Advanced Biosignal Processing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Amine Nait-Ali

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:2009-04-23

价格:USD 159.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540895053

丛书系列:

图书标签:

生物信号处理
信号处理
医学工程
生物医学工程
机器学习
深度学习
数据分析
脑机接口
心电信号
肌电信号

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具体描述

Through 17 chapters, this book presents the principle of many advanced biosignal processing techniques. After an important chapter introducing the main biosignal properties as well as the most recent acquisition techniques, it highlights five specific parts which build the body of this book. Each part concerns one of the most intensively used biosignals in the clinical routine, namely the Electrocardiogram (ECG), the Elektroenzephalogram (EEG), the Electromyogram (EMG) and the Evoked Potential (EP). In addition, each part gathers a certain number of chapters related to analysis, detection, classification, source separation and feature extraction. These aspects are explored by means of various advanced signal processing approaches, namely wavelets, Empirical Modal Decomposition, Neural networks, Markov models, Metaheuristics as well as hybrid approaches including wavelet networks, and neuro-fuzzy networks. The last part, concerns the Multimodal Biosignal processing, in which we present two different chapters related to the biomedical compression and the data fusion. Instead organising the chapters by approaches, the present book has been voluntarily structured according to signal categories (ECG, EEG, EMG, EP). This helps the reader, interested in a specific field, to assimilate easily the techniques dedicated to a given class of biosignals. Furthermore, most of signals used for illustration purpose in this book can be downloaded from the Medical Database for the Evaluation of Image and Signal Processing Algorithm. These materials assist considerably the user in evaluating the performances of their developed algorithms. This book is suited for final year graduate students, engineers and researchers in biomedical engineering and practicing engineers in biomedical science and medical physics.

