机译:技术能力和健康的隐含理论领域与帕金森参与语音治疗智能手机应用程序的人有关
机译:针对帕金森氏病患者的智能手机应用程序的用户界面设计指南
机译:评估以电子学习为基础的言语治疗(EST)作为Web应用程序在患有帕金森氏病的重症患者中进行言语训练的可行性和潜在功效:一个案例研究。
机译:帕金森病患者多巴胺替代疗法的语音表征
机译:智能手机应用对帕金森氏症患者的有用性研究
机译:mHealth素养:表征人们使用基于智能手机的健康相关应用程序的能力
机译:帕金森氏病和非帕金森氏病患者之间与健康相关的生活质量评估:使用基于智能手机的 100帕金森氏症前瞻性研究得出的数据
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)