いは永遠の戦いであり、あなたは他のタイプの冒険に参加する資格ももちろんあります。

 

5月には、さらに2つのJupyterNotebookが追加され、Blood Volume Pulse(容積脈波-光電図)信号を探索する- BVP Signal Analysis - A Complete Tour☍ (BVP信号解析)とゴニオメーターから取得した関節角データ - GON - Angular velocity estimation☍. (角速度推定)を提供しています。

 

PLUXチームは、これらの新しい学習リソースが皆様のお役に立てることを願っています。

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