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金盟涛; 邹俊忠; 王蓓; 王行愚;
华东理工大学,上海,200237;
平稳小波变换(SWT) 脑电波(EEG) 眼电波(EOG) 视觉伪信号(OA);
机译:基于稳态视觉诱发电位的BCI系统EEG信号特征提取,蚁群优化算法基于稳态视觉诱发电位
机译:基于eEG信号的眼闭和视觉刺激的人认证
机译:eEG相同步和Eog信号的变化沿着使用稳态视觉诱发基于潜在的大脑电脑界面
机译:使用修正的线性相位FIR数字滤波器消除损坏的EEG信号的线路干扰
机译:FlashLife TM,一种基于上下文感知代码的基于VEP的脑计算机接口,用于使用EEG信号进行日常生活。
机译:参加视觉刺激与执行视觉图像作为基于EEG的脑机接口的控制策略
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:mahalanobis基于距离的分类器能够通过使用少量EEG电极识别EEG模式。
机译:基于EEG的使用闪烁视觉刺激识别人的意图的脑机接口设备和方法
机译:基于脑电图(EEG)的脑计算机接口(BCI)的最佳快速连续视觉呈现(RSVP)间隔和融合
机译:从电子照相(EEG)信号生成视觉识别和类别重建的系统和方法
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