機(jī)譯：使用非線性動(dòng)力學(xué)方法（Lyapunov指數(shù)Lempel-Ziv復(fù)雜度和多尺度熵）對(duì)結(jié)構(gòu)性局灶性癲癇進(jìn)行腦電圖分析
機(jī)譯：使用非線性動(dòng)力學(xué)方法（Lyapunov指數(shù)，LEMPEL-ZIV復(fù)雜性和多尺度熵）結(jié)構(gòu)焦點(diǎn)癲癇中的腦電圖分析
機(jī)譯：腦電測(cè)量的多尺度Lempel-Ziv復(fù)雜度
機(jī)譯：用于監(jiān)視齒輪的非線性參數(shù)：Lempel-Ziv，近似熵和樣本熵復(fù)雜度之間的比較
機(jī)譯：通過多尺度Lempel-Ziv復(fù)雜性進(jìn)行腦電圖分析以檢測(cè)癲癇
機(jī)譯：腦電行為的腦電圖分析及其在癲癇中的應(yīng)用。
機(jī)譯：Multiscale置換LEMPEL-ZIV復(fù)雜度測(cè)量生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析：焦點(diǎn)EEG信號(hào)的解釋和應(yīng)用
機(jī)譯：EEG信號(hào)在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非線性動(dòng)力學(xué)使用非線性動(dòng)力學(xué)。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了對(duì)應(yīng)于健康人的EEG信號(hào)，癲癇發(fā)作期間的癲癇患者和Seizureattacks。腦電圖（EEG）首先被憑經(jīng)上分解為內(nèi)在模式功能（IMF）。這些IMF的非線性動(dòng)力學(xué)在最大范圍的指數(shù)（LLE）和相關(guān)尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析應(yīng)用于與健康人相對(duì)應(yīng)的大型腦電圖（Asepileptic患者）（兩者都有癲癇發(fā)作）。因此，所獲得的LLE和CD表展的價(jià)值可以從EMD領(lǐng)域的其他EEG信號(hào)中清晰地區(qū)分腦電圖的表達(dá)展示。本擬議的方法可以幫助研究人員以預(yù)測(cè)癲癇發(fā)作的癲癇發(fā)作技術(shù)。索引術(shù)語(yǔ) - 腦電圖（EEG），仿真態(tài)分解（EMD），最大的Lyapunov指數(shù)（LLE），相關(guān)維度（CD），癲癇發(fā)作。作者與電氣電子和電子工程公司，孟加拉國(guó)工程和技術(shù)大學(xué)，孟加拉國(guó)達(dá)卡 - 1000（電子郵件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信號(hào)歧視在EMD領(lǐng)域的非線性動(dòng)態(tài)，”計(jì)算機(jī)電氣工程卷國(guó)際雜志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇論文對(duì)情緒的看法，使用建設(shè)性的學(xué)習(xí)言論下一篇論文物理層障礙意識(shí)到OVPN連接選擇機(jī)制版權(quán)所有?2008-2013。國(guó)際計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)協(xié)會(huì)出版社（IACSIT Press）
