具体描述
Electroencephalograms (EEGs) are becoming increasingly important measurements of brain activity and they have great potential for the diagnosis and treatment of mental and brain diseases and abnormalities. With appropriate interpretation methods they are emerging as a key methodology to satisfy the increasing global demand for more affordable and effective clinical and healthcare services. Developing and understanding advanced signal processing techniques for the analysis of EEG signals is crucial in the area of biomedical research. This book focuses on these techniques, providing expansive coverage of algorithms and tools from the field of digital signal processing. It discusses their applications to medical data, using graphs and topographic images to show simulation results that assess the efficacy of the methods. Additionally, expect to find: explanations of the significance of EEG signal analysis and processing (with examples) and a useful theoretical and mathematical background for the analysis and processing of EEG signals; an exploration of normal and abnormal EEGs, neurological symptoms and diagnostic information, and representations of the EEGs; reviews of theoretical approaches in EEG modelling, such as restoration, enhancement, segmentation, and the removal of different internal and external artefacts from the EEG and ERP (event-related potential) signals; coverage of major abnormalities such as seizure, and mental illnesses such as dementia, schizophrenia, and Alzheimer’s disease, together with their mathematical interpretations from the EEG and ERP signals and sleep phenomenon; descriptions of nonlinear and adaptive digital signal processing techniques for abnormality detection, source localization and brain-computer interfacing using multi-channel EEG data with emphasis on non-invasive techniques, together with future topics for research in the area of EEG signal processing.The information within EEG Signal