biological tissues; conjugate gradient methods; convergence of numerical methods; electroencephalography; finite difference methods; EEG forward problem numerical solver analysis; FDM technique; anisotropic-finite-difference-based solution; biconjugate gradient solver; convergence rate; heterogeneous tissue conductivities; numerical solution; Brain models; Computational efficiency; Conductivity; Convergence; Head; Symmetric matrices;
机译:解决脑电信号源分析中正向问题的综述
机译:介绍FDM结合Hermite公式,用于求解数值线性分数Klein-Gordon方程
机译:自2000年代以来MIMO-OFDM系统的发展和前向纠错技术
机译:FDM技术的脑电正问题数值求解器分析
机译:模式识别和信号处理技术应用于脑电信号分析。
机译:基于FDM / WDM技术和法布里-珀罗干涉仪的准分布式光纤传感器的信号分析信号解调和数值模拟
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:解决神经成像的难题:从高分辨率脑电图到多模式与mEG和(功能)mRI技术的相互作用。