生物医学信号处理

出版者:化学工业出版社

作者:刘海龙

页数:353

出版时间:2006-4

价格:45.00元

装帧:平装

isbn号码:9787502578978

具体描述

本书主要内容有：生物电磁现象产生机制及其测量；随机信号的基本知识；检测和估计的任务及基本原理；功率谱估计经典方法、现代方法的基本理论和各种算法；高阶谱分析理论和技术基础等等；为加深对基本概念和基本理论的理解，及对基本方法和基本技能的掌握，各章末配有一定数量的习题。本书可作为生物医学工程专业工作者的参考用书。

用户评价

**第五段评价** 如果用一个词来形容这本书的阅读体验，我会选择“沉浸式”。我最近在尝试用机器学习模型来对脑电图（EEG）进行分类，但一直苦于如何有效地进行特征工程，即如何从海量的时序数据中“喂”给算法最有效的信息。这本书的后半部分，特别是关于特征提取和维度约简的部分，彻底改变了我的工作流程。作者详细分析了独立成分分析（ICA）在去除伪影方面的应用，并提供了一套清晰的步骤指南，包括如何评估分离的质量。最让我印象深刻的是，他对不同特征的鲁棒性进行了对比分析，比如，在噪声环境下，哪种时频表示方法表现最佳。这本书的语言风格非常成熟老练，充满了经验主义的智慧，没有太多花哨的辞藻，每一个句子都饱含信息量。它更像是一位资深专家在旁边指导你做实验，在你犯错前给出警示，在你思路受阻时点拨迷津。对于任何希望将信号处理技术真正落地到生物医学研究中的专业人士来说，这本书的价值是无可替代的。

**第三段评价** 我对这本书的整体印象是：结构严谨，逻辑链条异常清晰。我之前读过几本信号处理的教材，常常是概念讲完一堆，然后最后才告诉你它们如何组合起来解决实际问题，阅读体验非常割裂。这本书则完全不同，它从一开始就设定了一个清晰的目标——如何从生物体中获取数据，然后如何净化这些数据，最后如何解读数据。每一个章节的过渡都像是精心铺设的轨道，保证读者不会在知识点的海洋中迷失方向。尤其是关于数据采集和预处理的那部分，作者详尽地列出了不同传感器（比如EEG、ECG）的特性差异，以及如何根据这些特性来设计前端电路和采样率，这部分内容对于工程实践者来说，简直是金矿。我发现，很多我在实际搭建实验平台时遇到的“为什么我的基线漂移这么严重”的问题，在这本书里都找到了理论上的解释和对应的工程优化方案。它教会我的不仅是数学工具，更是一种严谨的科学思维模式，即在动手之前，必须在理论上彻底理解你正在处理的对象。

**第二段评价** 说实话，我本来对这种偏向硬核技术的书是有点畏惧的，我更倾向于那种故事性强、或者能快速上手操作的书籍。但这本书出乎意料地非常“平易近人”。我是一个刚接触生物信息分析的学生，很多核心概念，比如傅里叶变换在时域和频域转换时的意义，对我来说一直是漂浮在脑海里的一团迷雾。这本书的作者似乎完全理解我们这些初学者的痛点，他用了大量的图示来辅助说明，那些复杂的积分和微分方程，在他的笔下变得像是乐高积木一样，可以一块块拼起来理解。我记得有一次为了理解小波分析的局部特性，我卡了整整一个下午，最后看到书中对“放大镜”和“显微镜”的比喻时，豁然开朗。这本书的优点不在于它有多么“前沿”，而在于它极其扎实的基础性工作。它没有过多地纠缠于最新的、可能明年就会被淘汰的技术细节，而是着力于打磨那些永恒不变的核心思想。读完它，我感觉自己像是拥有了一套坚固的底层操作系统，未来学习任何上层的应用模块，都会变得轻而易举。这绝对是一本值得放在案头，时常翻阅的“内功心法”。

**第四段评价** 这是一本充满“洞察力”的书。很多技术书籍要么过于理论化，脱离实际应用，要么就是过于偏重应用，缺乏理论深度。这本书巧妙地找到了一个完美的平衡点。我个人对心血管生理信号的模式识别很感兴趣，特别是如何区分正常心律和早期病理变化。书里有一章专门讨论了非线性动力学在分析心率变异性（HRV）中的应用，其深度和广度都超出了我的预期。作者不仅介绍了传统的频域分析方法，还深入探讨了相空间重构和Lyapunov指数等高级工具。更令人惊喜的是，作者在介绍这些复杂工具时，没有直接跳到公式，而是先用了一个具体的临床场景来引出这个工具的必要性。这种“问题驱动”的教学法，极大地增强了我的学习动力。阅读过程中，我能清晰地感受到作者深厚的跨学科背景，他能将物理学、数学和生理学的知识点融会贯通，让读者在学习信号处理技能的同时，也深化了对生物系统复杂性的理解。读完后，我感觉我的研究视角被拓宽了，不再仅仅局限于提取特征，而是开始思考信号背后的生物学意义。

**第一段评价** 这本书简直是技术宅的福音！我最近在忙着研究一种新型的神经接口技术，涉及到大量复杂的电生理数据。原本以为需要翻阅无数篇晦涩难懂的学术论文，才能搭建起我的信号处理框架，结果翻开这本书，简直是柳暗花明。作者的叙述方式非常直观，不像很多教科书那样只会堆砌公式。他很擅长用生活化的比喻来解释那些抽象的数学原理，比如处理噪声的那一章，他居然拿老式收音机收听模糊电台的体验来类比，一下子就把我对滤波器设计的那点困惑给解开了。而且，书里提供的案例都是基于实际医疗设备的数据，这一点对我尤其重要，可以直接套用到我的项目中去验证。我尤其欣赏作者在算法选择上的深度剖析，他不仅给出了“怎么做”，更解释了“为什么这样做会比那样好”。这本书让我对如何从原始的、充满干扰的生物电信号中提取出真正有意义的信息，有了一个全新的、系统性的认识。如果说之前我只是在“摸索”，那么读完这本书，我感觉自己手里握住了精密的手术刀，能更精准地去雕琢我的数据。