人体生理信号的非线性分析方法

出版者:科学出版社

作者:王黎

页数:175

出版时间:2011-8

价格:48.00元

isbn号码:9787030320988

具体描述

《人体生理信号的非线性分析方法》主要介绍了利用非线性理论对人体生理信号进行分析的基本原理与实用方法。首先，介绍了几类主要生理信号（心电、脑电、血压、脉搏信号等）的数字化测量技术，在此基础上可以获得上述生理信号的时间序列数据。然后，针对不同生理状态下、不同类型的人体生理信号进行对比分析，主要包括不同的时频域分析方法和多个非线性参数的估算方法。主要内容有：生理信号分析与处理的基本理论与方法、生理信号特征提取的时频域分析方法、生理信号的诊断统计分析方法、生理信号的非线性参数估计方法，以及实测人体生理信号典型数据的分析与对比的评估结果。复杂人体生理信号具有重要的研究意义和生物医学工程应用价值。《人体生理信号的非线性分析方法》可供从事生物医学工程中的生理信号分析以及非线性科学相关研究的科技人员参考，也可供有关学科的研究生和高年级学生阅读。

目录信息

前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 人体生理信号的主要类型及其典型特征
1.3 人体生理信号的检测技术
1.4 人体生理信号的非线性分析方法
1.5 本书的出发点与主要研究内容
参考文献
第2章 人体生理信号的嵌入式采集系统
2.1 引言
2.2 便携式低功耗采集系统设计原理
2.2.1 硬件系统组成
2.2.2 主要电路原理
2.2.3 系统软件设计
2.2.4 数据压缩算法
2.3 基于atmega64单片机的嵌入式采集系统
2.3.1 硬件系统组成
2.3.2 软件系统设计
2.3.3 测试结果与分析
参考文献
第3章 几种生理信号的前端检测装置
3.1 心电信号检测
3.1.1 心电信号的特点与检测方法
3.1.2 心电信号检测的前置放大电路
3.1.3 心电信号检测与记录系统
3.2 脉搏信号检测
3.2.1 光电式容积脉搏传感器
3.2.2 脉搏信号检测的前置放大电路
3.2.3 脉搏信号连续采集与记录系统
3.3 脂肪和体温检测
3.3.1 脂肪检测方法
3.3.2 体温检测方法
参考文献
第4章 心电和脉搏信号的滤波与波形提取
4.1 基于小波变换的心电信号消噪方法
4.1.1 小波变换的概念和基本理论
4.1.2 基于小波变换的心电信号消噪的主要步骤
4.1.3 基于小波变换的心电信号消噪处理
4.2 基于小波变换的hrv提取
4.3 脉搏信号的消噪方法
4.3.1 脉搏信号的波形特点
4.3.2 基于小波变换的脉搏信号消噪方法
4.4 基于小波变换的脉搏信号特征点提取
4.4.1 p波波峰点的提取方法
4.4.2 其他特征点的提取方法
4.4.3 脉搏波形特征点提取的主要步骤
4.4.4 实测脉搏信号的消噪与特征点提取
参考文献
第5章 心电信号和hrv的散点图和频谱特征
5.1 引言
5.2 qt间期对rr间期的散点图
5.3 心电信号的频谱特征
5.3.1 功率谱估计的基本原理
5.3.2 心电信号的频谱特征
5.4 hrv的非线性定性分析
5.4.1 hrv的poincare截面图
5.4.2 hrv的频谱特征
参考文献
第6章 hrv的混沌识别及其非线性参数估算
6.1 引言
6.2 基于代替数据法的混沌识别算法
6.2.1 时间序列一步预测误差的统计量
6.2.2 代替数据集的生成
6.2.3 假设检验
6.2.4 算法流程及校验
6.3 基于代替数据法的hrv的混沌识别
6.4 hrv的非线性参数估算方法
6.4.1 关联维
6.4.2 最大lyapunov指数
6.4.3 近似熵
6.4.4 复杂度
6.5 典型hrv的非线性参数估算结果
6.5.1 关联维数
6.5.2 最大lyapunov指数
6.5.3 近似熵
6.5.4 复杂度
参考文献
第7章 脉搏信号的波形形态和散点图特征
7.1 引言
7.2 脉搏信号的波形特征参数
7.2.1 脉搏波形特征参数的计算方法
7.2.2 脉搏波形特征参数与生理状态的关系，
7.2.3 不同生理状态下的脉搏单波波形特征参数
7.3 脉搏主波间期的散点图
7.4 其他脉搏波形特征点的散点图
参考文献
第8章 脉搏信号的时频域分析
8.1 引言
8.2 脉搏信号的频谱分析方法
8.3 脉搏信号的频带能量比例分析方法
8.3.1 小波包分解
8.3.2 计算步骤
8.4 结果与分析
8.4.1 不同生理状态下的脉搏信号的频谱
8.4.2 不同生理状态下的脉搏信号的频带能量比例值
参考文献
第9章 脉搏主波间期的混沌识别及其非线性参数估算
9.1 引言
9.2 基于代替数据法的脉搏主波间期的混沌识别
9.3 脉搏主波间期的非线性参数估算
参考文献
第10章 脑电信号的频带能量分析及其1／f节律
10.1 引言
10.2 基于小波包分解的脑电信号。波的提取方法
10.3 不同精神状态下的脑电信号的频带能量比例值
10.4 基于脑电信号频带能量比例值的精神疲劳判定
参考文献
第11章 利用hrv和脑电信号a波的综合评估分析
11.1 引言
11.2 脑电信号与人体疲劳的关联机制
11.3 利用脑电信号a波的非线性参数判定疲劳状态
11.3.1 脑电信号a波的提取
11.3.2 利用脑电信号a波的非线性参数进行评估
11.4 利用hrv和a波的非线性参数综合评估人体疲劳
参考文献
第12章 情绪变化和外部环境对生理信号的影响
12.1 引言
12.2 不同情绪状态下的脉搏信号的比较
12.3 不同情绪状态的脉搏主波间期的非线性参数估算
12.3.1 脉搏主波间期的相空间重构
12.3.2 关联维数与最大lyapunov指数
12.3.3 近似熵与复杂度
12.4 振动噪声环境下的脉搏信号分析
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的真正价值在于它构建了一个完整的分析思维框架，而不仅仅是提供了一系列孤立的算法工具。它成功地将“数据采集”到“特征提取”再到“模型解释”的整个流程，都置于非线性动力学的视角下进行审视。它教导读者，我们面对的不是随机噪音，而是隐藏在复杂表象下的确定性规律的体现。这种哲学的引导作用是无形的，却极其强大。例如，书中对于时频分析与小波变换的选择，作者并没有简单地推荐哪个工具最优，而是深入剖析了它们在捕捉信号瞬态特征和多尺度结构上的内在差异，这促使读者必须根据具体的生理问题去“设计”分析方案，而不是盲目套用模板。唯一让我感到略微不足的是，在面向实际应用场景的讨论中，对于不同非线性方法在计算资源和实时性要求上的权衡分析略显单薄。在当今许多临床和可穿戴设备要求极低延迟的背景下，对算法效率和内存占用的深入对比，将是提升这本书实用指导价值的关键所在。

