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出版者:Academic Press

作者:Wim van Drongelen

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2006-12-27

价格:USD 91.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123708670

丛书系列:

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《神经科学信号处理》—— 深入探索神经系统信息流动的精密艺术 在这本全面而富有洞察力的著作中，您将踏上一段激动人心的旅程，揭示神经科学研究中信号处理的核心原理及其在理解大脑运作机制中的至关重要性。本书并非直接介绍特定神经科学实验技术或详尽的生物学模型，而是聚焦于那些构成了我们解读神经活动基础的通用数学和计算框架。 我们相信，无论是经验丰富的神经科学家、严谨的计算神经生物学家，还是对脑科学充满好奇的学生，都能够从中受益。本书将引导您领略那些让神经信号从微观的离子通道波动到宏观的群体活动得以显现、分析和解释的强大工具。 核心内容概述： 信号的本质与表征： 我们从最基础的层面出发，探讨神经信号的物理和生物学基础，以及如何将其转化为可供分析的数学模型。您将学习到时间序列数据的特性，以及不同类型神经信号（如动作电位、突触后电位、局部场电势、脑电图/脑磁图信号、fMRI信号等）的独特之处，并了解如何选择最适合描述它们的数学语言。 滤波与降噪： 真实世界的神经生理数据往往伴随着各种噪声，这不仅会干扰信号的真实特征，还会误导研究结论。本书将深入剖析各种滤波技术，包括但不限于： 时域滤波： 如移动平均、指数平滑等，用于平滑数据和去除高频噪声。 频域滤波： 详尽讲解低通、高通、带通和带阻滤波器，并阐述其在隔离特定频率成分（如 alpha、beta、theta 波）或去除电源线噪声等方面的应用。您将学习到傅里叶变换的原理，理解如何从频域视角分析信号，以及如何设计和实现Butterworth、Chebyshev、Elliptic等不同类型的滤波器。 小波分析： 探索一种更先进的信号处理技术，它能够同时在时间和频率上提供高分辨率，特别适合分析非平稳信号，如瞬时频率变化或短暂的神经事件。 特征提取与降维： 面对海量而高维的神经数据，如何有效地提取出关键信息，并将其转化为更易于管理的特征，是神经科学研究面临的重大挑战。本书将介绍： 时间域特征： 如峰值幅度、宽度、潜伏期、发放率、发放模式等，以及如何从连续的信号中准确地识别和量化这些特征。 频率域特征： 如何利用功率谱密度（PSD）分析揭示信号在不同频率上的能量分布，以及如何从中提取出有意义的频带功率、中心频率等特征。 时频分析： 结合短时傅里叶变换（STFT）和小波变换，分析信号随时间变化的频率成分，揭示神经活动的动态特性。 降维技术： 如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，如何将高维神经数据压缩成低维空间，同时保留尽可能多的重要信息，并用于去除伪迹或发现隐藏的神经活动模式。 信号分离与伪迹去除： 神经生理记录中常常混杂着来自生理（如眨眼、肌肉活动）或非生理（如电极干扰）的伪迹，它们可能掩盖真实的神经信号。本书将指导您掌握： 独立成分分析（ICA）在伪迹去除中的应用： 理解ICA如何将混合信号分解为统计上独立的成分，从而识别和分离出非神经源的伪迹。 回归分析与模板匹配： 利用已知伪迹模式来校正原始数据。 其他先进的信号分离技术。 统计分析与模型构建： 信号处理的最终目的是为了理解背后的生物学过程。本书将介绍如何运用统计工具来分析处理后的神经信号： 相关性分析： 衡量不同神经信号或神经信号与行为之间的关系。 格兰杰因果关系检验： 探索神经元群体或脑区之间的信息流动方向。 模型拟合与验证： 使用简化的数学模型来描述神经活动，并评估模型对数据的拟合程度。 新兴技术与未来展望： 随着神经科学技术的飞速发展，新的数据类型和分析需求不断涌现。本书将对单细胞记录、钙成像、光遗传学等新兴技术中的信号处理挑战进行探讨，并展望未来在神经信息解读方面的发展方向。 《神经科学信号处理》旨在为您提供一个坚实的理论基础和一套实用的方法论，帮助您更自信、更精确地分析和解释复杂的神经数据，从而在神经科学研究的道路上不断前行，解锁大脑的更多奥秘。无论您是探索神经信息编码机制，还是试图理解疾病状态下的异常脑活动，本书都将是您不可或缺的智慧伙伴。

