退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
陈文敏;
广州市妇婴医院脑电图室,510180;
脑电图; 脑干听觉诱发电位; 中枢性协调障碍;
机译:BAEPS使用自回归建模平均分析。
机译:“MS-ROM / IFAST”模型,一种新的并行非线性EEG分析技术,将来自患儿的ASD受试者区分具有高精度的高精度
机译:中央颞突性良性癫痫患儿的EEG静息状态功能连接性分析
机译:基于典型多态性分解的癫痫患儿EEG和MRI与表型评分的初步融合
机译:在脑瘫患儿迈出患儿后更大的姿势不稳定
机译:脑电图和脑干听觉诱发电位(BAEPS)在严重脑损伤预后指标中的作用
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:脑干听觉诱发电位(BaEp)特征的初步处理和检测。
机译:EEG分析设备,EEG分析系统和EEG分析计划
机译:EEG通过脑疾病验证EEG生物标志物分析算法预测小儿癫痫患者的迷走神经刺激作用的方法
机译:相同事件上的EEG数据同步的装置和方法,以及使用其的EEG分析系统
抱歉,该期刊暂不可订阅,敬请期待!
目前支持订阅全部北京大学中文核心(2020)期刊目录。