Ich erstelle und trainiere KI-Modelle für EEG-, EKG- und PCG-Biomedizinische Signalklassifikation

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Zafar Ahmad

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build and train ai models for eeg, ecg and pcg biomedical signal classification
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Über diesen Service

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<p suchst du nach bahnbrechenden KI-Lösungen, um biomedizinische Signale wie EEG, EKG oder PCG zu analysieren und zu klassifizieren?


Du bist hier genau richtig!

Mit Fachwissen in Deep Learning, Machine Learning und Signalverarbeitung entwerfe und trainiere ich maßgeschneiderte Klassifikationsmodelle, die auf deine Datensätze und Forschungsziele abgestimmt sind. Egal, ob du Modelle für Gesundheitsforschung, akademische Projekte, Diagnostik oder Echtzeitüberwachungsanwendungen brauchst, ich liefere präzise und zuverlässige Ergebnisse.

Was ich anbiete

  • Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion von EEG-, EKG- und PCG-Signalen
  • Training von Deep-Learning-Modellen (CNN, RNN, Attention, Hybrid-Architekturen)
  • Modernste Techniken für die Klassifikation biomedizinischer Signale
  • Vergleichende Analyse mit traditionellen ML-Modellen
  • Leistungskennzahlen: Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, Präzision, F1-Score
  • Gut dokumentierter Code und detaillierte Berichte

Warum du mich wählen solltest?

  • Starker akademischer & Forschungs-Hintergrund in biomedizinischer Signalverarbeitung
  • Praktische Erfahrung mit TensorFlow, PyTorch, MATLAB und Python
  • Anpassbare Lösungen für Forscher, PhD/MS-Studenten, Gesundheits-Startups und Labore
  • Professionelle Lieferung mit klaren Erklärungen

  • KI-Engine

    • GPT
    • tensorflow
    • PyTorch

  • Programmiersprache

    • Python
    • keras
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Zafar Ahmad

Spectral, Biomedical and Audio Signal Processing Engineer

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Level 1

  • AusPakistan
  • Mitglied seitFeb. 2022
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Letzte Lieferung6 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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