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秦宇强; 张雪英;
太原理工大学信息工程学院;
山西太原030024;
太原科技大学经济与管理学院;
情感计算; 经验模态分解(EMD); 分段幂函数插值算法; EMD情感筛选(EEF); 情感包络线;
机译：基于经验模式分解和非线性功能的语音信号情感分类
机译：语音情感识别使用语音信号/光学波形的混合谱 - 韵律特征，基于血管训练的维数减少和高斯椭圆形基函数网络分类器
机译：一种基于深度学习的语音信号的情感识别方法
机译：基于EMD-小波分析的语音信号情感识别
机译：乳腺癌支持小组中的情感表达以及基于观察和基于文本的编码系统中的情感信息
机译：基于基团加和法的通用计算机算法在稀释两端的两个分子描述子的计算中的应用：无限稀释时液体的粘度和水中的活度系数
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：从计算机介导的情感文本分析中推断群体过程
机译：该方法在计算机上实现以基于情感的推荐;合并到计算机可读介质中的计算机程序产品;基于推荐的计算机系统和在计算机中实现以基于情感进行分类的方法。
机译：利用基于语音信号的人工智能提供基于情感分析的情感日记服务的服务器和方法
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