《高级生物信号处理》内容综述本书系统深入地探讨了现代生物信号处理领域的前沿理论、先进方法与关键应用。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并掌握实际操作的技能，以应对生物医学工程、神经科学、生理学等领域中日益复杂的信号分析挑战。第一部分：生物信号基础与采集技术本部分奠定了全书的理论基础，详细介绍了生物信号的本质、分类及其在不同生理系统中的表现形式。 1. 生物信号的物理与生理基础：首先，我们详细阐述了细胞膜电位、动作电位、突触后电位等微观层面的电生理现象，这是所有生物电信号的源头。接着，扩展到宏观层面，涵盖心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等典型的生物电信号的产生机制、时域和频域特征。此外，还包括生物阻抗、生物声学信号（如心音、肺音）的物理模型和生理意义。重点分析了噪声源——内源性噪声（生理波动、基线漂移）和外源性噪声（环境干扰、设备噪声）的特性，为后续的信号去噪奠定基础。 2. 信号采集与前置处理：本章深入探讨了高质量生物信号采集的关键技术。详细介绍了不同类型传感器（如干电极、湿电极、微电极阵列、光纤传感器）的工作原理、优缺点及适用场景。重点讲解了生物电信号的放大、滤波与数字化过程。特别关注了模拟前端设计中如何实现高共模抑制比（CMRR）和低输入阻抗匹配，以确保信号的完整性。数字化部分，涵盖了采样率选择的奈奎斯特准则在生物信号中的实际应用、量化误差分析以及高效的数据存储格式。还包括了先进的无线传输与植入式设备中的信号调理技术。第二部分：经典与现代信号分析方法本部分聚焦于对生物信号进行定量分析的核心数学工具和算法。 3. 时域与频域分析精要：从经典的傅里叶变换（FT）入手，深入解析了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在频谱分析中的应用。详细讨论了功率谱密度（PSD）的估计方法，如周期图法、Welch重叠平均法、最小方差谱估计（MUSIC）等，并比较了它们在处理非平稳生物信号时的性能差异。时域分析则侧重于特征提取，如信号的均值、方差、峰度、偏度，以及包络检测在心音和肌电信号中的应用。 4. 时频分析的突破：鉴于许多生物信号（如EEG、胎心监护信号）的非平稳特性，本章专门论述了时频分析技术。全面对比了短时傅里叶变换（STFT）的局限性（时间-频率分辨率的矛盾），并详细介绍了小波变换（Wavelet Transform, WT）及其在多分辨率分析中的优势。深入讲解了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）在信号去噪、特征提取和事件检测中的具体实现步骤。此外，还涵盖了希尔伯特-黄变换（HHT）及其在处理复杂振荡信号中的独特价值。 5. 非线性动力学与复杂度分析：本章旨在超越传统的线性模型，探索生物系统的内在复杂性。引入了非线性动力学理论的基本概念，如相空间重构、李雅普诺夫指数（衡量混沌程度）和吸引子分析。重点阐述了信号复杂度的量化指标，包括近似熵（ApEn）、样本熵（SampEn）和排列熵（Permutation Entropy）。这些工具被用于评估疾病状态下（如癫痫、心律失常）生理信号复杂度的变化规律。第三部分：高级信号建模与参数估计本部分侧重于利用数学模型对生物信号进行更深层次的描述和预测。 6. 参数化模型与谱估计：本章讨论了如何使用参数模型来更有效地描述信号的内在结构，尤其适用于短数据段的分析。详细介绍了自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型以及自回归滑动平均（ARMA）模型的建立及其在预测性滤波中的应用。重点讲解了基于模型的谱估计方法，如Yule-Walker方程的求解、Burg算法，以及它们在提高低频分辨率方面的优势。 7. 盲源分离技术：生物信号采集环境复杂，常存在多个相互叠加的源信号（如EEG中的眼电、肌电干扰）。本章系统介绍了盲源分离（BSS）的核心技术。重点深入分析了独立成分分析（ICA）的理论基础（基于非高斯性最大化），并给出了在EEG和fMRI数据中分离伪迹和提取独立神经活动成分的实际案例。同时，对比了主成分分析（PCA）在线性降维和噪声抑制中的作用。第四部分：信号处理在生物医学中的应用本部分将前述理论工具应用于具体的生物医学问题，展示处理流程和关键成果。 8. 脑电信号（EEG）处理与分析：详述了EEG信号的去噪技术（包括基于小波阈值、ICA和自适应滤波的方法）。深入探讨了事件相关电位（ERP）的提取流程、基线校正与潜伏期/幅度分析。此外，还详细介绍了脑机接口（BCI）中的关键环节，包括特征提取（如频带功率分析、事件相关同步/去同步，ERS/ERS）和模式识别算法在运动想象、P300信号分类中的应用。 9. 心血管信号（ECG/PPG）的自动分析：本章聚焦于心电图信号的自动化处理。详细介绍了R波峰值检测的改进算法（如Pan-Tompkins算法的优化），以及QRS波群、P波和T波的自动定位技术。在心率变异性（HRV）分析方面，系统阐述了时域（SDNN, RMSSD）、频域（LF/HF比值）和非线性指标的计算方法及其临床意义。针对光电容积脉搏波（PPG）信号，讲解了脉搏波传递时间（PTT）的提取及血压估计的应用。 10. 生物医学信号的模式识别与机器学习：本部分是信号分析向临床决策支持系统过渡的关键。详细介绍了传统分类器（如支持向量机SVM、K近邻）在生物信号分类任务中的应用。重点强调了深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在处理时间序列生物信号（如癫痫灶定位、心律失常自动诊断）中的优越性。内容包括特征的自动学习、网络结构的优化以及模型的可解释性分析。结语：未来展望最后，本书对生物信号处理的未来发展趋势进行了展望，包括多模态信号融合（如EEG与fMRI的联合分析）、实时与嵌入式处理的挑战，以及可穿戴设备中低功耗、高精度信号处理算法的设计需求。本书内容覆盖从基础理论到尖端应用的完整体系，旨在培养读者独立设计和实现复杂生物信号处理系统的能力。