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张繁昌; 刘汉卿; 代荣获;
中国石油大学(华东)地球科学学院;
山东青岛266580;
指数追踪算法; Ricker子波; 参数拟合; 匹配追踪算法; 地震信号分解;
机译:基于使用色散的词典匹配追踪算法的自适应信号分解和分散移除,以增强损伤成像
机译:基于chirplet追踪和遗传算法的多分量信号分解
机译:量子群进化匹配追踪的地震信号时频分解
机译:基于Ricker小波的地震迹线匹配追踪分解和Wigner-Ville时频分析
机译:通过基于圆形平稳矢量序列和Zak变换的理论,基于小波的信号分解和重构新算法在图像压缩中的应用。
机译:基于压缩感知的雷达信号稀疏自适应匹配追踪检测算法
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:基于Haar分解和自适应滤波的地震信号预处理模式识别。
机译:保护执行密码算法的电子组件免受电流测量攻击的方法,包括算法中的指数分解和因子置换
机译:基于匹配追踪的设备和技术,使用预测的能量分布构造地震信号
机译:基于“匹配追踪”(MP)的能量分配预测构造地震信号的装置和技术
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