Analizzerò i tuoi dati dei sensori indossabili usando python o matlab

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Zafar Ahmad

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Hai dati grezzi da smartwatch, fitness tracker o sensori di salute? Trasformerò i tuoi dati dei sensori disordinati in intuizioni chiare, visualizzazioni bellissime e risultati pratici.


SENSORS & DEVICE con cui lavoro:

Smartwatch (Apple Watch, Garmin, Fitbit, Samsung)

Fitness tracker & monitor di attività

Monitor della frequenza cardiaca (PPG, ECG wearable)

Accelerometri & giroscopi (IMU)

Tracker del sonno & monitor HRV

GPS & sensori di movimento

Sensori medici (Holter, CGM)

Array di sensori IoT personalizzati

Dispositivi di ricerca (Empatica, WHOOP, Oura)


PERFETTO PER:

- Ricercatori & dottorandi

- Startup di tecnologia sanitaria

- Scienziati dello sport & allenatori

- Aziende di dispositivi medici

- Sviluppatori di app fitness

- Studi clinici & trial

- Aziende di benessere

- Pubblicazioni accademiche


PERCHÉ LAVORARE CON ME? MS in Ingegneria Elettrica - Elaborazione di segnali biomedici

Oltre 5 anni analizzando segnali fisiologici

Ricercatore pubblicato in conferenze IEEE ️

Esperto in Python, MATLAB, elaborazione di segnali Spiego dati complessi in modo semplice Visualizzazioni bellissime che raccontano la tua storia


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

  • Piattaforma

    • WatchOS (Apple)

  • Linguaggio di programmazione

    • C e C++
    • Altro

  • Scopo

    • Fitness
    • Salute e benessere
    • Istruzione

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Zafar Ahmad

Spectral, Biomedical and Audio Signal Processing Engineer

4,8(7)

Level 1

  • DaPakistan
  • Membro dafeb 2022
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Ultima consegna2 giorni

  • Lingue

    Inglese, Arabo
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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