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黄中玉;
中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院南京石油物探研究所;
岩石物理模型; 频谱分解; 储层描述; 地震资料反演; 地震波衰减;
机译:基于NMR T_2谱分解的碳酸盐岩储层孔隙结构分类技术
机译:基于Brillouin散射光纤传感器的加权谱分解算法重建分布式应变谱
机译:基于时间峰值加速度,谱能量和机械冲击烟火冲击试验数据的相位滞后分布的概率定义的随机冲击响应谱分解方法
机译:谱分解:扩展了地震分辨率的储层描述范围
机译:基于岩石物理模型的概率地震反演用于储层表征。
机译:基于变分模分解的新型船舶辐射噪声特征提取技术和基于波动的色散熵
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:萨凡纳河遗址分解了地震谱。 (基于WsRC-TR-93-102)。
机译:基于谱变化源分解的自学说话人自适应
机译:测试基于样本谱和机器学习技术的生物样本
机译:基于图像和谱技术的智能岩性识别系统和方法
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