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王云静; 张晓林; 赵雷;
北京航空航天大学电子信息工程学院 北京 100191;
高斯脉冲信号; 时频域分析; 采样条件; 概率模型;
机译:一种不失真听觉信息粒度的认证歌曲信号的系统方法(ASSDGAI)
机译:类高斯脉冲 a sup>之间的精确子采样定时算法
机译:分析和恢复具有不规则采样的采样保持和线性插值信号
机译:在最小二乘意义上使用双曲线样条的传感器不失真
机译:连续信号的非均匀采样和非均匀采样信号的线性处理。
机译:工程变构核酶这个意义上细菌第二信使C-二Gmp
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:用于优化水分含量要求,采样和分析的飞机信号照明的过程工程研究
机译:电高斯脉冲信号发生装置,例如用于移动电话,具有乘数生成乘积信号,乘积信号与因子输入处的相邻信号乘积成比例,并且中值时间段高于阈值
机译:用于分析物测量的瞬态信号误差阱,由特定采样时间确定,该特定采样时间源自感测到的包含分析物的样品的物理特性
机译:用于分析物测量的瞬态信号错误陷阱,是根据指定的采样时间确定的,该采样时间是从包含分析物的样品的感测到的物理特性得出的
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