J'analyserai vos données de capteurs portables avec python ou matlab

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Zafar Ahmad

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À propos de ce service

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Vous avez des données brutes provenant de montres connectées, de trackers de fitness ou de capteurs de santé ? Je transformerai vos données désordonnées en insights clairs, visualisations attrayantes et résultats exploitables.


CAPTEURS & APPAREILS AVEC LESQUELS JE TRAVAILLE :

Montres connectées (Apple Watch, Garmin, Fitbit, Samsung)

Trackers de fitness & moniteurs d'activité

Moniteurs de fréquence cardiaque (PPG, ECG wearables)

Accéléromètres & gyroscopes (IMU)

Trackers de sommeil & moniteurs HRV

GPS & capteurs de mouvement appareils médicaux (Holter, CGM)

Réseaux de capteurs IoT personnalisés

Appareils de recherche (Empatica, WHOOP, Oura)


PARFAIT POUR :

- Chercheurs & étudiants en doctorat

- Startups en technologie de la santé

- Scientifiques du sport & entraîneurs

- Entreprises de dispositifs médicaux

- Développeurs d'applications de fitness

- Études cliniques & essais

- Entreprises de bien-être

- Publications académiques


POURQUOI TRAVAILLER AVEC MOI ? MS en génie électrique - traitement du signal biomédical

Plus de 5 ans d'analyse de signaux physiologiques

Chercheur publié dans des conférences IEEE ️

Expert en Python, MATLAB, traitement du signal J'explique des données complexes en termes simples Visualisations attrayantes qui racontent votre histoire


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

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Zafar Ahmad

Biomedical Signal Processing, Audio and Music Engineering

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    Anglais, Arabe
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.

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