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胡立舜; 王亦飞; 周志杰; 王兴军; 王辅臣; 于遵宏;
华东理工大学,洁净煤技术研究所,上海,200237;
浆态床反应器; 压力信号; 混沌; 预测; 固液气三相;
机译:无源活动集成商混沌振荡器具有反并行二极管:分析及其基于混沌的加密应用来保护心电图信号
机译:预测最简单二次混沌流和上田混沌系统主从同步的新颖数学分析及其在通信中的应用
机译:通过压力波动信号的混沌时间序列分析预测气泡塔中的流动过渡
机译:混沌DC-DC转换器产生的信号频谱分析及其在安全通信中的应用
机译:心电图信号分析及其在心源性猝死预测中的应用。
机译:新混沌分数离散时间系统的动态分析及对照
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:基于压力信号的混沌时间序列分析表征不同固体类型的流化行为。
机译:用于超宽带通信系统的混沌信号产生装置,具有混合伪随机信号和时钟信号以产生混沌信号的混频器,以及将混沌信号滤波成所需带宽的混沌信号的带通滤波器
机译:高速混沌光信号发生光电路及高速混沌光信号发生方法
机译:快速混沌光信号产生光电路及高速混沌光信号产生方法
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