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出版者:CRC

作者:Robert B. Northrop

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2003-03-12

价格:USD 104.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849315572

丛书系列:

图书标签:

• 信号与系统
• 生物医学工程
• 信号处理
• 系统分析
• 生物信号
• 医学图像
• 生理信号
• MATLAB
• 滤波器设计
• 傅里叶变换

深入探索生物医学工程中的信号与系统分析（除《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》外） 书名： 生物医学信号处理与高级系统建模：从基础理论到临床应用前沿 作者： [此处为虚构作者姓名，例如：李明，王芳] 出版社： [此处为虚构出版社名称，例如：高等教育科学出版社] 出版日期： [此处为虚构出版日期，例如：2024年10月] --- 内容简介 本书旨在为生物医学工程、电子工程、生物物理学及相关领域的研究人员、高级本科生和研究生提供一个全面、深入且聚焦于前沿应用的信号处理与系统建模的知识体系。本书的叙事逻辑聚焦于如何超越基础的傅里叶变换和经典滤波器设计，深入探讨当代生物医学工程中对非线性、时变、多维复杂数据的分析与系统重构方法。 全书内容划分为五个核心部分，结构严谨，理论与实践紧密结合，力求展现生物医学信号处理领域最活跃的研究方向。 --- 第一部分：高级信号表示与稀疏性原理（Advanced Signal Representation and Sparsity Principles） 本部分着重于突破传统的基于正弦或余弦的基函数表示限制，介绍现代信号分析中至关重要的稀疏表示理论及其在生物医学数据中的应用。 第一章：时频分析的深化与挑战 本章首先回顾了短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）的局限性，重点引入Wigner-Ville分布，深入探讨其交叉项问题，并提出Cohen's Class分布的改进策略。核心内容转向形态学（Morphological）变换，分析其在检测非平稳信号（如心电图中的QRS波群形态变化）中的独特优势，尤其是在处理尖锐瞬态事件时的鲁棒性。我们详细阐述了希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）的EMD（经验模态分解）和HHT（希尔伯特谱分析）过程，并展示了如何利用HHT分析脑电信号（EEG）中的频带能量随时间的变化，揭示神经振荡模式的非线性演变。 第二章：稀疏编码与压缩感知（Compressed Sensing, CS） 本章是本书理论创新的重要支柱。我们不再满足于奈奎斯特采样定理，而是全面介绍压缩感知的数学基础——RIP（Restricted Isometry Property）和基追踪（Basis Pursuit, BP）算法。重点分析了生物医学信号（如高分辨率MRI数据、高密度EEG数据）的内在稀疏性（例如，在特定字典下具有稀疏性）。书中详述了迭代阈值算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）和快速迭代收缩/阈值算法（FISTA）的推导与应用，并提供了如何设计最优稀疏字典（如K-SVD）以实现高效率、低剂量医学成像（如CT重建）的实例分析。 --- 第二部分：非线性与时变系统建模（Nonlinear and Time-Varying System Modeling） 生物系统的本质是非线性和时变的。本部分聚焦于如何利用先进的系统辨识技术来捕捉这些复杂动态特性。 第三章：非线性系统的辨识与建模 本章从Volterra级数展开出发，深入探讨其在高阶非线性系统建模中的维度灾难问题。随后，本书重点转向再生核希尔伯特空间（RKHS）方法，特别是使用高斯核进行非线性系统辨识，这在分析神经元反应的输入-输出关系时表现出卓越的性能。我们详细讨论了Hammerstein-Wiener模型和多项式非线性模型在描述肌电信号（EMG）与肌肉收缩力之间关系中的适用性，并引入了NARMAX（Nonlinear AutoRegressive Moving Average with eXogenous input）模型结构，用于建立精确的生理反馈回路模型。 第四章：自适应滤波与时变系统追踪 本章探讨了环境噪声和系统参数随时间漂移的生物医学信号处理挑战。核心内容围绕自适应滤波理论展开。我们详尽分析了最小均方（LMS）算法、归一化LMS（NLMS）及其在动态噪声消除（如心脏起搏器信号中的电极伪影去除）中的应用。更进一步，本书深入研究了递归最小二乘（RLS）算法，解释了其快速收敛的机制，并将其应用于实时跟踪肺功能测试中气道阻力的动态变化。此外，本章还引入了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展形式——扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于对生理系统的状态估计，例如血糖水平的动态预测。 --- 第三部分：多维与高维数据分析（Multidimensional and High-Dimensional Data Analysis） 现代生物医学数据往往是多通道、高维度的，需要超越传统单变量分析的方法。 第五章：盲源分离与独立分量分析（ICA） 本章专注于盲源分离（Blind Source Separation, BSS），特别是独立分量分析（Independent Component Analysis, ICA）。我们详述了ICA的理论基础——高阶统计量（如峭度和负熵），以及FastICA算法的迭代过程。重点展示了ICA如何有效分离EEG/MEG数据中的眼电、肌电伪迹，并精确识别出多个独立的大脑功能网络活动源。此外，本书还探讨了非负矩阵分解（NMF）在生物图像处理（如细胞形态分析）中的应用，揭示数据中潜在的、非负的特征组合。 第六章：张量分解与网络分析（Tensor Decomposition and Network Analysis） 面对MRI、fMRI、多通道生理信号等三维或更高维数据，本章引入张量（Tensor）的概念。我们详细介绍了CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解和Tucker分解，并阐述了它们在从多通道数据中同时提取时间和空间特征的优势。在网络生物学方面，本书转向图论和复杂网络科学。我们分析了功能连接性和结构连接性的构建方法，计算了脑网络的拓扑指标（如平均路径长度、集聚系数），并探讨了这些网络拓扑特征（如小世界特性）在疾病诊断（如阿尔茨海默病）中的潜力。 --- 第四部分：医学图像的计算与重建（Computational Methods in Medical Imaging） 本部分侧重于信号处理技术在医学成像中的具体应用，特别是图像质量的提升和信息提取。 第七章：逆问题的正则化与优化方法 医学成像（如CT、PET、阻抗断层扫描）本质上是求解不适定（Ill-posed）逆问题。本章超越基础的最小二乘法，聚焦于正则化技术。我们深入讨论了Tikhonov正则化的原理及其对解的平滑作用。核心内容在于Total Variation (TV) 正则化，特别是在图像去噪和稀疏重建中的应用，通过保护边缘信息来提高图像质量。此外，我们还探讨了基于L1范数最小化的迭代重建算法，以及如何将其集成到加速的MRI采集方案中。 第八章：图像分割与特征提取的深度学习框架 本章聚焦于利用先进的深度学习架构进行生物医学图像的自动化分析。我们详细介绍了卷积神经网络（CNN）在特征提取中的作用，并重点分析了U-Net及其变体在精确分割（如肿瘤边界、细胞核）中的实现细节和损失函数优化。本书讨论了迁移学习在数据量受限的医学图像分析中的策略，以及如何构建对抗生成网络（GANs）来生成逼真的合成医学图像以扩充训练数据集。 --- 第五部分：生物系统的高级建模与控制（Advanced Modeling and Control of Biological Systems） 本部分将信号处理与系统动力学相结合，面向生物系统的建模、状态估计与闭环控制。 第九章：生物系统的动力学模型与参数估计 本章从微分方程组的角度描述生物过程。我们分析了药代动力学/药效学（PK/PD）模型，并使用非线性最小二乘法和贝叶斯方法进行模型参数估计。重点引入了基于代理的模型（Grey-Box Modeling），即结合先验生物学知识和实验数据来辨识系统参数。我们还讨论了全局敏感性分析方法，以确定哪些系统参数对输出信号的变异贡献最大，指导实验设计。 第十章：生理系统的闭环控制与实时监测 本部分探讨如何将信号处理和系统模型应用于实时控制。我们详细分析了PID控制器在人工胰腺系统（模拟血糖调控）中的基础应用，并过渡到模型预测控制（MPC）。MPC如何利用系统的动态模型预测未来状态，并计算出最优的控制输入序列，这对于实现更精确、更安全的闭环生理调节至关重要。本章也涵盖了风险评估与故障检测在医疗设备控制系统中的集成策略，确保实时系统的可靠性。 --- 总结 《生物医学信号处理与高级系统建模：从基础理论到临床应用前沿》并非对基础概念的简单重复，而是将读者快速引导至生物医学工程信号分析领域最尖端、最具挑战性的领域。本书强调理论的严谨性、算法的可操作性以及在解决实际临床问题中的有效性，为下一代生物医学工程师和研究人员提供了必备的工具箱。