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这本书对于初学者非常友好，但同时也提供了足够的深度，能够满足有一定基础的读者的需求。作者在介绍每一种信号处理技术时，都会先从其基本原理开始，然后逐步深入到其在神经科学研究中的具体应用，并附带了实际的数据示例和代码片段。这些代码通常使用Python和MATlab等流行的数据科学语言编写，这极大地降低了读者的实践门槛。我尤其欣赏书中关于数据预处理和降噪的详尽介绍。例如，在处理EEG或MEG数据时，往往会受到各种伪迹的干扰，如眨眼、肌肉活动、外部电磁干扰等。作者详细介绍了如何识别和去除这些伪迹，包括使用空间滤波器（如ICA、CSP）和时间滤波器。 他还提供了如何处理缺失数据、如何进行信号平滑和标准化等实用技巧。对于数据可视化，书中也给出了很多优秀的范例，如何绘制时域信号、频率谱、时频图、相关性热力图等，这些可视化图表不仅有助于直观地理解分析结果，也为撰写研究论文提供了高质量的图示素材。总的来说，这本书为我提供了一个坚实的理论基础和一套实用的分析工具，让我能够更自信地开展自己的神经科学研究。

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对于任何想要深入理解神经科学数据背后机制的研究者来说，这本书都是一本不可或缺的参考书。作者的专业知识和清晰的表达能力令人赞叹，他能够将信号处理领域庞大而复杂的知识体系，以一种条理清晰、循序渐进的方式呈现出来。我注意到他在介绍每一种分析技术时，都会先阐述其数学原理，然后通过具体的神经科学问题来展示其应用。例如，在讲解如何分析脑电图（EEG）的节律时，他会从傅里叶变换入手，解释如何计算EEG信号在不同频段（如alpha、beta、gamma）的功率谱密度，并结合实际的认知任务，如视觉刺激、听觉刺激或运动想象，来分析这些节律的变化。 他还深入探讨了如何利用格兰杰因果分析来研究不同脑区之间的信息传递方向，这对于理解大脑的功能连接和信息处理通路至关重要。这本书的价值在于它不仅提供了工具，更重要的是教会了读者如何思考，如何根据研究问题选择合适的分析方法，并如何解读分析结果。我尤其喜欢他在讨论如何处理多模态神经数据时所提出的建议，例如如何将EEG和fMRI数据进行整合分析，以获得更全面的神经活动信息。

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这本书无疑是一本引人入胜的书，它以一种令人惊叹的方式将信号处理的复杂理论与神经科学的迷人世界巧妙地融合在一起。从我翻开第一页开始，就立刻被作者的叙述风格所吸引，他用一种平易近人却又不失严谨的态度，带领我一步步探索隐藏在神经活动背后的数学语言。我一直对神经科学抱有浓厚的兴趣，但信号处理对我来说一直是难以逾越的门槛，总觉得充斥着晦涩难懂的公式和抽象的概念。然而，《Signal Processing for Neuroscientists》彻底改变了我的看法。作者并非直接抛出冷冰冰的数学定义，而是通过大量的神经科学实例，例如脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、局部场电位（LFP）以及单细胞记录等，来阐释信号处理技术的核心思想。他会从一个典型的神经信号采集场景出发，比如记录一簇神经元在特定刺激下的发放模式，然后引出需要解决的问题，比如如何从嘈杂的数据中提取出有用的信息，如何识别不同神经元之间的同步性，或者如何追踪信号在不同脑区之间的传播路径。 我尤其欣赏作者在解释傅里叶变换、小波变换、滤波器设计等关键概念时所采用的方法。他没有仅仅停留在数学公式的推导上，而是深入剖析了这些工具在处理神经数据时的物理意义和生物学解释。例如，在讲解傅里叶变换时，他会把它类比成把一段复杂的音乐分解成不同频率和强度的纯音，从而揭示神经信号在不同频率成分上的活动特征，比如alpha波、beta波等在特定认知任务中的作用。对于小波变换，他则形象地比喻成用不同“尺寸”和“形状”的窗口去观察信号，这样不仅能捕捉到信号的频率信息，还能保留其时间信息，这对于分析短暂且变化迅速的神经事件至关重要。书中对于各种滤波器的介绍也十分详尽，从最基本的低通、高通、带通滤波器，到更复杂的陷波滤波器，作者都提供了清晰的图示和代码示例，展示它们如何有效地去除伪迹、增强目标信号。

