Generation and Interpretation of the Electrocardiogram pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Proquest Info & Learning

作者:Paine, Robert

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:90.3

装帧:Pap

isbn号码:9780812111316

丛书系列:

图书标签:

• 心电图
• 心电生理学
• 医学
• 诊断
• 临床医学
• 心血管疾病
• 生理学
• 医学教育
• 医学研究
• 心律失常

现代生物医学信号处理：理论与实践 图书简介 本书深入探讨了现代生物医学信号处理领域的核心理论、先进技术及其在临床实践中的广泛应用。全书结构严谨，内容详实，旨在为生物医学工程、电子信息工程、临床医学以及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级学生提供一个全面且深入的学习资源。 第一部分：生物医学信号基础与采集技术 本部分着重于构建理解复杂生物信号的理论基础，并详细阐述了信号从人体内捕获到数字化过程中的关键技术挑战与解决方案。 第一章：生命体电生理基础与信号源特性 本章首先回顾了细胞膜电位、动作电位生成和传导的基本生物物理机制。重点分析了不同生理系统（如心肌、神经元、骨骼肌）产生的生物电信号的固有频率范围、幅度特征、随机性与周期性成分。深入讨论了源极（Source-to-Tissue）的电耦合机制，包括欧姆定律在不均匀导电介质中的应用，以及如何利用体积传导理论（Volume Conduction Theory）来理解体表电位分布。此外，本章还详细介绍了生物信号采集中的固有噪声来源，包括热噪声、散粒噪声以及由环境因素（如工频干扰、运动伪迹）引入的干扰信号的特性分析。 第二章：生物医学信号的数字化与预处理 本章聚焦于将连续的模拟生物信号转化为可供计算机处理的离散数据的过程。详细阐述了采样理论，包括奈奎斯特-香农采样定理及其在低频生物信号（如脑电、心电）采集中的实际应用考量，尤其关注欠采样与过采样的影响。量化过程的精度损失分析，如量化噪声的建模与抑制。预处理是信号分析的关键第一步，本章深入探讨了基线漂移的数学模型（高通滤波器的设计与实现）和高频噪声的抑制（低通滤波器的设计，包括巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器在数字域的实现）。还包括了对信号进行放大、衰减和阻抗匹配的电路设计原理，确保信号的信噪比（SNR）在采集端得到最大优化。 第二部分：时域与频域分析方法 本部分是信号处理的核心理论部分，系统介绍了分析生物医学信号的经典与现代方法。 第三章：经典时域分析与特征提取 时域分析直接考察信号的瞬时幅度变化。本章详细讲解了信号的统计描述，包括均值、方差、偏度、峰度在评估信号稳定性和形态分布上的应用。重点分析了基于事件的特征提取，例如在心电图（ECG）中对P波、QRS波群、T波的精确时间定位（R峰检测算法，如Pan-Tompkins算法的改进）和形态参数（幅度、宽度、间隔）的计算。在肌电图（EMG）分析中，探讨了均方根（RMS）、零交叉率（ZCR）和包络提取技术在评估肌肉活动强度中的作用。本章强调了信号的非平稳性对简单时域统计量的影响，并引入了滑动窗口技术来适应信号的动态变化。 第四章：傅里叶分析与频域特征 频率是理解周期性或准周期性生物过程的关键维度。本章从连续时间傅里叶变换（CTFT）出发，深入讲解了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。详细讨论了FFT在谱分析中的局限性，如谱泄漏（Leakage）现象及其对策，包括使用不同的窗函数（汉宁窗、海明窗等）。