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王学敏; 黄方林; 陈政清;
中南大学土木建筑学院;
经验模态分解; 局部强干扰; 本征模函数; 带通滤波器;
机译:使用基于EMD的统计参数分析通过振动和声音信号检测斜齿轮中的局部故障
机译:基于HHT的桥梁测量信号消除短时强干扰的方法
机译:基于EMD的ECG信号中50 Hz噪声消除的滤波方法的比较分析
机译:基于EMD和自适应滤波器的ECG信号中电力线干扰的新型消除方法
机译:一种低复杂度的干扰消除和信号定向发现方法
机译:警惕状态的局部特性:自由活动大鼠睡眠-唤醒状态下的EEG信号的EMD分析
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:消除全身振动对言语影响的信号处理方法。
机译:确定用于应用经验模态分解(EMD)的信号和用于解调从EMD应用中获得的固有模式功能的系统和方法
机译:转向信号在干扰消除中的应用,并通过信号干扰应用于通信
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