Processing has the potential to enhance the clinically-related information within EEG signals, thereby aiding physicians and ultimately providing more cost effective, efficient diagnostic tools. It will be beneficial to psychiatrists, neurophysiologists, engineers, and students or researchers in neurosciences. Undergraduate and postgraduate biomedical engineering students and postgraduate epileptology students will also find it a helpful reference.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本《EEG Signal Processing》无疑是我近期阅读过的最引人入胜的专业书籍之一。作为一名对神经科学信号处理领域充满好奇的研究生，我一直在寻找一本既能深入浅出地讲解EEG信号处理的理论基础，又能提供丰富实践案例的参考书。而这本《EEG Signal Processing》恰恰满足了我的所有期待，甚至超出了我的想象。 从内容深度来看，这本书的编排非常有逻辑性。它从EEG信号的起源和采集方式讲起，详细介绍了各种伪影的来源及其去除方法，这对于初学者来说至关重要。接着，它循序渐进地引入了时域分析、频域分析、时频分析等核心技术，并结合了最新的机器学习和深度学习算法在EEG信号处理中的应用。书中对每种方法的原理、优缺点以及适用场景都进行了详尽的阐述，并且提供了大量的数学推导和公式解释，这对于想要深入理解底层机制的研究者来说是极大的福音。 更让我惊喜的是，这本书并没有停留在理论层面。作者在讲解完各种处理技术后，都会配以相应的实际案例，例如脑电伪影去除、脑电波分类、癫痫检测、睡眠分期等，这些案例的选取都非常贴近实际研究的需求。书中还包含了丰富的Python代码示例，让读者可以亲手实践书中的算法，并将这些算法应用于自己的研究数据中。这种“理论与实践相结合”的学习模式，极大地提高了我的学习效率和兴趣。 在可读性方面，虽然这是一本专业性很强的书籍，但作者的写作风格却非常流畅且清晰。他善于使用类比和图示来解释复杂的概念，使得即使是初次接触EEG信号处理的读者也能很快理解。书中的图表和插图都制作精良，清晰地展示了EEG信号的特点、算法的处理过程以及结果的可视化。每一次阅读，我都感觉像是与一位经验丰富的导师在进行一对一的交流，学习过程充满了启发。 总而言之，《EEG Signal Processing》是一本不可多得的优秀教材，它为我打开了EEG信号处理领域的大门，也为我的进一步研究奠定了坚实的基础。我强烈推荐给所有对神经科学、生物医学工程、人工智能等领域感兴趣的同行们。
评分我对于《EEG Signal Processing》这本书的评价，必须从其无与伦比的全面性开始谈起。这本书就像一本百科全书，几乎囊括了EEG信号处理的方方面面，从最基础的信号采集、预处理，到复杂的特征提取、分类，再到前沿的机器学习和深度学习模型应用，都进行了深入的探讨。 首先，在基础部分，作者非常细致地讲解了EEG信号的生物物理学基础，这对于理解信号的产生机制至关重要。他解释了神经元活动的电生理学原理，以及如何通过脑电图捕捉这些活动，并详细介绍了不同电极布置方案（如10-20系统）的优缺点。随后，对EEG信号的采样率、量化、滤波等预处理步骤进行了详尽的阐述，并强调了如何根据不同的研究目的选择合适的预处理方法。 其次，在信号分析技术方面，这本书展示了作者深厚的功底。它不仅介绍了经典的傅里叶变换、小波变换等频域和时频分析方法，还深入讲解了源定位技术（如LORETA, sLORETA）以及如何利用这些技术来理解大脑活动的空间分布。特别是对于时频分析部分，作者通过大量图示和实例，清晰地展示了如何捕捉EEG信号在时间和频率上的动态变化，这对于研究瞬时神经活动模式非常有帮助。 更令人印象深刻的是，本书对当前热门的机器学习和深度学习算法在EEG信号处理中的应用进行了系统性的介绍。它涵盖了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等多种模型，并详细解释了如何将这些模型应用于脑机接口、情绪识别、疾病诊断等实际问题。书中提供的代码示例，更是让这些抽象的算法变得触手可及，极大地降低了学习和实践的门槛。 可以说，《EEG Signal Processing》这本书并非简单地罗列技术，而是将各种技术有机地结合起来，形成一个完整的EEG信号处理框架。它不仅教会了我们“做什么”，更教会了我们“为什么这样做”，以及“如何做得更好”。对于任何希望深入理解EEG信号处理，并在该领域做出贡献的研究者而言，这本教材都将是他们不可或缺的宝贵财富。