系统性地分析了不同生物信号的功率谱密度（PSD），例如脑电信号的Alpha、Beta、Theta、Delta波段的能量分布及其在诊断中的意义。此外，还引入了周期图估计、韦尔奇平均法等高级谱估计技术以提高低分辨率下的频率估计精度。 第五章：高分辨率谱分析与参数化模型 对于需要更精细频率分辨率或模型化描述的信号，本章介绍了参数化谱估计方法。重点讲解了自回归（AR）、自回归滑动平均（ARMA）模型在生物信号频谱拟合中的应用，特别是如何利用Yule-Walker方程估计AR模型的系数，从而在较短的观测数据长度下获得高分辨率的功率谱估计。探讨了最小方差无偏（LOMU）谱估计器的原理及其在心率变异性（HRV）分析中的优势，并对比了经典周期图法与现代模型法在处理低频信号时的性能差异。 第三部分：高级时频分析与非线性动力学 现代生物系统表现出显著的非线性和非平稳性，本部分致力于介绍处理这类复杂信号的先进工具。 第六章：小波变换及其在生物信号中的应用 小波分析是解决信号在不同时间尺度上具有不同特征问题的强大工具。本章详细介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的数学基础，包括尺度函数、小波基的选择（如Daubechies、Morlet小波）。重点阐述了小波包分解在多分辨率分析中的优势，并详细介绍了如何利用小波阈值去噪技术（如硬阈值、软阈值）有效地去除信号中的随机噪声，同时保留重要的瞬态特征。应用案例包括检测心电信号中的瞬时突变、分析癫痫发作期间脑电信号的瞬时高频活动。 第七章：瞬态事件分析与模式识别 生物医学信号中的瞬态事件往往携带关键诊断信息。本章专注于检测和分割这些稀有事件。除了基于阈值和形态学的传统方法外，深入探讨了基于匹配滤波（Matched Filtering）技术来增强特定模板信号的检测能力。引入了盲源分离（BSS）技术，尤其是独立成分分析（ICA），用于从混合信号中分离出独立的神经活动源或运动伪迹。此外，本章还介绍了隐藏马尔可夫模型（HMM）在序列事件分类，如睡眠分期，中的建模思想。 第八章：非线性动力学与复杂度度量 本章超越了线性系统分析的范畴，探索了生物信号背后的复杂系统特性。介绍了相空间重构技术（如延时嵌入法，Takens' Theorem），并详细解释了如何选择合适的嵌入维度和延时参数。核心内容包括李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponent）的计算，用于量化系统的混沌程度；相关维数（Correlation Dimension）的估计，用于评估系统的有效自由度。复杂度分析方面，详细阐述了近似熵（ApEn）和样本熵（SampEn）在量化心率或脑电信号节律复杂性中的应用，并讨论了这些度量如何与疾病状态（如心力衰竭、阿尔茨海默病）相关联。 第四部分：应用与系统集成 本部分将理论方法与实际的系统设计和临床需求相结合。 第九章：生物医学信号监测系统设计 本章从系统工程角度审视信号处理的应用。讨论了便携式和可穿戴监测设备的设计约束，包括功耗优化、实时处理能力和抗运动伪迹的挑战。详细分析了信号采集前端（Analog Front-End, AFE）的电路选择，如低功耗斩波放大器和高精度ADC的选用。软件实现方面，探讨了嵌入式系统（如DSP/FPGA）中实时信号处理算法的移植与优化，强调了算法的鲁棒性和计算效率。 第十章：临床诊断中的集成方法与案例研究 本章通过具体的临床案例展示信号处理技术的价值。案例研究涵盖了心律失常的自动检测与分类、睡眠呼吸暂停的客观评估、以及基于脑电图的麻醉深度监测。重点讨论了如何将多模态信号（如ECG、PPG、呼吸信号）进行融合分析，以提高诊断的准确性和特异性。最后，展望了机器学习和深度学习（如CNN、RNN）在生物医学信号自动诊断系统中的最新进展和未来潜力，强调了数据标注和模型可解释性的重要性。 本书力求在理论深度和工程实用性之间取得平衡，是生物医学信号处理领域不可或缺的参考手册。

