Delphi
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北京全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
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个人介绍
熟练掌握python
英语CET-6
•Matlab、Python（人工智能算法）
•C++、嵌入式系统设计
心电前置放大器设计与搭建
•完成心电前置放大器电路设计与搭建，并在示波器上检出 QRS 波清晰的心电波形
•肌电前置放大器设计与搭建
•完成肌电前置放大器电路设计与搭建，并用 STM32 单片机在电脑上检出肌电波形
心电图病情分类
•利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类，正确率达 98%
•运动准备诱发脑电侧向性识别
•利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别，正确率达 85%
•基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测
•利用 C++面向对象程序设计，完成支持向量机预测小程序，对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测
•运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别（毕业设计）
英语CET-6
•Matlab、Python（人工智能算法）
•C++、嵌入式系统设计
心电前置放大器设计与搭建
•完成心电前置放大器电路设计与搭建，并在示波器上检出 QRS 波清晰的心电波形
•肌电前置放大器设计与搭建
•完成肌电前置放大器电路设计与搭建，并用 STM32 单片机在电脑上检出肌电波形
心电图病情分类
•利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类，正确率达 98%
•运动准备诱发脑电侧向性识别
•利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别，正确率达 85%
•基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测
•利用 C++面向对象程序设计，完成支持向量机预测小程序，对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测
•运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别（毕业设计）
工作经历
2016-08-01 -2020-07-01天津大学学生
心电图病情分类 •利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类，正确率达 98% •运动准备诱发脑电侧向性识别 •利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别，正确率达 85% •基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测 •利用 C++面向对象程序设计，完成支持向量机预测小程序，对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测 •运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别（毕业设计）
教育经历
2016-08-01 - 2020-07-01天津大学生物医学工程本科
生物医学大数据挖掘技术 94.1 医学仪器工程设计 93 嵌入式系统设计 93 电子工艺实训 97 Matlab实验 93 研究生英语 92
技能
作品
心电图病情分类 •利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类，正确率达 98% •运动准备诱发脑电侧向性识别 •利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别，正确率达 85% •基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测 •利用 C++面向对象程序设计，完成支持向量机预测小程序，对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测 •运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别（毕业设计）
02023-05-06 02:24
心电图病情分类 •利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类，正确率达 98% •运动准备诱发脑电侧向性识别 •利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别，正确率达 85% •基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测 •利用 C++面向对象程序设计，完成支持向量机预测小程序，对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测 •运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别（毕业设计）
02023-05-06 02:25
心电图病情分类 •利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类，正确率达 98% •运动准备诱发脑电侧向性识别 •利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别，正确率达 85% •基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测 •利用 C++面向对象程序设计，完成支持向量机预测小程序，对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测 •运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别（毕业设计）
02023-05-06 02:26
