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机译:改进的EMD用于分析FM信号
Department of Ocean, Dalian Naval Academy, Dalian 116018, China;
Department of Navigation & Automatization, Dalian Naval Academy, Dalian 116018, China;
Department of Navigation & Automatization, Dalian Naval Academy, Dalian 116018, China;
Department of Ocean, Dalian Naval Academy, Dalian 116018, China;
empirical mode decomposition (EMD); two-level extrema structure (TLES); t-f distribution; frequency modulation (FM); least-squares method; mono-component and multi-component;
机译:基于EMD-B样条ESA的多分量AM-FM信号分析
机译:重新审视EMD:对AM-FM信号中的包络和模式混合问题的新理解
机译:基于CEEMDAN的改进的用于精神障碍诊断系统的语音信号分析算法:音调频率检测和测量
机译:一种改进的EMD方法及其在非间断信号分析中的应用
机译:约束FM,一种窄带FM信令技术。
机译:SVR-EEMD:PPG信号去噪中基于支持向量回归扩展的改进EEMD方法
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:通过记录接收器IF(预检测记录)对am / Fm和Fm / Fm信号进行磁带登记