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鲁珊珊;
山东大学;
EEG信号; 慢性; 失眠患者; 睡眠结构; 认知损害;
机译:依他普仑联合唑吡坦对老年慢性失眠患者睡眠结构,睡眠过程和神经递质的影响
机译:分类动作意图了解基于加权脑网络度量特征的EEG信号
机译:基于功能性大脑网络的四类电动机图像EEG信号的特征提取
机译:在两次慢性失眠患者中,在认知行为治疗之前和之后的脑卒中和睡眠期间EEG信号二次相位耦合的变化
机译:慢性集中疼痛脑网络组织的脑网络组织和镇痛机制
机译:氟伏沙明对抑郁症失眠患者睡眠结构的影响:8周开放标签基线对照研究
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:mahalanobis基于距离的分类器能够通过使用少量EEG电极识别EEG模式。
机译:通过夜间进行脉冲磁化和电刺激第3阶段和第4阶段慢波睡眠,使抑郁症,焦虑症,强迫症和严重失眠患者的睡眠结构正常化的方法RIGHTS
机译:预测失眠患者慢性阻塞性肺疾病复发的方法
机译:使用从脑电信号(EEG)信号检测到的眨眼的基于脑计算机接口的计算机控制应用
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