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刘伟; 李荣国;
莱芜职业技术学院 信息工程系;
山东 莱芜 271100;
微课; 目标分解; 动态网站; 教学改革;
机译:基于动态模式分解的基于动态模式分解,在翼型中对翼型的输入输出减小阶数模型。
机译:基于机器学习的流动结构动态模式分解的新方法(混合动态模式分解)
机译:有针对性的方法将基于掩蔽信号的经验模式分解应用于基于动态电力系统广域测量信号数据的模式识别
机译:输出动态模式分解:基于输出功能扩展的动态模式分解的扩展
机译:动态模式分解和网络演变
机译:使用动态模式分解的运动目标检测
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)
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机译:使用基于动态编程访问模式的部分解矩阵基于接缝的图像缩小和扩展
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