评分《EEG Signal Processing》这本书，对我来说，是一次关于大脑电生理信号的深度探索之旅。它的内容之丰富，分析之透彻，足以让任何一位对脑科学和信号处理感兴趣的读者，获得一次难忘的学习体验。 首先，书中对于EEG信号产生的生物物理学基础的阐述，让我对大脑活动的电生理学原理有了更清晰的认识。作者详细解释了神经元群体活动的同步放电如何产生宏观的电位变化，以及这些变化如何被脑电图捕捉。这种从最根本的层面开始讲解，为理解后续的信号处理技术奠定了坚实的基础。 接着，在信号采集和预处理方面，本书的专业性和实用性让我印象深刻。作者不仅讲解了不同类型电极（如Ag/AgCl电极、干电极）的优缺点，还详细介绍了阻抗测量和匹配的重要性，以及如何通过正确的电极放置和接地来最大程度地降低噪声。对于EEG信号中常见的伪影（如眼电、肌电、心电），书中不仅给出了识别方法，更提供了多种先进的去除技术，例如空间滤波（如LCMV、SSP）和独立成分分析（ICA）的优化应用，这些都是在实际研究中非常关键的技巧。 在信号分析技术方面，本书的内容覆盖面极广，且讲解深入。从经典的傅里叶变换、功率谱密度分析，到更复杂的时频分析方法，如小波变换、希尔伯特-黄变换（HHT），再到脑电信号的相干性分析、 Granger 因果分析等，都进行了详尽的介绍。作者通过大量的图示和实例，清晰地展示了如何利用这些技术来揭示大脑在不同认知任务中的活动规律和信息传递模式。我尤其喜欢书中关于脑网络分析的章节，它为理解大脑的分布式处理机制提供了有力工具。 此外，本书在应用层面的讲解也非常到位。它详细介绍了如何将EEG信号处理技术应用于脑机接口（BCI）、睡眠分期、情绪识别、神经反馈以及多种神经疾病（如癫痫、阿尔茨海默病）的诊断和监测。书中对机器学习和深度学习算法在这些领域的应用进行了深入探讨，并提供了可操作的代码示例，这使得学习者能够快速将理论知识转化为实践能力。 《EEG Signal Processing》这本书，不仅是一本技术指南，更是一本能够启发思考的科研著作。它教会我如何科学、有效地处理EEG信号，如何从纷繁复杂的数据中挖掘有价值的信息，以及如何将这些知识应用于解决实际的科学问题。
评分《EEG Signal Processing》这本书，是一本真正能够引导读者深入理解EEG信号处理的“核心”的书籍。它不仅仅是技术的堆砌，更是理论与实践的完美结合。 首先，书中对EEG信号采集过程的细致讲解，让我对数据质量控制有了全新的认识。作者详细阐述了不同类型电极的物理特性、电极与皮肤接触的阻抗控制的重要性，以及接地和屏蔽技术如何影响信号的信噪比。他深入分析了各种生物伪影（如眼动、肌电、心电）的产生机制及其在EEG信号中的表现形式，并针对性地提出了多种先进的去除方法，例如，书中对独立成分分析（ICA）的讲解尤为详细，不仅解释了其原理，还提供了如何选择合适成分进行去除的实用建议，这极大地提升了我处理实际数据的效率。 在信号分析技术方面，本书的内容广泛且深入。它从经典的傅里叶变换和功率谱密度（PSD）分析入手，循序渐进地介绍了时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）以及更先进的经验模态分解（EMD）和希尔伯特-黄变换（HHT）。作者对每种方法的数学原理、计算过程和应用场景都进行了详尽的阐述，并配以大量的图示和实例，使得这些复杂的概念变得易于理解。我特别喜欢书中关于相干性分析和 Granger 因果分析在脑网络研究中的应用讲解，这为理解大脑的信息处理机制提供了重要工具。 更让我惊喜的是，本书在机器学习和深度学习算法在EEG信号处理中的应用方面，提供了非常详尽和实用的指导。它不仅介绍了传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest），还深入讲解了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）。书中对这些模型的原理、结构以及在EEG数据上的训练和优化策略都进行了详细的介绍，并提供了丰富的代码示例，方便读者进行实践。 《EEG Signal Processing》这本书，是一本真正能够提升读者专业技能和理论认知的著作。它不仅为我提供了解决EEG信号处理问题的工具，更重要的是，它教会我如何以科学严谨的态度去分析和理解大脑的复杂活动。
