脑机接口导论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:[印度]拉杰什 P.N.拉奥（Rajesh P. N. Rao）

出品人:

页数:270

译者:张莉

出版时间:2016-7

价格:89

装帧:平装

isbn号码:9787111539957

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

脑机接口
神经科学
人工智能
BCI
计算机
神经科学,人工智能
科普
生物
脑机接口
神经科学
人机交互
生物医学工程
人工智能
神经技术
脑科学
可穿戴设备
认知科学
人机融合

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

脑机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术，近年来随着神经科学和工程学的长足进展，脑机接口技术愈来愈引起学术界和工业界的关注和重视。本书是第一本讲述脑机接口理论及应用的入门教材。

脑机接口导论：通往人机共生未来的前沿探索内容简介：本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的视角，探索脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术从基础理论到尖端应用的广阔领域。我们聚焦于理解人脑的复杂运作机制、信号的采集与解码、以及如何安全、有效地将这些技术应用于医疗康复、增强人类能力和拓展认知疆界等多个层面。第一部分：神经科学基础与信号采集本部分将为读者奠定坚实的神经科学基础，这是理解任何BCI系统的核心前提。我们将详细阐述中枢和周围神经系统的结构与功能，重点介绍神经元的电生理活动、动作电位产生与传递的机制，以及大规模神经元群体如何协同工作形成复杂的认知过程。随后，我们将深入剖析信号采集技术。我们不会停留在表面介绍，而是会详细比较侵入式和非侵入式信号采集方法的优劣、技术细节及应用场景。在非侵入式技术方面，我们将详细解读脑电图（EEG）的物理基础、电极放置标准（如国际10-20系统）、信号的衰减与噪声处理。对于功能性磁共振成像（fMRI）和脑磁图（MEG），我们将阐述其基于血氧水平依赖（BOLD）信号和磁场感应的原理，讨论其在空间分辨率和时间分辨率上的权衡。在侵入式技术方面，我们将系统梳理微电极阵列（如Utah Array、Neuropixels）的制造工艺、植入技术以及长期生物相容性挑战。此外，也将探讨皮层脑电图（ECoG）作为介于两者之间的折中方案的独特优势。重点将放在如何从这些采集到的原始数据中，精确地分离出有用的生物信号，并去除环境和生理噪声。第二部分：信号处理、特征提取与解码算法从原始的神经数据中提取可操作的信息，是BCI系统的“大脑”。本部分将是技术核心。我们将从信号处理的视角，详细介绍时域、频域和空域分析方法。时频分析部分，我们将深入探讨傅里叶变换、小波变换在识别特定频段振荡（如Alpha、Beta、Gamma波）中的应用，这些振荡与运动想象、注意力集中等状态紧密相关。特征提取是关键步骤。我们会详细介绍如何从高维数据中提取出有效的特征向量，包括功率谱密度（PSD）、事件相关电位（ERP）成分（如P300、感觉运动节律SMR的解调），以及先进的特征提取技术，如空间滤波（如Common Spatial Pattern, CSP）。解码是实现BCI意图转换的“翻译官”。我们将分类介绍经典的统计模型和新兴的机器学习算法： 1. 线性解码器：线性判别分析（LDA）和卡尔曼滤波在实时运动意图预测中的应用与局限性。 2. 非线性模型：支持向量机（SVM）在分类任务中的优化策略。 3. 深度学习架构：卷积神经网络（CNN）如何自动学习空间和时间特征，以及循环神经网络（RNN/LSTM）如何有效处理时间序列依赖性。我们将探讨模型训练中的迁移学习和领域适应策略，以解决不同个体间信号差异巨大的问题。第三部分：BCI系统的应用领域与前沿挑战 BCI的最终价值体现在其应用层面。本部分将聚焦于当前最活跃和最具潜力的应用方向。医疗康复领域：我们将详尽分析BCI在运动功能重建中的作用，包括：神经假肢控制：如何实现高自由度机械臂的精确控制，以及力反馈的集成。功能性电刺激（FES）的闭环整合： BCI如何实时触发脊髓或周围神经的电刺激，以恢复行走或抓握能力。神经可塑性调控：利用BCI技术辅助中风后的运动皮层重塑。增强与辅助认知：这部分将探讨超越医疗范畴的应用。例如，通过实时监测和反馈，提高工作记忆、专注力或学习效率。我们将讨论“双向接口”的概念，即不仅是从大脑读取信息，也向大脑写入信息（神经调控技术，如TMS/tDCS与BCI的结合）。交互与通讯：探讨非语言状态下的信息输出，如“意念打字”，以及高带宽的神经通信的可能性。第四部分：伦理、安全与未来展望任何颠覆性技术都伴随着深刻的伦理和社会挑战。本部分将引导读者思考BCI技术发展中必须面对的“护栏”。我们将系统梳理神经伦理学（Neuroethics）的核心议题，包括：隐私与安全：神经数据的保护、黑客攻击对认知系统的潜在威胁。身份与自主性： BCI技术对个体自我认知、自由意志的影响。公平与普及：避免技术鸿沟加剧社会不平等。最后，我们将展望BCI技术的未来发展方向，包括更高密度、更低创伤的神经探针技术、完全无线化的系统设计，以及实现真正的“人机智能协同”的长期愿景。本书旨在培养读者批判性思考的能力，使其能够准确把握BCI领域的机遇与风险。

