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刘玉龙; 李晓林;
太原理工大学信息工程学院,山西太原030000;
悬臂梁式称重传感器; 动态称重; 希尔伯特-黄变换; 经验模式分解; 剩余分量;
机译:HHT的滤波特性及在声波测井波列信号处理中的应用
机译:基于HHT的动力系统参数和非参数辨识非线性信号处理方法
机译:使用非线性光学晶体方形波导的毫米波信号发生装置的分析及其在光信号处理中的应用
机译:HHT处理非线性信号的改进
机译:通过非线性光信号处理实现超长距离传输中的超快光子神经形态处理和非线性缓解。
机译:多传感器动态称重系统中的传感器数据融合
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:频率和波数非线性数字信号处理在非线性水动力学研究中的应用
机译:使用非线性振荡器的海康信号传感器在控制和同步无线传感器和执行器中的应用
机译:非线性振荡器在微弱信号检测器中的应用,用于控制和同步无线传感器和执行器
机译:用于内燃机的压力测量信号处理方法,涉及将逆小波变换应用于通过将非线性阈值函数应用于另一组信号而获得的一组变换信号
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