评分初次翻阅《EEG Signal Processing》，我便被其严谨的学术风格和深刻的洞察力所折服。这并非一本流于表面的科普读物，而是充满了扎实的理论基础和前沿的研究动态，足以令任何一位在EEG信号处理领域深耕的学者获益匪浅。 书中对EEG信号的采集与噪声处理的论述，堪称典范。作者不仅仅停留在列举常见的伪影（如眼电、肌电、电源线干扰），而是深入分析了这些伪影的产生机制，并针对性地提出了多种有效的去除策略。无论是经典的独立成分分析（ICA）算法，还是更现代的信号分离技术，书中都提供了详尽的原理阐释和实际操作指南。我特别欣赏作者在讨论伪影去除时，强调了不同方法在保持有用信号信息方面的权衡，这种辩证的思考方式在我过去的阅读经历中并不多见。 在信号特征提取方面，本书也展现出了其独到之处。除了传统的功率谱密度（PSD）、熵、相关性等指标，作者还详细介绍了基于高阶统计量（HOS）和非线性动力学的方法，如Lyapunov指数、Kaplan-Yorke维度等。这些方法能够更深入地揭示EEG信号的复杂性和非线性动力学特性，对于理解大脑的功能状态和信息处理机制提供了更广阔的视角。书中对这些复杂数学概念的讲解，清晰且富有条理，辅以大量的图例和模拟数据，使得这些看似高深的理论变得易于理解和应用。 更令我称赞的是，本书在算法介绍的深度上做到了极致。对于每一项关键技术，作者都会追溯其数学基础，并详细阐述其推导过程。例如，在讲解小波变换时，不仅仅是展示如何进行时频分析，还详细介绍了不同小波基函数的选择原则及其对信号解析的影响。这种深度不仅满足了我对理论的求知欲，也为我设计和优化自己的算法提供了坚实的理论支撑。 《EEG Signal Processing》这本书，对我而言，不仅仅是一本技术手册，更像是一次思维的洗礼。它引导我以更批判、更深入的视角去审视EEG信号处理的每一个环节，也激励我在未来的研究中不断探索新的方法和理论。这本书无疑为我在EEG信号处理领域的研究提供了一个坚实的基石，其价值不可估量。
评分《EEG Signal Processing》这本书，是我近期在学习脑电信号处理领域时遇到的最令人振奋的教材之一。它以一种极其系统和全面的方式，将EEG信号处理的理论、方法和应用融为一体，为我打开了一个全新的认知世界。 首先，本书在EEG信号的采集和质量控制方面，提供了极其详尽的指导。作者不仅阐述了EEG信号的生物电生理学基础，还深入分析了各种影响信号质量的因素，例如电极类型、阻抗、参考电极的选择、以及环境电磁干扰。他详细介绍了如何通过有效的接地、屏蔽以及使用高质量的采集设备来保证数据的可靠性。我特别欣赏书中关于伪影识别和去除的章节，作者不仅列举了各种常见的伪影（如眼电、肌电、心电），还深入分析了它们的频谱特性，并提供了多种先进的去除方法，例如，他详细阐述了如何通过调整ICA的参数来更精确地分离和去除眼动伪影，这在我的实际研究中取得了显著效果。 在信号分析方法方面，本书的内容覆盖了EEG信号处理的几乎所有重要技术。从经典的傅里叶变换、功率谱密度（PSD）分析，到更先进的时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）以及经验模态分解（EMD）和希尔伯特-黄变换（HHT），本书都进行了深入的讲解，并提供了详实的数学推导和应用示例。作者对这些方法的优缺点和适用场景的分析，也非常到位，帮助我能够根据不同的研究目的选择最合适的技术。 更令我称赞的是，本书对机器学习和深度学习在EEG信号处理中的应用进行了系统性的介绍。它不仅涵盖了传统的监督学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest），还深入讲解了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）。书中对这些模型的原理、结构以及在EEG数据上的训练和优化策略都进行了详细的介绍，并提供了丰富的代码示例，方便读者进行实践。 《EEG Signal Processing》这本书，为我提供了一个坚实的理论基础和丰富的实践指导。它教会我如何更专业、更深入地理解EEG信号，如何运用先进的技术来分析和解读这些信号，以及如何将这些知识应用于解决各种复杂的神经科学问题。这本书无疑是我在EEG信号处理领域研究道路上不可或缺的宝贵财富。
