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高海燕;
兰州财经大学统计学院;
非线性信号动力学; 趋化模型; 非线性不稳定性; 斑图生成;
机译:具有物流生长的体积填充趋化模型的非线性不稳定性
机译:具有非线性信号生产和逻辑型源的Quasilinear吸引力排斥趋化模型的全局界限和渐近性
机译:趋化-趋化模型:非线性扩散和逻辑源的作用
机译:非线性演化方程及其在趋化式模型中的应用
机译:通过观察单个细胞对绿色和红色光的纤毛响应,研究了衣藻的非线性趋光信号网络。
机译:一类具有一般非线性事件的离散SEIRS流行病模型的全局动力学
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:一类mImO非线性系统的自适应线性化与模型参考控制
机译:使用非线性模型预测控制以变化的动力学控制非线性过程
机译:非线性模型预测控制的变动力学非线性过程控制
机译:电气对象非线性动力学基本模型的线性化参数测量方法
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