Biomarkers; Diseases; Entropy; Fractals; Performance evaluation; Spirals; Writing; Entropy; Essential Tremor diagnosis; Fractal Dimensions; Nonlinear Handwriting Processing;
机译:自动将非侵入性书写信号进行非线性分析,应用于基本震颤
机译:消融治疗中放射剂量和热剂量的细胞存活数据的等效性:通过聚焦超声和伽马刀将分析应用于原发性震颤丘脑
机译:实质性丘脑皮层环中的非线性相互作用:基于模型的频域分析
机译:非侵入性写入信号分析,应用于基本震颤:非线性方法
机译:平衡健康的老年人,患有原发性震颤的人以及患有原发性震颤和早期帕金森病的人的反应。
机译:非侵入性脑部刺激能减轻原发性震颤吗?系统评价和荟萃分析
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)