Dados do Empregador:
Referência da Vaga: IN-2019-1401-KU
País: India
Empresa / Universidade: Signal Processing Laboratory and IoT centre Karunya Institute of Technology and Sciences
Serviços / Produtos: Institute
No de Empregados: 600+
Local de Trabalho: Coimbatore
Horas Trabalhadas por Semana: 45
Horas Trabalhadas por Dia: 8
Aeroporto Internac. Mais Próximo: Coimbatore International Airport
Transporte Público Mais Próximo: Bus/Taxi
Perfil do Estudante:
Faculdade: Electrical Engineering
Faculdade 2:
Faculdade 3:
Faculdade 4:
Outra faculdade: Electronics Engineering, Communication Engineering
Especialização:
Nível de Estudo: Metade do Curso
Study Level: Middle - (4-6 Semesters)
Sexo Permitido:
Experiência anterior requerida: Python, MATLAB, Signal processing toolbox.
Outros Requisitos:
Idioma 1: English
Nível de Idiomas: Avançado
Idioma 2:
Nível de Idiomas:
Idioma 3:
Nível de Idiomas:
Descritivo da Vaga:
Tipo de Atividade: The analysis of Gait signals plays a vital role in sustaining the well-being of human mobility and health care. It is also an important clinical tool for obtaining quantitative information on motor deficits in Parkinson's disease (PD). In this paper, a method to diagnose patients with PD and healthy subjects using gait signals via Discrete Wavelet Transform (DWT) and Empirical Mode Decomposition (EMD) is approached. The Gait signals are decomposed into DWT coefficients and into intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. The non-linear features are extracted from the computed DWT coefficients and IMFs. The extracted features are fed into the Deep Learning to classify the PD and healthy subjects. The performance of these proposed techniques will be compared with the benchmark methods. Working on: To develop an objective long-term measurement of the motor function in PD patients, with the characteristics of sensitivity, accuracy, portability, and objectivity. Pressure sensors such as the Nintendo Wii Balance Board. Optical motion capture systems. Combining the data from wrist and sternum sensors with the data from foot sensors.
Semanas oferecidas (mín.): 12
Semanas oferecidas (máx.): 12
Período de: 10/07/2019
até: 01/10/2019
Categoria: Pesquisa e Desenvolvimento
Moeda: INR - Rupia indiana
Bolsa Auxílio: 8.000/month
Pago:
Refeitório na empresa ou vale refeição: S
Deduções Esperadas: 0%
Comentário:
Acomodação:
Será Providenciada Por: IAESTE India LC KU
Custo Estimado de Acomodação: 5.000/month
Por:
Custo Estimado de Vida Incluindo Acomodação: 8.000/month
Por: