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机译:FBG频谱信号的EMD自适应选择相关模式算法
Chongqing Univ Posts & Telecommun, MOE, Key Lab Ind Internet Things & Network Control, Chongqing 400065, Peoples R China;
Chongqing Univ Posts & Telecommun, MOE, Key Lab Ind Internet Things & Network Control, Chongqing 400065, Peoples R China;
Chongqing Univ Posts & Telecommun, Key Lab Opt Fibber Commun Technol, Chongqing 400065, Peoples R China;
Fiber Bragg grating (FBG); Empirical mode decomposition (EMD); Mutual Information (MI); Relevant modes;
机译:基于CEEMDAN的ECG信号滤波,具有混合间隔阈值和高阶统计量,以选择相关模式
机译:基于CeeMDAN的ECG信号过滤,混合间隔阈值和更高阶统计选择相关模式
机译:FBG传感信号的自适应多峰检测算法
机译:基于相关系数的EMD区间阈值去噪以选择相关模式
机译:用于在蜂窝无线网络内提供位置估计服务的增强型信号传播模型和算法选择器。
机译:是由GPCR / GEF激活多个信号的信号放大模型与广泛的异源三聚体和RAS超家族有关的GTPasesGTPases?
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:通过分析眼睛中选定区域的拉曼光谱信号,评估血脑屏障动力学或识别或测量受试者中的选定物质或毒素