Discrete empirical mode decomposition; periodic signals; sampling frequency; spectral analysis;
机译:基于基于改进的集合经验模式分解(EEMD)算法的基线漫步校正,用于接地电源空气传播瞬态电磁信号
机译:基于基于改进的集合经验模式分解(EEMD)算法的基线漫步校正,用于接地电源空气传播瞬态电磁信号
机译:使用经验模态分解(EMD)-稳定化图的随机输入信号自动去噪技术
机译:周期信号的离散EMD分解的最大误差
机译:在心理物理检测实验中使用模糊推理来区分命中,误报和猜测;并利用小波分解来检测头部加速度测量中的周期信号;两种姿势姿势站立的主题。
机译:非等距采样时刻子周期记录时间段和时基增益对周期信号离散副本的信息内容的影响
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:metado Digital para a Correcao Do Erro-de-Fase Na Geracao Discreta de sinais periodicos Em Tempo Real(用于校正实时离散生成周期信号的相位误差的数字方法)