机译:电子凸轮直线驱动器的极限动力学
Institute of Mechatronics and Computer Engineering, Faculty of Mechatronics, Informatics and Interdisciplinary Studies, Technical University of Liberec, Liberec CZ46117, Czech Republic;
motion control; linear drive; electronic cam; direct drive;
机译:基于MEMS的CAOS智能摄像机177 DB线性极端动态系列成像测试,具有校准和控制的不连贯的白光和激光灯具
机译:优化基于极端线性动态范围MEMS的CAOS智能摄像机成像的CMOS传感器模式
机译:罕见的冲击与非线性:什么驱动经济中的极端事件?一些经验证据
机译:eCAM线性驱动器的极致动力
机译:电动机驱动的非线性和自适应控制,并带有驱动电子装置补偿。
机译:具有高动态范围高线性度和宽带的单驱动多轴陀螺仪
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:火星好奇号火星车的电机驱动电子装配:极端环境装配认证的一个例子。