Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis: Enhanced Reflective Pulse Oximetry Using Hardware and Machine Learning(m/w/x)
Praktikum
Vollzeit
Keine Angabe
München
FR
Fraunhofer-Gesellschaft23 Tage
Masterarbeit: Enhanced Reflective Pulse Oximetry Using Hardware and Machine Learning(m/w/x)
Vollzeit
AI/ML Job
Keine Angabe
München
Nejo KI-Zusammenfassung
In dieser Masterarbeit wirst du die Signalqualität von reflektiven Pulsoxymetern untersuchen und innovative elektronische Hardware entwickeln. Dein Alltag umfasst das Aufnehmen von Datensätzen und die Auswahl geeigneter Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse der PPG-Signale.
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Anforderungen
- •Studium in Elektrotechnik, Informationstechnik, Informatik oder vergleichbar
- •Gute Kenntnisse in elektronischem Hardware Design und Python
- •Selbständige Arbeitsweise
Bachelor-Abschluss
Deine Aufgaben
- •Einflussfaktoren auf die Signalqualität von reflektiven Pulsoxymetern identifizieren
- •Elektronische Hardware mit verschiedenen Anordnungen von analogen Front Ends, Leuchtdioden und Photodetektoren entwickeln
- •Datensätze aufnehmen, um die Anordnungen zu vergleichen
- •Geeignete Algorithmen auswählen, um die Qualität der PPG-Signale zu bewerten
Tools & Technologien
Python
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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