作者简介

Rajesh P.N. Rao (born July 2, 1970 in Madras, India) is the Director of the NSF Center for Sensorimotor Neural Engineering (CSNE) and Professor of Computer Science and Engineering at the University of Washington in Seattle.[1]

He is a researcher in the fields of computational neuroscience, artificial intelligence, and brain-computer interfacing. He also works on the 4000-year-old Indus script, a topic on which he has given a TED talk.[2] He is the author of the book Brain-Computer Interfacing (Cambridge University Press, 2013) and the co-editor of two volumes, Probabilistic Models of the Brain (MIT Press, 2002) and Bayesian Brain (MIT Press, 2007).

In the first demonstration of human brain-to-brain communication in August 2013, Rao wearing an electrical brain-signal reading cap triggered the movement of his colleague Andrea Stocco's hand via the Internet, allowing their brains to cooperate to solve a computer game.[3] The demonstration was subsequently replicated across other pairs of humans and the results published in the journal PLOS ONE.[4]

With Prof. Adrienne Fairhall, Rao offered the first massive open online course in computational neuroscience in 2013.

Rao graduated summa cum laude from Angelo State University in 1992 with a B.S. in Computer Science and in Mathematics. He then attended the University of Rochester where he earned his M.S. (1994) and Ph.D. (1998) in Computer Science.[1]

Awards[edit]

Sloan Faculty Fellowship, 2001 [1]

Packard Fellowship for Science and Engineering, 2002 [1]

NSF CAREER award 2002 [5]

ONR Young Investigator Award, 2003 [6]

