EMFIT QS 2

个人使用

HRV和睡眠

跟踪

$199

新的EMFIT QS 2，WiFi连接传感器，具有三（3）年的数据处理和存储订阅。三年后，云数据处理和存储订阅可以继续以每月5美元的价格进行。

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EMFIT产品基于我们的专有传感器技术，并得到100多份临床和科研出版物的支持。

心率、呼吸率和心率变异性

基于球心描记术的Emfit QS测量心率和心率变异性的准确性。Ville Vesterinen、Niina Rinkinen和Ari Nummela。KIHU–奥林匹克运动研究所（2019），芬兰Jyväskylä

 

一种利用EMFi传感器在正常椅子上测量心电图的新方法

T、 Koivistoinen、S.Junnila、A.Värri、T.Köbi

IEEE EMBS第26届年度国际会议记录，美国加利福尼亚州旧金山，2004年9月1日至5日

 

高级乘员检测系统：通过座椅嵌入式铁电薄膜传感器和振动分析检测人体生命体征

皮埃尔·奥尔莱夫斯基、劳伦特·费德斯皮尔、马克·库迪、斯蒂芬·福克斯

IEE Sensing Inc.，文件编号11-0205，美国

 

一种基于机电薄膜传感器的无线心内直视手术椅：实现和性能

Sakari Junnila、Alireza Akhbardeh、Alpo Värri

J Sign Process System（2009）57:305–320

 

基于EMFi薄膜传感器的心内直视手术椅：性能和周期提取方法

Sakari Junnila、Alireza Akhbardeh、Alpo Värri、Teemu Koivistoinen

IEEE信号处理系统设计与实现研讨会，2005年。

 

一种基于SF-ART神经网络和双正交小波的智能心电造影椅

Alireza Akhbardeh、Sakari Junnila、Teemu Koivistoinen、Alpo Värri

医学系统杂志（2007）31:69–77

 

应用双正交小波和一种新的快速学习算法实现智能Ballistocardiographic椅子

Alireza Akhbardeh、Sakari Junnila、Alpo Värri

2006年IEEE自适应和学习系统山地研讨会

 

应用新型监督模糊自适应共振理论（SFART）神经网络和双正交小波进行心电图诊断

Alireza Akhbardeh、Sakari Junnila、Teemu Koivistoinen、Alpo Värri

2006年IEEE智能控制国际研讨会论文集。2006年10月4日至6日，德国慕尼黑

 

自动小波去趋势有助于分析移动轮椅中采集的心脏信号

爱德华多·C·皮涅罗、屋大维·A·波斯托拉奇和佩德罗·S·吉朗

IEEE EMBS第32届年度国际会议。2010年8月31日至9月4日，阿根廷首都布宜诺斯艾利斯

 

BSeg++：一种改进的用于心动图周期提取的盲分割方法

Alireza Akhbardeh、Bozena Kaminska、Kouhyar Tavakolian

IEEE EMBS第29届年度国际会议记录。2007年8月23日至26日，法国里昂国际城。

 

由嵌入轮椅的DSP生成的稳态参数估计的校准和验证

爱德华多·C·皮涅罗、屋大维·A·波斯托拉什、佩德罗·席尔瓦·吉朗

2013年IEEE国际仪器和测量技术会议（I2MTC）

 

次声心脏信号的对比分析

塔瓦科利安、恩盖、阿赫巴德、卡明斯卡、布拉伯

2009年心脏病学计算机；36:757-760.

 

两种非干扰心脏信号采集与表征系统的比较分析

屋大维A.Postolache、佩德罗S.吉朗、加布里埃尔A Postolache

IEEE EMBS第35届年度国际会议。2013年7月3日至7日，日本大阪

 

使用新的快速学习和SF-ART算法以及双正交小波设计一种智能心脏球描记术椅

Alireza Akhbardeh、Sakari Junnila、Teemu Koivistoinen、Alpo Värri

2006 IEEE系统、城域网和控制论国际会议。2006年10月8日至11日，台湾台北

 

用于无干扰轮椅用户监控的双架构平台

爱德华多·C·皮涅罗、屋大维·A·波斯托拉什、佩德罗·席尔瓦·吉朗

2013年IEEE医学测量与应用国际研讨会论文集（MeMeA）

 

EMFI–用于监测人体功能的多功能材料

Jukka Lekkala、Timo Salpavaara和Satu Käki

十八IMEKO世界大会，计量学促进可持续发展。2006年9月17日至22日，巴西里约热内卢

 

EMFi材料作为夜间记录的可穿戴心率传感器

Antti Vehkaoja、Timo Salpavaara、Jarmo Verho和Jukka Lekkala

IEEE传感器2010年会议

 

利用单个非侵入式机械传感器估计床上生命体征：算法和现实评估

泽维尔·奥伯特和安德烈亚斯·布劳尔斯

第30届IEEE EMBS国际年会。2008年8月20日至24日，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华

 

床垫传感器多通道卡介苗信号的FFT平均改进心率间期估计

Juha M.Kortelainen和Jussi Virkkala

IEEE EMBS第29届年度国际会议记录。2007年8月23日至26日，法国里昂国际城。

 

膜式传感器材料PVDF和EMFi在心肺信号测量中的应用综述

Satu Rajala和Jukka Lekkala

IEEE传感器杂志，第12卷，第3期，2012年3月

 

薄膜型传感器材料PVDF

商业用途

老年护理、临床研究和OEM

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30年的睡眠感应专业知识

作为行业先驱，我们已经制造了这么长时间的睡眠传感器，我们已经学会了如何使其高品质和耐用。因此，我们有信心为您提供两年的保修期。

 

包装内容

医用级床垫下传感器，尺寸6 x 56 cm

传感器表面材料为PVC

电子设备通过1.8米（6英尺）的电线连接到传感器

5 V医用级电源（输入110-230V AC），带插头适配器，适用于美国和加拿大、欧洲国家、英国或澳大利亚，具体取决于您的居住地

设置指南

 

技术的

WiFi连接设备：2.4 GHz WiFi，802.11 b/g

蜂窝移动设备（仅限商业用途）：GSM/GRPS/EDGE：四频850/900/1800/1900MHz；UMTS/HSPA+：五频段800/850/900/1900/2100MHz

数据连接中断时，10–12小时的缓冲存储器

嵌入式和云数据处理–不会耗尽手机电池进行数据处理

符合性声明：FCC&CE

不含可充电电池或其他电池