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赵淑颖; 王凤楼; 高慧玲;
天津医科大学总医院,天津300052;
病程; 癫痫; 脑电图;
机译:通过组合EEG / MEG源分析引导的缩放MRI:一种优化预设癫痫患者患者案例研究中的预先应用的多模式方法及其在多重综合癫痫患者案例研究中的应用
机译:癫痫患者的侵入性EEG-电极:植入,视频EEG监测和促进相关的并发症的系统分析,以及文学审查
机译:非段性白癜风的病程和女性性别与合并症和疾病程度相关:对50岁以上1307名患者的回顾性分析
机译:Nanodaraniler铁磁膜通过组成表现出10GHz以上的共振频率
机译:跟踪数字视频中的癫痫患者,以进行自动视频EEG监控。
机译:中央性颞叶尖峰良性癫痫患者皮质来源的EEG静息状态分析
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:建模和分析癫痫患者的非癫痫发作EEG数据
机译:EEG通过脑疾病验证EEG生物标志物分析算法预测小儿癫痫患者的迷走神经刺激作用的方法
机译:EEG分析设备,EEG分析系统和EEG分析计划
机译:(54)标题:平面天线阵列和使用其的制造物品(57)摘要:公开了一种平面天线阵列(10)和使用该阵列天线的制品。在一个实施例中,密排天线元件(14)设置在基板(12)上,编号为N,其中N = 3x,并且x是正整数。每个密排天线元件(14)包括基本上连续的光子换能器(16),其布置为具有六匝(20A,20B,20C,20D,20E,20F)的向外扩展的大体对数螺旋(18)。每个向外扩展的大致对数螺旋(18)可以是金色螺旋。作为制品,例如,可以将平面天线阵列(10)结合到诸如蜂窝电话(40)之类的芯片(30)或衣物(50)中。
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