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机译:eEG信号非线性动力学特征的ADHD和控制儿童功能脑动力学分析
Sahand Univ Technol Elect Engn Fac Tabriz Iran;
Univ Tabriz Dept Psychol Cognit Neurosci Lab Tabriz Iran;
Sahand Univ Technol Elect Engn Fac Tabriz Iran;
ADHD; largest Lyapunov exponent; approximate entropy; multifractal DFA; classification;
机译:eEG信号非线性动力学特征的ADHD和控制儿童功能脑动力学分析
机译:基于运动图像期间脑电图模式分类和近红外光谱信号分类与控制混合脑机接口最相关的血流动力学脑活动的电生理和病源
机译:基于Poincare地图函数和复发图的eEG信号分析情绪分析的非线性动力学方法
机译:使用脑电图非线性特征的符号动力学检测多动症儿童
机译:非线性动力学理论在脑电信号处理与建模中的应用
机译:基于脑电信号和相互信息非线性动态分析的癫痫发作自动检测
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:基于非线性动力学建模的心电信号鲁棒特征提取。