目录信息

出版者的话
译者序
前言
第一部分　背景知识
第1章　引言2
第2章　神经科学基础4
2.1　神经元4
2.2　动作电位或锋电位5
2.3　树突和轴突5
2.4　突触5
2.5　锋电位的产生6
2.6　神经连接的调节：突触可塑性7
2.6.1　LTP7
2.6.2　LTD7
2.6.3　STDP7
2.6.4　短期激励和抑制8
2.7　大脑组织、解剖学结构和功能9
2.8　小结11
2.9　问题和习题11
第3章　记录大脑信号和刺激大脑12
3.1　记录大脑信号12
3.1.1　侵入式技术12
3.1.2　非侵入式技术17
3.2　刺激大脑22
3.2.1　侵入式技术22
3.2.2　非侵入式技术23
3.3　同步记录和刺激24
3.3.1　多电极阵列24
3.3.2　神经芯片25
3.4　小结26
3.5　问题和习题26
第4章　信号处理28
4.1　锋电位分类28
4.2　频域分析29
4.2.1　傅里叶分析29
4.2.2　离散傅里叶变换32
4.2.3　快速傅里叶变换33
4.2.4　频谱特征33
4.3　小波分析33
4.4　时域分析34
4.4.1　Hjorth参数34
4.4.2　分形维数35
4.4.3　自回归模型36
4.4.4　贝叶斯滤波36
4.4.5　卡尔曼滤波38
4.4.6　粒子滤波40
4.5　空间滤波41
4.5.1　双极、拉普拉斯和共同平均参考41
4.5.2　主成分分析41
4.5.3　独立分量分析44
4.5.4　共空间模式46
4.6　伪迹去除技术48
4.6.1　阈值法48
4.6.2　带阻和陷波滤波48
4.6.3　线性模型49
4.6.4　主成分分析49
4.6.5　独立分量分析51
4.7　小结51
4.8　问题和习题51
第5章　机器学习54
5.1　分类技术54
5.1.1　二分类54
5.1.2　集成分类技术59
5.1.3　多分类61
5.1.4　分类性能的评估64
5.2　回归方法66
5.2.1　线性回归67
5.2.2　神经网络与反向传播算法68
5.2.3　径向基函数网络70
5.2.4　高斯过程71
5.3　小结73
5.4　问题和习题73
第二部分　构建系统
第6章　构建BCI78
6.1　BCI的主要类型78
6.2　对构建BCI有用的大脑反应78
6.2.1　条件反射78
6.2.2　集群行为79
6.2.3　想象运动和认知行为79
6.2.4　刺激诱发行为80
6.3　小结80
6.4　问题和习题81
第三部分　BCI的主要类型
第7章　侵入式BCI84
7.1　侵入式BCI的两个主要范式84
7.1.1　基于操作性条件反射的BCI84
7.1.2　基于集群解码的BCI86
7.2　应用于动物的侵入式BCI87
7.2.1　控制假臂和手的BCI87
7.2.2　控制下肢的BCI98
7.2.3　控制光标的BCI100
7.2.4　认知型BCI104
7.3　应用于人的侵入式BCI108
7.3.1　植入多电极阵列控制光标和机器人108
7.3.2　认知型BCI111
7.4　侵入式BCI的长期使用112
7.4.1　BCI的长期使用和稳定皮质代表区的形成112
7.4.2　植入人脑的BCI的长期使用114
7.5　小结114
7.6　问题和习题114
第8章　半侵入式BCI117
8.1　基于皮质脑电信号（ECoG）的BCI117
8.1.1　基于ECoG的动物用BCI117
8.1.2　基于ECoG的人用BCI118
8.2　基于外周神经信号的BCI134
8.2.1　神经型BCI134
8.2.2　目标肌肉神经分布重建135
8.3　小结137
8.4　问题和习题138
第9章　非侵入式BCI140
9.1　基于脑电信号的BCI140
9.1.1　振荡电位和ERD140
9.1.2　慢皮质电位148
9.1.3　运动相关电位151
9.1.4　刺激诱发电位153
9.1.5　基于意识任务的BCI158
9.1.6　BCI的错误电位159
9.1.7　互适应型BCI160
9.1.8　分层型BCI161
9.2　其他非侵入式BCI:fMRI、MEG和fNIR162
9.2.1　基于功能性磁共振成像的BCI162
9.2.2　基于脑磁图的BCI162
9.2.3　基于功能性近红外光学成像的BCI164
9.3　小结164
9.4　问题和习题165
第10章　BCI的刺激修复作用167
10.1　感觉功能恢复167
10.1.1　恢复听力：人工耳蜗167
10.1.2　恢复视力：皮质和视网膜的植入169
10.2　运动恢复171
10.3　感觉扩增172
10.4　小结173
10.5　问题和习题173
第11章　双向与循环型BCI175
11.1　通过刺激产生直接的皮质指令控制光标175
11.2　使用BCI和体觉刺激实现主动触觉探索178
11.3　迷你机器人的双向BCI控制180
11.4　通过功能性电刺激实现肌肉的脑皮质控制182
11.5　建立脑区间的新联系183
11.6　小结186
11.7　问题和习题186
第四部分　应用和伦理
第12章　BCI的应用190
12.1　医学领域的应用190
12.1.1　感觉恢复190
12.1.2　运动恢复190
12.1.3　认知恢复191
12.1.4　康复治疗191
12.1.5　使用菜单、光标和拼写器实现交流191
12.1.6　脑控轮椅192
12.2　非医学领域的应用193
