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刘曾荣;
中国力学学会;
浑沌(数学); 数值计算; 非线性理论; 微分同胚; 映射(数学); 可微性;
机译:Chao的社区中物种数量估计量的代数推导突显了允许Chao提供中心估计的条件
机译:Y. A. Melnikov,M。Y. Melnikov:格林函数
机译:“Emperor Hundun 浑沌”: A Cultural Hermeneutic
机译:ChaosFIRE:Chaoster的实验,Chaoster是用于危机/混乱管理的上下文相关协作平台
机译:Chaos中的一致性:家庭中的情感事件的亲子叙事,体育无家可归
机译:Chao的社区中物种数量估计量的代数推导突出了允许Chao提供中心估计的条件
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:剪切中的椭圆涡旋:哈密顿力矩公式和melnikov分析
机译:Chao涂层的元素,以及Chao涂层的沉降单元和成组元素,由Chao涂层的几个元素组成
机译:CHAOS CCTV带有音乐的CHAOS图稿台CCTV及其构建方式
机译:CHAOS CHAOS设计平台及其制作方法
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