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田梅; 徐音;
中国人民解放军信息工程大学信息工程学院;
河南;
450002;
瞬时频率; 经验模式分解; 电力系统; 铁磁谐振;
机译:基于瞬时频率估计的多普勒频移消除在列车轴承路边故障诊断中的应用
机译:基于EMD的基于EMD的主要频率分析,应用于非线性力学
机译:基于EMD-AR策略和多级分类的特征提取的联合应用基于LS-SVM在EMG运动分类中的基于LS-SVM
机译:基于EMD和TKEO的自适应瞬时频率估计
机译:基于多主体系统的算法及其在电力系统中的应用。
机译:基于EEMD的稳态指标及其在铁路轴瓦状态监测与故障诊断中的应用
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:EmDs用户指南(2.0版):基于知识的生态211评估决策支持
机译:确定用于应用经验模态分解(EMD)的信号和用于解调从EMD应用中获得的固有模式功能的系统和方法
机译:用于确定用于应用经验模态分解(EMD)以及对通过应用EMD获得的固有模式函数进行解调的掩蔽信号的系统和方法
机译:基于EMDR VR的提供EMDR沉浸式眼动的方法
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