评分在我对《EEG Signal Processing》这本书的阅读体验中，最突出的一点是它对“为什么”的深刻解答。许多书籍会告诉你如何进行EEG信号处理，但很少有人能像这本书一样，深入剖析每一步操作背后的科学原理和理论依据。 首先，在EEG信号的采集和预处理部分，作者并没有简单地给出“标准流程”，而是详细解释了不同采集设备（如不同阻抗的电极）如何影响信号质量，以及采样率、量化位数等参数选择的关键性。对于伪影的去除，书中不仅仅是介绍几种常见的算法，更重要的是分析了不同伪影（如眼动、眨眼、肌肉活动、电源线干扰）对大脑信号的潜在影响，以及不同滤波技术（如陷波滤波器、带通滤波器）如何在去除噪声的同时尽量保留生理信息。这种对细节的关注，体现了作者严谨的科研态度。 其次，在信号分析技术方面，本书的讲解堪称艺术。它从傅里叶变换的经典应用讲到更复杂的时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）以及更先进的经验模态分解（EMD）和希尔伯特-黄变换（HHT）。对于每种方法，作者都给出了清晰的数学推导，并结合EEG数据的实际案例，展示了如何利用这些技术来揭示不同脑状态下的神经活动模式。我尤其喜欢书中关于能量谱、相干性分析以及 Granger 因果分析在脑网络研究中的应用讲解，这为理解大脑的连接性和信息传递机制提供了有力工具。 再者，本书对于机器学习和深度学习在EEG信号处理中的应用，进行了系统而详尽的阐述。它不仅介绍了经典的监督学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）以及集成学习方法（如随机森林、AdaBoost），还深入讲解了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）。书中对这些模型的原理、结构以及在EEG数据上的训练和优化策略都进行了详细的介绍，并提供了丰富的代码示例，方便读者进行实践。 《EEG Signal Processing》这本书的价值在于，它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够启发思考的科研著作。它教会我如何批判性地选择和应用EEG信号处理方法，如何理解算法背后的逻辑，以及如何将这些技术应用于解决复杂的神经科学问题。这本书无疑是我在EEG信号处理领域研究道路上不可多得的良师益友。
评分《EEG Signal Processing》这本书，给我带来的最大感受是其内容的“厚重感”和“前沿性”。它并非一本简单的教程，而是一本能够引导读者进行深入思考和学术探索的宝贵资料。 首先，在EEG信号的采集和预处理阶段，作者展现了他对细节的极致追求。他详细讲解了不同电极类型的特性，以及它们与头皮接触的阻抗如何影响信号质量。他深入分析了各种噪声源，如环境电磁干扰、电极接触不良、以及生物伪影（眼动、肌电、心电等），并针对这些噪声提出了多种行之有效的处理方法。我尤其赞赏书中对独立成分分析（ICA）的深入探讨，它不仅解释了ICA的原理，还提供了如何选择合适的成分进行去除的详细指导，以及如何避免在去除伪影时丢失有用的信号信息。 在信号分析技术方面，本书的内容堪称全面。它从最基础的傅里叶变换和功率谱密度（PSD）分析入手，循序渐进地介绍了时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）以及更先进的经验模态分解（EMD）和希尔伯特-黄变换（HHT）。作者对每种方法的数学原理、计算过程和应用场景都进行了详尽的阐述，并配以大量的图示和实例，使得这些复杂的概念变得易于理解。我特别喜欢书中关于相干性分析和 Granger 因果分析在脑网络研究中的应用讲解，这为理解大脑的信息处理机制提供了重要工具。 更令我印象深刻的是，本书在机器学习和深度学习算法在EEG信号处理中的应用方面，提供了非常详尽和实用的指导。它不仅介绍了传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest），还深入讲解了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）。书中对这些模型的原理、结构以及在EEG数据上的训练和优化策略都进行了详细的介绍，并提供了丰富的代码示例，方便读者进行实践。 《EEG Signal Processing》这本书，是一本能够真正提升读者专业技能和理论认知的著作。它不仅为我提供了解决EEG信号处理问题的工具，更重要的是，它教会我如何以科学严谨的态度去分析和理解大脑的复杂活动。
