生物醫(yī)學(xué)信號處理

內(nèi)容概要

本書共分16章：主要內(nèi)容有生物電磁現(xiàn)象產(chǎn)生機(jī)制及其測量；隨機(jī)信號的基本知識；檢測和估計的任務(wù)及基本原理；匹配濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、自適應(yīng)濾波的理論、設(shè)計和應(yīng)用；功率譜估計經(jīng)典方法、現(xiàn)代方法的基本理論和各種估計算法；高階譜分析理論和技術(shù)基礎(chǔ)；心電圖、腦電圖、腦誘發(fā)電位的分析、提取和處理；腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)胞外鋒電位的處理。 　　本書是目前關(guān)于生物信號處理內(nèi)容較全面、系統(tǒng)的一本教材，作者長期在科研、教育的第一線上工作，使本書經(jīng)典內(nèi)容深入淺出且言簡意賅，同時又緊跟學(xué)科前沿。另外，根據(jù)作者多年教學(xué)工作，針對內(nèi)容的重點和疑點，本書有較多的例題和習(xí)題來幫助讀者學(xué)習(xí)。 　　本書既可作為生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)本科生的教材，也可作為生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)研究生和從事生物醫(yī)學(xué)信號處理的研究人員的參考書。

書籍目錄

第1章 生物電磁現(xiàn)象產(chǎn)生機(jī)制及其測量  1.1 概述　1.2 生物電磁現(xiàn)象及其產(chǎn)生機(jī)制　1.3 生物電磁信號的測量與分析　1.4 生物電磁信號測量技術(shù)的應(yīng)用　習(xí)題第2章 隨機(jī)信號分析　2.1 概述　2.2 隨機(jī)信號的特征　2.3 常見的隨機(jī)過程　2.4 隨機(jī)信號的聯(lián)合特征　2.5 離散時間隨機(jī)信號的特征　2.6 非白噪聲的正交展開　習(xí)題第3章 隨機(jī)信號通過線性時不變系統(tǒng)　3.1 概述　3.2 二端線性時不變系統(tǒng)　3.3 多端線性時不變系統(tǒng)　3.4 離散隨機(jī)信號通過線性時不變系統(tǒng)　習(xí)題第4章 信號檢測　4.1 概述　4.2 常見檢測準(zhǔn)則(檢測判據(jù))　4.3 多次觀察　4.4 多元檢測　習(xí)題 第5章 信號的參數(shù)估計 　5.1 概述　5.2 非線性估計　5.3 應(yīng)用舉例　5.4 估計量的性質(zhì)　5.5 線性估計　習(xí)題第6章 功率譜估計的經(jīng)典方法　6.1 概 述　6.2 自相關(guān)序列的估計　6.3 周期圖及其估計質(zhì)量　6.4 改善周期圖質(zhì)量的方法　習(xí)題第7章 功率譜估計的現(xiàn)代方法　7.1 概述　7.2 譜估計的參數(shù)模型方法　7.3 AR模型的Yule—Walker方程　7.4 Levinson—I)urbin算法　7.5 AR模型的穩(wěn)定性及其階的確定　7.6 AR譜估計的性質(zhì)　7.7 格形濾波器　7.8 AR模型參數(shù)提取方法　7.9 AR譜估計的異常現(xiàn)象及其補(bǔ)救措施　7.10 MA和ARMA模型譜估計　習(xí)題第8章 確定性信號的提取　8.1 概述　8.2 白噪聲背景下的匹配濾波器　8.3 離散時間形式的匹配濾波器　8.4 相關(guān)檢測——似然比檢驗的擴(kuò)展　8.5 非白噪聲中已知信號的檢測　8.6 應(yīng)用實例　8.7 相干平均法提取腦誘發(fā)電位　習(xí)題第9章 維納濾波　9.1 概述　9.2 波形線性均方估計的正交原理　9.3 維納一霍夫(Wiener-Horf)積分方程　9.4 非因果的維納濾波問題　9.5 因果的維納濾波器　9.6 預(yù)測問題　9.7 后驗維納濾波與互補(bǔ)維納濾波　9.8 矢量情況下的離散維納濾波　9.9 時空多通道離散維納濾波　9.10 線性變換等效離散維納濾波　9.11 應(yīng)用實例　習(xí)題第10章 卡爾曼濾波　10.1 概述　10.2 純量卡爾曼濾波　10.3 純量一步預(yù)測　10.4 矢量卡爾曼濾波器　10.5 應(yīng)用實例　習(xí)題第11章 自適應(yīng)濾波　11.1 概述　11.2 橫向結(jié)構(gòu)的隨機(jī)梯度法　11.3 應(yīng)用實例　11.4 隨機(jī)梯度法的引申　11.5 格形結(jié)構(gòu)的隨機(jī)梯度法　11.6 遞歸的最小二乘法　習(xí)題第12章 高階譜分析　12.1 概述　12.2 三階相關(guān)和雙譜的定義及其性質(zhì)　12.3 累量和多譜的定義及其性質(zhì)　12.4 累量和多譜估計　12.5 基于高階譜的相位譜估計　12.6 基于高階譜的模型參數(shù)估計　12.7 利用高階譜確定模型的階　12.8 多譜的應(yīng)用　習(xí)題第13章 心電信號的QRS復(fù)波檢測　13.1 概述　13.2 ECG的功率譜　13.3 帶通濾波方法　13.4 差分法　13.5 模板匹配法　13.6 QRS復(fù)波檢測算法　習(xí)題第14章 自發(fā)腦電信號的處理　14.1 概述　14.2 腦電圖瞬態(tài)的提取　14.3 準(zhǔn)平穩(wěn)分段　14.4 特征提取——傳統(tǒng)方法　14.5 特征提取——現(xiàn)代方法　習(xí)題第15章 誘發(fā)腦電信號的處理　15.1 概述　15.2 聽覺誘發(fā)電位的提取與處理　15.3 視覺誘發(fā)電位的處理　習(xí)題第16章 腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)胞外鋒電位的處理　16.1 概述　16.2 胞外鋒電位數(shù)據(jù)序列的獲取　16.3 Spike脈沖的提取　16.4 Spike脈沖的分類　16.5 相關(guān) 　16.6 爆發(fā)(burst)信號的處理　習(xí)題參考文獻(xiàn)

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