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曲媛媛; 祁春媛;
哈尔滨水务科学研究院,哈尔滨150001;
佳木斯市防讯机动抢险队,黑龙江佳木斯154000;
降水量; 经验模态分解; 方差贡献率; 振荡模态;
机译:基于EEMD和GRNN混合模型的年降水量预测分析。
机译:基于相空间重构的EEMD-SVR月降水量预报
机译:基于EMD的基于EMD的主要频率分析,应用于非线性力学
机译:基于EMD的RBF预测模型预测GPS可降水水蒸气和年降水量
机译:建立基于人口密度的回归模型以预测中西部城市化流域的降水量-降水量比
机译:结合基于EvaGreen的实时RT-PCR和血清化学分析方法对2017年至2019年居住在中国东北哈尔滨市的猫进行猫传染性腹膜炎的流行病学调查
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:EmDs用户指南(2.0版):基于知识的生态211评估决策支持
机译:基于雷达的降水量估算基于降水量规的测量
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