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宋超; 付晓双; 岳明亮;
中国水利学会水资源专业委员会;
黄河花园口站; 含沙量预测; 经验模态分解; 时频谱图;
机译:基于RBF神经网络的黄河含沙量预测。
机译:低复杂度正弦辅助EMD(SAEMD)算法,用于解决HHT中的模式混合问题
机译:将EMD / HHT分析应用于Intel Xeon Phi在系统上执行的应用程序的电力迹线
机译:MT数据处理中的经验模式分解(EMD)方法和Hilbert-Huang变换(HHT)
机译:Hilbert Huang变换(HHT)在脑电图和其他非平稳时间序列分析中的应用
机译:基于CEEMDAN Hilbert变换神经网络方法的结构损伤定位和量化:钢桁架桥模型案例研究
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:通过希尔伯特 - 黄变换(HHT)分析非平稳金融时间序列
机译:根据基于矩阵变换在视频编解码器中的帧内预测的二次转换应用
机译:预防黄河洪水的技术,特别是在黄河下游悬索工程中的应用
机译:在帧内预测/基于场的正交变换和帧间预测/基于帧的正交变换之间可选择的视频编码
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