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我花了相当的时间来消化书中关于心电图数据解释的部分，不得不说，它的切入点非常新颖。它不像传统临床教材那样，仅仅罗列各项指标和对应的心脏病变，而是试图从信息论和信号分析的角度，去解读这些波形所承载的诊断信息是如何被“编码”和“解码”的。这种跨学科的视角令人耳目一新。例如，书中对P波、QRS波群、T波形态学变化的系统性分类和参数化描述，都建立在对心电信号时频特性的深入分析之上。作者巧妙地将复杂的临床判断过程，拆解成了几个可量化的分析步骤，这对于正在尝试开发辅助诊断系统的AI开发者来说，简直是如获至宝。唯一感到略有不足的，是在某些罕见或极其复杂的传导阻滞案例的解析上，虽然提到了理论基础，但实际的波形示例和临床病理的对应强度略显单薄，希望未来修订版能在这方面加强，提供更多案例支撑，让理论与实践的衔接更为紧密。

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这本关于心电图生成的书，从技术角度来看，确实提供了一个深入的框架。它详尽地探讨了从生理模型构建到信号处理的每一步，让我这个对基础理论有一定了解的读者感到非常受用。作者没有满足于简单的描述，而是深入挖掘了影响心电图波形形成的复杂生物物理机制，比如心肌细胞的动作电位、传导系统的特性，以及这些因素如何通过体表电极采集转化为我们看到的波形。特别是关于模拟心脏活动不同病理状态（如心肌缺血、心律失常）的建模方法，书中给出的数学描述和计算流程相当严谨，让人能清晰地理解“为什么”一个特定病理会产生“什么样的”电信号变化。对于那些希望超越教科书层面的、想自己动手构建或优化心电图模拟系统的工程师或研究人员来说，这本书无疑是一份宝贵的参考指南，它提供的不仅仅是结果，更是背后的逻辑和算法支撑。我对其中关于噪声抑制和信号重建的技术讨论印象尤为深刻，那部分内容处理得非常专业且实用。

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坦白讲，这本书的深度和广度远超我的预期，但它绝对不是一本轻松的读物。那些试图快速掌握心电图基础知识的初学者可能会在某些数学推导和计算细节上感到吃力。然而，对于那些已经具备信号处理背景，并希望将知识应用于心脏电生理领域的人来说，它提供了一个扎实且无懈可击的理论基石。它对心电图生成过程的分解，清晰地揭示了从“心脏跳动”到“屏幕显示”中间所经历的每一个物理和数学转换环节。尤其是关于不同电极导联系统（如12导联系统）的几何布局及其对信号空间重建能力的讨论，非常精辟。它帮助我理解了为什么有些导联组合比其他组合对特定区域的病变更敏感。这种对系统整体结构的透彻理解，是任何零散学习资料都无法比拟的，它培养的是一种系统性的、批判性的分析思维。

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作为一名对生物医学工程领域抱有浓厚兴趣的自学者，我发现这本书在“生成”这一环节上的叙述方式，极大地激发了我的实践欲望。它不仅仅停留在理论介绍，更像是为读者提供了一套详尽的“食谱”。从电极放置的位置学、到组织电导率的各向异性影响，书中对如何保证模拟输出的生物学合理性，有着近乎偏执的细节关注。我尤其欣赏作者在讨论不同计算模型（如有限元法、边界元法）的优缺点和适用场景时所展现出的客观和平衡。这使得读者可以根据自己的计算资源和研究深度，选择最合适的模拟策略。读完这部分，我仿佛明白了许多心脏电生理研究中常见的数值模拟结果差异的根源，原来很多细微的参数调整都会导致截然不同的电位图谱。这本书更像是一本“动手做”的指南，而不是一本“陈述事实”的百科全书，这一点非常难得。

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这本书的价值，很大程度上体现在它对心电图“解释”这一环节的系统性重构上。它不是简单地罗列诊断规则，而是试图建立一套从基本电活动到宏观波形特征之间的映射关系网络。作者在探讨心室同步性对QRS波时限和振幅的影响时，引用了大量的计算结果和对比实验数据，这使得抽象的生理概念变得具体可感。我个人特别欣赏书中对心电图信号作为一种时间序列数据的处理方式，它将经典的电生理知识与现代数据科学的分析工具结合了起来。这本书迫使我重新审视自己过去对心电图的一些“约定俗成”的理解，并从更深层次的物理和数学原理上去验证这些理解的正确性。尽管某些章节的数学密度较高，但一旦攻克，所获得的洞察力是巨大的，它为未来基于AI的心电图分析和生成技术的研发，搭建了一个坚实的学术阶梯。

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