Autor der Publikation

Characterization and Classification of EEG Attention Based on Fuzzy Entropy.

, , , und . ICDMA, Seite 277-280. IEEE Computer Society, (2012)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Adaptive Stacked Denoising Autoencoder for Work Mode Identification of Airborne Active Phased Array Radar., , , und . AsiaSim/SCS AutumnSim (1), Volume 643 von Communications in Computer and Information Science, Seite 227-236. (2016)Visual abnormality detection framework for train-mounted pantograph headline surveillance., , und . ITSC, Seite 847-852. IEEE, (2014)Radar Emitter Signal Recognition Based on Feature Selection and Support Vector Machines., , , , und . ICIC (1), Volume 3644 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 707-716. Springer, (2005)Deep adaptive temporal network (DAT-Net): an effective deep learning model for parameter estimation of radar multipath interference signals., , , , und . EURASIP J. Adv. Signal Process., 2023 (1): 94 (Dezember 2023)Characterization and Classification of EEG Attention Based on Fuzzy Entropy., , , und . ICDMA, Seite 277-280. IEEE Computer Society, (2012)Fault analysis of High Speed Train with DBN hierarchical ensemble., , , , und . IJCNN, Seite 2552-2559. IEEE, (2016)Multi-Agent System for Multimedia Communications Traversing NAT/Firewall in Next Generation Networks., und . CNSR, Seite 99-104. IEEE Computer Society, (2004)The study of cooperative behavior in predator-prey problem of multi-agent systems., und . ISADS, Seite 90-96. IEEE Computer Society, (2005)Intra-pulse Modulation Recognition of Unknown Radar Emitter Signals Using Support Vector Clustering., , und . FSKD, Volume 4223 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 420-429. Springer, (2006)Learning features from High Speed Train vibration signals with Deep Belief Networks., , , und . IJCNN, Seite 2205-2210. IEEE, (2014)