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作为一名对神经科学充满热情的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和应用信号处理技术来分析神经数据的书籍。《Signal Processing for Neuroscientists》无疑达到了我的期望，并且超出了我的预期。作者的写作风格非常吸引人，他能够将枯燥的数学公式和复杂的算法，通过生动形象的语言和丰富的案例，变得既易于理解又充满趣味。我非常欣赏他在讲解各种滤波器设计时所采用的方法，例如如何根据不同的神经信号特性和研究目的来选择合适的滤波器类型和参数，这对于获得清晰、有意义的分析结果至关重要。 书中对降维技术，如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）的讲解也十分到位。他详细解释了这些技术在处理高维度神经数据时如何帮助我们提取关键信息，并展示了它们在去除伪迹、分离不同神经活动模式等方面的强大能力。我还特别注意到他关于脑机接口（BCI）部分的内容，这为我对如何将信号处理技术应用于实际应用领域提供了全新的视角。通过这本书，我不仅学到了理论知识，更重要的是掌握了解决实际问题的能力。

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这本书的另一大亮点在于其对统计学和机器学习方法在神经科学研究中的应用的深入探讨。随着研究数据的爆炸式增长，仅仅依靠传统的信号处理方法已经不足以应对复杂性和高维度性。作者很明智地将诸如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、非负矩阵分解（NMF）等降维和特征提取技术引入其中，并详细阐述了它们在神经数据分析中的具体应用。例如，在分析EEG数据时，PCA可以帮助识别数据中方差最大的几个成分，这些成分往往对应着主要的神经活动模式，而ICA则能够将混合在一起的信号源分离出来，例如区分出眼动产生的伪迹和真实的脑电活动。 此外，作者还花了不少篇幅介绍模式识别和分类算法，如支持向量机（SVM）、逻辑回归、k-近邻（KNN）等。这些算法在构建脑机接口（BCI）系统，或者预测大脑状态（如睡眠阶段、情绪状态）方面发挥着至关重要的作用。我特别喜欢作者讲解SVM时，将其比作寻找一个“最优的超平面”来区分不同类别的数据点，并且深入浅出地解释了核技巧如何处理非线性可分的数据。书中还穿插了许多关于如何评估模型性能的讨论，包括准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等，这些都为读者提供了实用的指导，确保我们能够客观地评价自己所开发的分析模型的有效性。

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这本书最让我印象深刻的一点是它对时频分析方法的细致讲解。神经科学的研究对象往往是动态变化的，单个信号的频率信息在不同时间点上可能发生显著变化，因此，仅仅分析信号的整体频率成分或者整体时间序列，都可能丢失关键的动态信息。作者通过引入短时傅里叶变换（STFT）和更高级的小波变换，为我们揭示了如何同时考察信号在时间维度和频率维度上的变化。STFT通过将信号分成一系列重叠的时间窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换，从而得到了信号的“时频图”，这就像给神经信号拍了一组“运动特写”，让我们能够看到某个频率成分在何时出现、何时消失。 而小波变换则在STFT的基础上提供了更好的时频分辨率。作者解释说，小波变换使用具有不同“尺度”（scale）的基函数（wavelets）来分解信号，尺度越小，对应着高频率和高时间分辨率；尺度越大，则对应着低频率和低时间分辨率。这种“多分辨率分析”的特性使得小波变换非常适合捕捉神经信号中不同时间尺度的特征，无论是快速的神经发放还是缓慢的脑电节律，都能被有效地识别和分析。书中提供了丰富的示例，展示了如何利用时频分析来识别神经元放电的模式、观察不同脑区节律的同步性变化，以及理解大脑在执行特定认知任务时如何动态地调整其活动频率。

