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张赟; 李本威;
不详;
非线性降噪; 流形学习; 最大方差展开; 故障诊断;
机译:基于最大方差展开投影的非线性过程监控
机译:基于自适应冗余第二代小波的旋转机械故障诊断信号降噪方法
机译:基于最大类可分离性的有效特征选择方法在球轴承故障诊断中的应用
机译:线性最大方差展开算法及其在图像识别中的应用
机译:使用学习和滑模方法的非线性系统中的故障诊断及其在卫星控制系统中的应用。
机译:基于视觉传感器数据的新型半监督特征提取方法及其在汽车装配故障诊断中的应用
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:光谱分析技术在气溶胶数据比对中的应用 - 第4部分:基于组合最大协方差分析的多传感器卫星和地基aOD测量的综合分析。
机译:基于脉动阵列结构的协方差反演方法在自适应阵列基站中的应用
机译:-基于脉动阵列结构的协方差反演方法在自适应阵列基站中的应用
机译:基于几何采样和无协方差模型压缩的大型非线性逆问题的不确定度估计
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