我们正在寻找一名对生物医学工程、数据科学或相关领域充满热情的实习生，参与开发一个创新的睡眠呼吸暂停低通气监测与识别系统。该项目旨在利用先进的传感技术和智能算法，研发便携、低成本、用户友好的监测设备，帮助用户在家庭环境中实时监测和识别睡眠呼吸暂停和低通气综合征（SAHS），并预测潜在的健康风险。 我们希望你： 协助团队进行呼吸状态监测和识别算法的开发与优化，使用包括ECG信号、SpO2信号等生理信号进行特征提取和分析 参与呼吸暂停和低通气数据的采集、清洗和分析，探索不同传感器数据的潜在模式，尤其是通过机器学习和深度学习算法提高识别准确性 阅读并复现相关领域的最新研究论文方法，并在此基础上提出改进和优化方案 协助设计和实施呼吸暂停和低通气的自动识别模型，支持个性化健康管理，并对相关健康指标进行深入研究 使用时序模型、信号处理技术优化监测结果的准确性，提升设备在实际应用中的表现 参与撰写项目报告和研究论文，整理研究成果，并协助数据集的管理和代码的维护 分析和应对睡眠呼吸暂停监测中的挑战，如数据质量、数据集不平衡、算法的鲁棒性和可移植性 你需要： 生物医学工程、计算机科学、数据科学或相关专业本科或硕士在读 具备数据分析和机器学习基础，有一定编程经验（Python、MATLAB等） 了解信号处理基础，特别是ECG信号和SpO2信号处理，有相关经验者优先 对睡眠研究或健康监测技术有浓厚兴趣 良好的团队合作能力和沟通技巧 能够在指导下独立开展工作，并对解决问题充满热情 加分项: 具备实际传感器数据采集或处理经验 有睡眠研究相关项目经验，熟悉ECG、SpO2等生理信号采集和分析 了解时序模型或其他信号处理方法，并有相关项目经验 具备应对数据集不平衡和提升算法鲁棒性的经验