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这本书的深度和广度都令人印象深刻，它涵盖了神经科学信号处理的几乎所有关键方面。从基础的采样理论、离散信号处理，到高级的时频分析、非线性动力学分析，几乎没有遗漏。作者在解释这些概念时，不仅注重数学上的严谨性，更注重其在神经科学研究中的生物学意义和解释。我尤其喜欢他关于如何分析神经元发放序列时所提供的多种方法，包括计算发放率、发放间隔直方图、自相关函数以及互相关函数等，这些方法对于理解单个神经元的活动特性以及神经元群体之间的同步性至关重要。 书中还详细介绍了如何使用统计模型来分析神经数据，例如线性回归、广义线性模型（GLM），以及如何利用贝叶斯方法来进行模型推断。作者还关注了时空动力学分析，比如如何利用空间滤波和时间滤波来分离不同来源的神经信号，以及如何利用动态因果建模来推断大脑区域之间的连接强度和方向。对我而言，这本书不仅是一本教材，更是一份宝贵的资源库，为我提供了解决各种复杂神经科学数据分析问题的灵感和方法。

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我对这本书的篇章结构和内容组织感到非常满意。作者循序渐进，从最基础的信号表示和采样理论开始，逐步过渡到更复杂的信号处理技术和应用。例如，在讲解了基本信号的傅里叶分析之后，他并没有急于跳到高级算法，而是先花了不少时间讲解了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的原理以及它们在处理数字信号时的优势。接着，他引入了序列的自相关和互相关分析，这对于理解神经元之间的同步性以及分析时间序列的依赖关系非常重要。 书中还专门辟章节来讨论如何处理和分析多通道神经数据，例如如何构建协方差矩阵、如何进行主成分分析来降低维度、以及如何使用 ICA 来解混合信号。对于神经科学研究中的各种特定数据类型，如电生理记录（EEG、LFP、单细胞发放）、神经影像数据（fMRI、MEG），作者都提供了相应的分析方法论。我尤其喜欢他关于如何从大量神经元发放数据中提取信息，例如计算发放率、分析发放模式（如发放集群）以及进行神经元群体动力学分析的部分。这些内容对于理解大脑的计算机制至关重要。

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这本书不仅仅是一本理论书籍，它更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何在实践中运用信号处理的技术来解决神经科学中的实际问题。作者的写作风格清晰、流畅，并且充满了启发性。他善于运用类比和直观的解释来阐明抽象的概念，这使得复杂的数学原理变得易于理解。例如，在解释卡尔曼滤波器时，他将其比作一个“预测-更新”的过程，就像在黑暗中摸索前进，根据之前的经验进行预测，然后根据新的观测进行校正，从而不断提高估计的准确性。 书中还提供了大量的实践案例，这些案例涵盖了从基础的电生理信号分析到复杂的脑机接口设计。我特别关注了他关于如何设计和优化神经信号滤波器的部分，这对于减少实验数据中的噪声和伪迹至关重要。他详细介绍了各种滤波器的类型，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、贝塞尔滤波器等，并讨论了它们各自的优缺点以及在不同应用场景下的选择。此外，作者还强调了数据预处理的重要性，包括去除基线漂移、眼动伪迹、肌肉伪迹等，并提供了具体的处理方法和代码示例。

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这本书的价值在于它提供了一个全面的框架，帮助研究者理解如何将数学工具应用于揭示大脑活动的奥秘。作者在讲解每一种信号处理技术时，都会预设一个具体的神经科学问题，然后逐步引导读者思考如何运用该技术来解决这个问题。例如，在介绍互相关分析时，他会以两个神经元发放序列的同步性为例，解释互相关函数如何量化它们在时间上的相似性，以及如何通过移动时间滞本来找到它们之间最强的相关性。 他还深入探讨了非线性信号处理技术，如相空间重构、Lyapunov指数、熵计算等，这些技术对于理解大脑的复杂动力学行为至关重要。作者通过对这些方法的细致讲解，帮助读者理解大脑活动中可能存在的混沌和分形特征。我尤其喜欢他在讨论如何从复杂的神经电生理数据中识别和分类神经元发放模式时所提供的详尽步骤，包括阈值设定、波形匹配、聚类分析等，这些都是进行神经活动分析的基础。

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