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曹丽青; 林振山;
中国气象学会;
经验模态分解EMD小义Hilbert—Huang变换HHT; 长江三峡水库; 年流量预报;
机译:基于EMD的混沌最小二乘支持向量机混合模型的年径流量预测
机译:基于小波网络模型的长江三峡大坝流量预报。
机译:先进的区域预报系统(ARPS)-A多尺度非静压大气模拟和预报模型。第一部分:模型动力学与验证
机译:黑河英罗峡站年径流量长期预报模型研究
机译:用于太阳辐照度预报的高级数字天气预报技术:统计,数据同化和集合预报
机译:通过向亚中尺度增加模型分辨率对中尺度特征的海洋预报可能会恶化
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:基于FGGE(第一次GaRp全球实验)的循环统计比较GFDL(地球物理流体动力学实验室)和ECmWF(欧洲中期天气预报中心)为特殊观测期制作的III-B级分析
机译:使用固有模式函数(IMF)的统计属性的基于经验模式分解(EMD)的信号去噪技术
机译:利用内在模式函数(IMFS)的统计特性的基于经验模态分解(EMD)的信号去噪技术
机译:用于生成感兴趣的地质体积的地统计学模型的系统和方法,该地理统计模型受到感兴趣的地质体积的基于过程的模型的约束
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