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魏海增; 马宏忠; 黄涛; 黄烜城;
河海大学能源与电气学院;
南京211100;
江苏方天电力技术有限公司;
南京211102;
开关柜; 局部放电; 经验模态分解; 独立分量分析; 降噪;
机译:基于超高频信号包络的气体绝缘开关柜局部放电特征提取方法研究
机译:基于EMD的降噪方法研究及其在管道泄漏检测中的应用
机译:基于决策树的小波变换最优分解电平确定方法用于局部放电信号降噪
机译:基于EEMD-ICA的瞬态电磁信号降噪方法研究
机译:混沌信号的降噪方法及其在通信中的应用。
机译:应用不同局部放电测量方法和传感器诊断中压开关柜的绝缘状况
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:一种改进的prony方法在时间限制瞬态信号的降噪测量中的应用
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:基于统计相位图的信号检测方法在电力设备局部放电诊断系统中的应用
机译:气体绝缘开关柜中基于rnn的局部放电检测装置及方法
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