12.2.1　网页浏览和虚拟世界导航193
12.2.2　机器人替身195
12.2.3　高流通量的图像搜索197
12.2.4　测谎和法律领域的应用199
12.2.5　警觉性监测202
12.2.6　估算认知负荷204
12.2.7　教育和学习206
12.2.8　安保、身份识别和验证208
12.2.9　利用外骨骼扩增身体能力209
12.2.10　记忆和认知的放大209
12.2.11　航空领域的应用211
12.2.12　游戏和娱乐213
12.2.13　脑控制艺术214
12.3　小结216
12.4　问题和习题216
第13章　脑机接口的道德规范218
13.1　医学、健康和安全问题218
13.1.1　平衡风险和利益218
13.1.2　知情同意219
13.2　BCI技术的滥用219
13.3　BCI的安全性和隐私性220
13.4　法律问题220
13.5　道德和社会公平问题221
13.6　小结222
13.7　问题和习题222
第14章　结论224
附录A　数学背景知识226
参考文献237
索引248
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的插图简直是视觉盛宴，色彩的运用和布局的巧妙，让我这个对技术细节不太敏感的读者也能瞬间抓住重点。尤其是那些复杂的电路图和算法流程，竟然被处理得如此直观和美观，完全颠覆了我对技术书籍的刻板印象。作者在排版上显然是下了大功夫的，字体的选择、行距的拿捏，都透露着一股匠心，阅读起来非常舒适，长时间翻阅也不会感到疲劳。而且，那些穿插其中的历史小故事和名人轶事，像一颗颗调味剂，让原本可能枯燥的理论知识变得生动起来，仿佛在和一个知识渊博的朋友聊天。这本书的装帧设计也很有质感，拿在手里沉甸甸的，封面设计简约而不失深度，每次把它从书架上取下来，都有一种面对珍贵文献的感觉。这不仅仅是一本工具书，更像是一件艺术品，让人爱不释手，忍不住想要和别人分享它的精美。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它不仅仅局限于某一特定技术流派的介绍，而是展现了一个极其宏大的全景图。我注意到作者在介绍不同技术路径时，会非常客观地分析它们的优缺点、应用前景以及潜在的伦理挑战。这种多维度的审视，让我这个读者在学习知识的同时，也能对这个新兴领域保持一种批判性的思考。比如，在讨论数据采集和隐私保护的章节里，作者的论述非常平衡，既肯定了技术带来的便利，也毫不避讳地指出了其风险，甚至给出了行业内正在探索的解决方案。这种负责任的叙事方式，让我对作者的人品和专业素养产生了极大的信赖感。这本书更像是一份行业白皮书，为我构建了一个完整、成熟的知识框架，而不是零散的知识点堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操指导部分，简直是为动手实践者量身定做。那些代码示例和实验步骤的描述，详尽到令人发指，每一步都有对应的解释和可能的错误排查指南。作者似乎预料到了读者在实际操作中可能遇到的所有“坑”，并在前言中就进行了详细的预警和指导。我按照书中的步骤搭建了一个小型测试环境，所有的依赖库版本、配置参数，甚至是硬件推荐，都写得清清楚楚，几乎没有遇到什么棘手的环境配置问题。这种注重实效的写作态度，让我觉得这本书的价值远超其定价。它不是那种只停留在理论层面“纸上谈兵”的著作，而是真正愿意手把手地把你带入实践前沿的优秀导师，极大地增强了我的实操信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的作者在行文逻辑的处理上，简直是大师级的。他似乎非常懂得如何引导一个初学者的思维，从最基础的概念开始，层层递进，每一步的过渡都自然得像是水到渠成。没有那种突然抛出一个深奥概念让人措手不及的感觉，所有的铺垫都做得非常扎实到位。特别是涉及到一些高阶的数学推导时，作者采用了“先说结论，再解释原理”的策略，这对我这种更注重应用和理解“为什么”而不是“如何推导”的人来说，简直是福音。他没有强迫读者去啃那些晦涩的数学证明，而是用清晰的比喻和生活化的例子来阐释背后的科学原理，让人豁然开朗。这本书的章节安排也极具匠心，感觉就像是精心设计的一条探索之路，每走一步都有新的发现，绝不让人感到迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，带着一种老派学者的严谨，但又不失现代的活力。用词精准，句式复杂却富有韵律感，读起来就像是听一场高质量的学术讲座，充满了知性的魅力。作者似乎有一种魔力，能把那些冰冷的技术术语，通过精妙的措辞，赋予它们生命和温度。比如，他描述某项技术突破时所用的词汇，充满了力量感和画面感，让人仿佛能看到那些科学家们在实验室里夜以继日的奋斗场景。我尤其喜欢作者在引用其他研究成果时，那种谦逊而又自信的语气，既表达了对前人的尊重，也体现了自己观点的独立性和深刻性。这本书的文字本身就是一种享受，它提升了我的阅读品味，让我开始关注文字表达的艺术性。

评分☆☆☆☆☆

我看的是不是这版，豆瓣没有，是最新技术美国出版的，就是霍金用的技术。

评分☆☆☆☆☆

真就导论，两天就看完了，不过的确学到很多

评分☆☆☆☆☆

真就导论，两天就看完了，不过的确学到很多

评分☆☆☆☆☆

草草翻了下，感觉讲得不甚清晰。

评分☆☆☆☆☆

小波变换介绍的太简单了