评分《EEG Signal Processing》这本书，是一本真正能够引发深度思考的著作。它并非简单地罗列技术，而是引导读者去理解EEG信号处理的“道”，而不仅仅是“术”。 书中对EEG信号的理解，从其生物物理学根源开始，细致入微。作者详细解释了神经元动作电位和突触后电位如何叠加形成宏观电信号，以及大脑皮层的结构如何影响EEG信号的空间分布。他强调了电极放置的准确性、参考电极的选择以及接地技术对于信号质量的重要性，这些基础知识的扎实掌握，对于任何从事EEG研究的人来说都是至关重要的。 在信号预处理方面，本书的讲解尤为精彩。作者不仅仅是简单地介绍几种常用的滤波方法，而是深入分析了不同伪影（如眼动、肌电、电源线干扰）的频谱特征以及它们对生理信号的潜在污染。他详细介绍了如何根据伪影的特点来选择最合适的去除方法，例如，如何使用独立成分分析（ICA）来分离和去除眼动伪影，并强调了在去除伪影时如何尽量保留原始信号的有效信息。这种细致入微的分析，让我对伪影处理有了更深刻的认识。 在信号分析技术方面，本书的内容覆盖面极广，且讲解深入。从经典的傅里叶变换、功率谱密度（PSD）分析，到更先进的时频分析方法，如小波变换（WT）、经验模态分解（EMD）和希尔伯特-黄变换（HHT），都进行了详尽的介绍，并提供了清晰的数学推导和应用示例。作者对这些方法的优缺点和适用场景的分析，也非常到位，帮助我能够根据不同的研究目的选择最合适的技术。我特别喜欢书中关于脑电信号相干性分析的章节，它为理解大脑不同区域之间的信息交互提供了有力的工具。 此外，本书在应用层面的讲解也非常出色。它详细介绍了如何将EEG信号处理技术应用于脑机接口（BCI）、睡眠分期、情绪识别、神经反馈以及多种神经疾病（如癫痫、阿尔茨海默病）的诊断和监测。书中对机器学习和深度学习算法在这些领域的应用进行了深入探讨，并提供了可操作的代码示例，这使得学习者能够快速将理论知识转化为实践能力。 《EEG Signal Processing》这本书，不仅仅是一本技术指南，更是一次关于大脑的深度学习。它教会我如何科学、有效地处理EEG信号，如何从纷繁复杂的数据中挖掘有价值的信息，以及如何将这些知识应用于解决实际的科学问题。
评分当我开始阅读《EEG Signal Processing》时，我原本期望一本关于技术实现的指南。然而，这本书远远超出了我的预期，它为我提供了一个关于EEG信号处理的宏观视角，以及对该领域深层原理的深刻理解。 本书最令人印象深刻之处在于其对EEG信号采集的细致考量。作者花了相当大的篇幅来讲解不同电极材质、电极与头皮接触的阻抗、以及外部电磁干扰如何影响信号的信噪比。他详细介绍了如何通过恰当的接地、屏蔽以及选择合适的参考电极来最大提升数据质量，这些都是在实际操作中至关重要的细节，却常常被其他书籍所忽略。对于初学者来说，这些基础知识的扎实掌握，能够避免走很多弯路。 在信号预处理阶段，本书对伪影的分类和处理进行了系统性的梳理。作者不仅列举了眼电、肌电、心电等常见伪影，还详细分析了它们在EEG信号中的表现形式，以及不同滤波方法（如低通、高通、带通、陷波滤波器）的作用机制和局限性。我特别欣赏书中关于独立成分分析（ICA）在伪影去除方面的详细论述，它不仅解释了ICA的基本原理，还提供了如何选择合适成分进行去除的实用建议，这对于我处理复杂的、多伪影的EEG数据非常有帮助。 更让我惊叹的是，本书对EEG信号时域和频域分析方法的介绍，不仅是技术的罗列，更是对这些方法背后的数学原理及其在神经科学研究中的意义进行了深入的探讨。例如，在讲解功率谱密度（PSD）时，作者不仅给出了计算方法，还详细解释了不同频段（如Delta, Theta, Alpha, Beta, Gamma）与特定认知功能和脑状态的关联，这为我理解EEG信号的生理意义提供了重要的理论支持。 本书在机器学习和深度学习算法的应用部分，也做得非常出色。它并非简单地堆砌算法名称，而是深入浅出地讲解了各种算法（如支持向量机、随机森林、卷积神经网络）的工作原理，并结合EEG数据的特点，分析了如何选择合适的模型结构、特征表示方法以及训练策略。书中提供的代码示例，以及对参数调优的详细指导，更是让这些先进技术变得触手可及。 总而言之，《EEG Signal Processing》这本书是一部集理论深度、实践指导和前沿技术于一体的杰作。它不仅为我提供了解决EEG信号处理问题的工具，更重要的是，它教会我如何以科学严谨的态度去分析和理解大脑的复杂活动。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有