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题名

Low Power Optimisations for IoT Wearable Sensors Based on Evaluation of Nine QRS Detection Algorithms

作者
通讯作者Deepu John
发表日期
2020-08-26
DOI
发表期刊
卷号1页码:115-123
收录类别
SCI ; EI
语种
英语
学校署名
非南科大
来源库
人工提交
引用统计
被引频次[WOS]:30
成果类型期刊论文
条目标识符http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/731241
专题南方科技大学
工学院_深港微电子学院
作者单位
1.Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore 117583
2.School of Electrical and Electronic Engineering, University College Dublin, Dublin 4, D04 V1W8 Ireland
3.Department of Electrical Engineering and Computer Science, Lassonde School of Engineering, York University, Toronto, ON M3J 1P3, Canada
推荐引用方式
GB/T 7714
Jiamin Li,Adnan Ashraf,Barry Cardiff,et al. Low Power Optimisations for IoT Wearable Sensors Based on Evaluation of Nine QRS Detection Algorithms[J]. IEEE Open Journal of Circuits and Systems,2020,1:115-123.
APA
Jiamin Li,Adnan Ashraf,Barry Cardiff,Rajesh C Panicker,Yong Lian,&Deepu John.(2020).Low Power Optimisations for IoT Wearable Sensors Based on Evaluation of Nine QRS Detection Algorithms.IEEE Open Journal of Circuits and Systems,1,115-123.
MLA
Jiamin Li,et al."Low Power Optimisations for IoT Wearable Sensors Based on Evaluation of Nine QRS Detection Algorithms".IEEE Open Journal of Circuits and Systems 1(2020):115-123.
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(2020)Low Power Opti(1546KB)----限制开放--
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