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杨武庆;
上海诺诚电气有限公司,上海,201103;
蓝牙技术; 脑电图; 临床应用;
机译：患者，治疗师和亲属脑电电脑界面的脑电界面的脑电图康复的评估
机译：脑电图，脑电条件下诱发的脑电以及大脑前额核中许多代谢产物的水平
机译：使用约束ICA从脑电图检测脑电的运动相关皮层电位，用于脑机接口应用
机译：通过脑电图阐明脑活动及其在脑电电脑界面的应用
机译：脑电行为的脑电图分析及其在癫痫中的应用。
机译：使用约束ICA从脑电图检测脑电中与运动相关的皮质电位用于脑机接口应用
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：基于混沌降噪的癫痫脑电和吞咽脑电图鉴别方法。
机译：睡眠型带电型脑电图检测装置的脑电记忆检测装置及其方法
机译：相同的脑电图，助听器，脑电记录方法和程序
机译：带有可植入部件的脑电监护仪中的脑电电极和漏电流测试
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