Ich werde deine tragbaren Sensordaten mit Python oder MATLAB analysieren

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Zafar Ahmad

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analyze your wearable sensor data using python or matlab
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Hast du Rohdaten von Smartwatches, Fitness-Trackern oder Gesundheitssensoren? Ich verwandle deine unordentlichen Sensordaten in klare Erkenntnisse, schöne Visualisierungen und umsetzbare Ergebnisse.


SENSOREN & GERÄTE, MIT DENEN ICH ARBEITE:

Smartwatches (Apple Watch, Garmin, Fitbit, Samsung)

Fitness-Tracker & Aktivitätsmonitore

Herzfrequenzmonitore (PPG, ECG Wearables)

Beschleunigungssensoren & Gyroskope (IMU)

Schlaftracker & HRV-Monitore

GPS & Bewegungssensoren Medizinische Wearables (Holter, CGM)

Maßgeschneiderte IoT-Sensornetze

Forschungsgeräte (Empatica, WHOOP, Oura)


PERFEKT FÜR:

- Forscher & Doktoranden

- Health-Tech-Startups

- Sportwissenschaftler & Trainer

- Hersteller medizinischer Geräte

- Entwickler von Fitness-Apps

- Klinische Studien & Trials

- Wellness-Unternehmen

- Wissenschaftliche Veröffentlichungen


WARUM MIT MIR ARBEITEN? MS Elektrotechnik - Biomedizinische Signalverarbeitung

Mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Analyse physiologischer Signale

Veröffentlichter Forscher auf IEEE-Konferenzen ️

Experte in Python, MATLAB, Signalverarbeitung Ich erkläre komplexe Daten einfach und verständlich Schöne Visualisierungen, die deine Geschichte erzählen


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

  • Plattform

    • WatchOS (Apple)

  • Programmiersprache

    • C und C++
    • Andere

  • Zweck

    • Fitness
    • Gesundheit und Wellness
    • Bildung

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Zafar Ahmad

Spectral, Biomedical and Audio Signal Processing Engineer

4,8(7)

Level 1

  • AusPakistan
  • Mitglied seitFeb. 2022
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Letzte Lieferung2 Tage

  • Sprachen

    Englisch, Arabisch
Signal processing engineer with an MS in Electrical Engineering from NUST. My research has been published at EUSIPESCO and ICAI, with two abstracts accepted at ESC Congress 2026. I help researchers, engineers and product teams get reliable answers from messy real-world signals: spectral and time-frequency analysis, denoising, feature extraction and machine learning for audio, biomedical (ECG, PCG, PPG, EEG) and vibration data, in MATLAB or Python. Every result comes with documented parameters and code. Send me a sample before ordering.

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