作为一本专注于“非线性分析方法”的专业书籍，它在跨学科知识的整合方面做得非常出色。它巧妙地将动力系统理论、信息论、以及统计物理学的概念无缝地编织进了对生物电生理、脑磁图和力学信号的处理流程中。比如，它在介绍Lyapunov指数时，不仅给出了严格的定义，还联系到了生理系统（如癫痫活动）的稳定性和不可预测性，这种多角度的解读方式极大地拓宽了我的视野。我尤其欣赏作者在案例选择上的前瞻性，它不仅仅关注传统的ECG或EEG，还涉及了一些新兴的、更复杂的生物传感器数据，这表明作者紧跟科研前沿。但说句公道话，这种高强度的跨界知识融合对初学者来说可能是一个不小的挑战。如果书中能为每一章开篇设置一个“前置知识回顾”的小节，简要梳理一下本章涉及的数学或物理核心概念的要点，相信能有效降低非本专业背景读者的学习门槛，让更多有志于此的人能够顺利登堂入室。

这本书的装帧设计和内容排版实在让人眼前一亮，初次拿到手里，就感觉它不是那种枯燥的学术专著。封面色彩沉稳又不失活力，字体选择和行间距的处理都体现了出版方的用心，阅读起来非常舒适，即使长时间盯着屏幕或纸张，眼睛的疲劳感也明显减轻了不少。不过，我最欣赏的是它在章节划分上的匠心独运。不同于传统的教科书那种按部就班的结构，作者似乎更注重知识点的逻辑串联和实际应用场景的映射。比如，它在介绍基础概念时，会巧妙地穿插一些历史典故或实际的临床案例作为引子，一下子就抓住了读者的注意力。这种叙事方式，使得原本可能有些晦涩难懂的理论知识变得生动起来，让人忍不住想一探究竟。唯一的遗憾是，某些插图的清晰度在印刷放大后略显不足，尤其是一些复杂的波形图谱，如果能采用更高分辨率的图像，对于精确理解信号特征的细微差别，无疑会更有帮助。总体而言，这本书在视觉体验和初步的阅读导引上，无疑是教科书级别的典范。

我对这本书的理论深度给予高度评价，尤其是在处理那些传统线性方法束手无策的复杂生物数据时，作者展现了极其深厚的数学功底和对生物系统复杂性的深刻洞察力。它没有停留在表面概念的罗列，而是深入到了诸如相空间重构、突变检测、以及高维嵌入技术背后的数学原理。最让我印象深刻的是它对“尺度不变性”在生理信号中的应用讨论，这部分内容不仅理论推导严谨，而且作者还非常细致地探讨了不同时间尺度的测量对最终分析结果的影响，提供了非常实用的参数选择指导。然而，在实践操作层面，我感觉它还是略显保守了。书中介绍的工具库和算法实现大多基于成熟且相对经典的软件环境，对于习惯于最新深度学习框架或高性能计算集群的读者来说，可能需要自己进行大量的适配和移植工作。如果能增加一两章关于如何利用现代计算工具包（比如基于GPU加速的混沌时间序列分析模块）进行大规模数据处理的案例演示，这本书的实用价值将得到质的飞跃。

这本书的叙述风格非常引人入胜，它不像某些译著那样生硬晦涩，而是充满了作者特有的“对话感”。作者似乎很清楚读者在学习这些高级分析方法时可能遇到的认知障碍，因此在关键转折点，总会用一句精炼的比喻或者一个反问句来引导读者自行思考，而不是直接给出答案。例如，在解释为什么需要使用分形维数来表征心率变异性时，作者将其类比为“丈量一片海岸线的长度”，这个比喻立刻让我对抽象的数学概念有了直观的感知。这种教学上的细腻处理，使得这本书非常适合那些有一定基础，但希望深入理解“为什么”而不是仅仅知道“怎么做”的进阶学习者。不过，我注意到，虽然理论讲解到位，但在对这些非线性工具的局限性讨论上，似乎略显不足。任何分析方法都有其适用边界和潜在的误差来源，如果能更坦诚地剖析例如数据噪声敏感度、模型假设不成立时的风险点等，这本书的学术严谨性会更上一层楼。

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