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  • Produktbild: Ultra Low-Power Biomedical Signal Processing
  • Produktbild: Ultra Low-Power Biomedical Signal Processing
- 13%

Ultra Low-Power Biomedical Signal Processing An Analog Wavelet Filter Approach for Pacemakers

Aus der Reihe Analog Circuits and Signal Processing
13% sparen

92,99 € UVP 106,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.04.2009

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

215

Maße (L/B/H)

24,3/16,4/2,2 cm

Gewicht

482 g

Auflage

2009 edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4020-9072-1

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.04.2009

Verlag

Springer Netherland

Seitenzahl

215

Maße (L/B/H)

24,3/16,4/2,2 cm

Gewicht

482 g

Auflage

2009 edition

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4020-9072-1

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Ultra Low-Power Biomedical Signal Processing
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  • 1 Introduction. 1.1 Biomedical signal processing. 1.2 Biomedical applications of the wavelet transform. 1.3 Analog versus digital circuitry - a power consumption challenge for biomedical front-ends. 1.4 Objective and scope of this thesis. 1.5 Outline. 2 The Evolution of Pacemakers: An Electronics Perspective. 2.1 The Heart. 2.2 Cardiac Signals. 2.3 The history and development of cardiac pacing. 2.4 New Features in Modern Pacemakers. 2.5 Summary and Conclusions. 3 Wavelet versus Fourier analysis. 3.1 Introduction. 3.2 Fourier transform. 3.3 Windowing function. 3.4 Wavelet transform. 3.5 Signal Processing with Wavelet Transform. 3.6 Low-power analog wavelet filter design. 3.7 Conclusions. 4 Analog Wavelet filters: the need for approximation. 4.1 Introduction. 4.2 Complex First Order filters. 4.3 Pad´e Approximation in the Laplace domain. 4.4 L2 Approximation. 4.5 Other approaches for Wavelet bases approximation. 4.6 Discussion. 4.7 Conclusions. 5 Optimal State Space Descriptions. 5.1 State space description. 5.2 Dynamic Range. 5.3 Sparsity. 5.4 Sensitivity. 5.5 Conclusion. 6 Ultra Low-power Integrator Designs. 6.1 Gm-C filters. 6.2 Translinear (Log-domain) filters. 6.3 Class-A log-domain filter design examples. 6.4 Low-power Class-AB Sinh Integrators. 6.5 Discussion. 6.6 Conclusions. 7 Ultra Low-power Biomedical System Designs. 7.1 Dynamic Translinear Cardiac Sense Amplifier for Pacemakers. 7.2 QRS-complex wavelet detection using CFOS. 7.3 Wavelet filter designs. 7.4 Morlet Wavelet Filter. 7.5 Conclusions. 8 Conclusions and Future Research. 8.1 Future Research. A High-Performance Analog Delays. A.1 Bessel-Thomson approximation. A.2 Pad´e approximation. A.3 Comparison of Bessel-Thomson and Pad´e approximation delay filters. A.4 Gaussian Time-domain impulse-response method. B Model reduction - the BalancedTruncation method. C Switched-Capacitor Wavelet Filters. D Ultra-Wideband Circuit Designs. D.1 Impulse Generator for Pulse Position Modulator. D.2 A Delay Filter for an UWB Front-End. D.3 A FCC Compliant Pulse Generator for UWB Communications. Summary.