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张翔; 丁勇; 刘小峰;
河海大学物联网工程学院,常州,213022;
河海大学-法国Alderbaran Robotics认知与机器人实验室,常州,213022;
癫痫检测; 样本熵; 发作起始时刻; 发作强度; 多重分形去趋势波动分析;
机译:癫痫患者的发作期和发作期头痛:偏头痛引发的癫痫发作或癫痫发作的头痛?
机译:自主神经系统在非癫痫性精神性癫痫发作的发作期和发作期起作用,并与癫痫发作进行比较。
机译:细胞因子在癫痫发生过程中以及在癫痫突变型EL小鼠从发作期到发作期转变中的作用
机译:癫痫患者在癫痫患者中癫痫阶段的脑电图和癫痫发作期间的分析
机译:局灶性边缘性癫痫发作期间丘脑的电生理
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:梭曼诱发癫痫发作期间脑区域葡萄糖的使用
机译:癫痫发作指示检测装置,癫痫发作指示检测模型生成装置,癫痫样发作指示检测方法,癫痫样发作检测模型生成方法,癫痫发作指示检测程序和癫痫样发作检测模型生成程序
机译:癫痫癫痫发作检测装置和癫痫癫痫发作检测程序
机译:癫痫病体征检测仪,癫痫病体征检测模型生成装置,癫痫病体征检测方法,癫痫病体征检测模型生成方法,癫痫病体征检测模型程序和癫痫发作
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