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张国钢; 王宏伟; 汤翔; 耿英三;
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室;
高压断路器; 液压机构; 振动; 经验模式分解;
机译:基于功率谱估计混合模型的高压断路器系统振动信号分析
机译:基于改进EMD能量熵和多类支持向量机的高压断路器智能故障诊断方法
机译:基于组合小波和EMD的洪水放电结构振动信号的信号去噪方法
机译:高压断路器液压机构速度试验与簇分析处理方法
机译:使用信号分析方法的基于振动的结构损伤检测
机译:无需信号处理即可提取特征的高压断路器机械故障特征选择与诊断新方法
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:改进的信号交叉口规划方法和专用左转车道的操作211分析。基于仿真的方法。第1部分.211文献综述
机译:从至少一个活动部件旋转到旋转机构的旋转所产生的振动信号的分析方法
机译:分析至少一个与旋转机构有关的运动部件的旋转而得出的振动信号的方法
机译:从至少一个运动零件的旋转到旋转机构的旋转而得出的振动信号的分析方法
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