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孟丽艳;
中国交通运输协会;
交通部;
教育部;
铁道部;
中国航海学会;
知识工程; 人工智能; 语言认知;
机译:M / EEG分析中的高通滤波器和基线校正。评论:“不合适的高通滤波器如何在ERP语言和认知研究中产生假象和不正确的结论”
机译:将网络方法扩展到语言动力学和人类认知中丛和刘评论“用复杂网络接近人类语言”
机译:脑电图特点认知特别关注防备口语学习:报告III。 补药特性EEG同步prostranstvenkoy
机译:研究工业环境中的大脑动力学-将移动EEG和Kinect集成在一起以检测工人的认知状态
机译:结合跨学科,研究和认知事件的EEG源动力学结果。
机译:使用休息状态EEG功能连通性评估口头和非语言认知能力之间的关系
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:神经认知功能与先进磁共振成像(mRI),脑电图(EEG)在创伤性脑损伤患者中的相关性研究:神经认知功能和先进的mRI和脑电图。
机译:一种改善船舶流体动力学特性的方法,一种具有改善流体动力学特性的船舶以及一种改善流体动力学特性的涂层系统
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