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周勤;
上海航天电子通讯设备研究所 上海 201100;
智能电源; 信号领域; 应用;
机译:高压铝电解电容器再生电源,利用技术到汽车电源高压驱动的混合型汽车,将应用应用于铝电解电容器的再生领域,主要用于电机控制系统
机译:专题“生物特征信号测量在人工智能领域的应用”
机译:电源控制后设备:应用领域的电源设备
机译:开关磁阻驱动电源逆变器中智能电源模块的信号处理及应用
机译:基板耦合对混合信号智能电源电路中的技术,电路和物理设计的相互依赖性。
机译:人工智能中的机遇与挑战医疗领域:当前应用新兴问题和解决问题策略
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:模拟信号在离散时间间隔变换器中应用于信号调理器电源
机译:Infoeduca应用程序是智能手机和设备上的移动应用程序。它允许移动应用程序的用户搜索课程和国际教育机构,并按位置,课程级别,课程部门,教育领域,持续时间,年费,机构名称,机构类型详细搜索。此外,它还允许用户查看照片并选择自己喜欢的课程或程序,撰写课程评论,设置个人信息,查找教育机构并免费与教育机构的员工聊天。
机译:基于人工智能的购物装置及系统,应用于智能交易领域
机译:应用混合电源的智能交通信号控制器
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