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拿到《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》这本书，我感到非常兴奋。我一直对生物医学工程领域抱有浓厚的兴趣，特别是对如何利用先进的信号处理技术来理解和改善人类健康抱有极大的热情。这本书的书名，直接点明了其核心内容，让我觉得它正是我所需要的。我之前接触过一些信号处理的教材，但它们往往过于偏重理论，或者在生物医学领域的应用案例不够丰富，难以让我建立起直观的理解。而这本书，从它的名字来看，就充满了将抽象理论与生动实践相结合的潜力。我迫切地想知道，作者是如何将傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等经典信号分析工具，应用于分析心电图、脑电图、肌电图等生物医学信号的。书中是否会提供具体的算法和模型，来帮助读者理解如何从嘈杂的生理信号中提取有用的信息？我尤其关心书中对于动态系统建模的内容，因为生命体本身就是一个极其复杂的动态系统，理解它的运作机制，对于疾病的诊断和治疗至关重要。这本书的出版，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会，让我能够系统地学习和掌握生物医学工程领域的信号与系统分析技术。

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我拿到这本《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》已经有一段时间了，期间我几乎是废寝忘食地研读。我一直认为，生物医学工程领域之所以能够不断取得突破，很大程度上离不开对生命体信号的精确捕捉、分析和解读，以及对生命系统动态过程的深刻理解。这本书恰恰满足了我的这一核心需求。它不仅仅是一本枯燥的教科书，更像是一位循循善诱的良师。作者在讲解抽象的信号处理理论时，并没有脱离生物医学的实际应用场景，而是通过大量的实例，将理论的精髓淋漓尽致地展现出来。例如，我印象最深刻的是关于滤波器设计的部分，书中详细阐述了如何根据特定生物医学信号的特点，设计出能够有效抑制噪声、突出有用信息的滤波器。这对于提高诊断的准确性和治疗的有效性至关重要。我还特别喜欢书中对时域、频域和时频域分析方法的详细介绍，以及它们在不同生物医学应用中的具体体现。书中的图表清晰直观，代码示例也很有参考价值，这让我能够更好地将所学知识付诸实践。我真心认为，这本书能够帮助读者建立起坚实的信号与系统分析基础，并将其灵活运用到解决生物医学工程中的实际问题上，对于培养具备跨学科能力的工程师和研究者具有不可估量的价值。

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这本书，《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》，在我看来，是一本真正意义上的“工具书”。我是一名生物医学工程的研究生，在我的研究工作中，经常会遇到处理各种复杂的生物信号，例如脑电图、心电图、以及各种生理传感器的输出数据。过去，我常常为了如何有效地提取信息、滤除噪声而苦恼，投入了大量的时间去查阅各种零散的文献和资料。然而，这本书的出现，极大地改变了我的研究方式。它系统地梳理了信号与系统分析的核心概念，并将其与生物医学工程的各个分支领域紧密结合。从基础的拉普拉斯变换、傅里叶变换，到更高级的状态空间模型和非线性系统分析，书中都进行了深入浅出的讲解，并且提供了丰富的生物医学应用实例，让我能够迅速理解这些抽象的数学工具在实际问题中的意义和作用。尤其令我惊叹的是，书中对于一些前沿的信号处理技术，例如小波分析在医学影像处理中的应用，以及机器学习在生物信号分类与识别中的潜力，都进行了细致的探讨。我感觉这本书不仅仅是传授知识，更是在启发我如何运用这些知识去解决更复杂、更具挑战性的问题。

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我是一名对生物医学工程充满热情的学生，一直以来，我都渴望能够深入理解生命体的信号传递和系统运作机制。这本书，《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》，正是为我这样的学习者量身打造的。它没有像其他教材那样，将信号处理和系统分析作为孤立的理论学科来讲解，而是从一开始就将它们置于生物医学工程的大背景下进行阐述。作者通过丰富的生物医学实例，将抽象的数学概念具象化，让那些原本令人望而却步的公式和定理，变得生动有趣。例如，在讲解传递函数时，书中用一个生动的比喻——模拟药物在体内的代谢过程，来解释传递函数如何描述一个系统对输入信号的响应。这种“用生物语言解释工程概念”的方式，让我豁然开朗。我还会重点关注书中关于时频分析的内容，因为很多生物医学信号，如脑电图和肌电图，都具有复杂的时频特性，理解这些特性对于准确解读信号至关重要。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，它让我能够用更加系统和科学的方法去分析和解决生物医学工程中的挑战。

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我一直在寻找一本能够将信号与系统分析的理论知识，与生物医学工程的实际应用深度结合的书籍，直到我遇到了《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》。这本书，可以说是一本“点石成金”的著作，它将原本晦涩难懂的数学概念，转化为了理解生命体奥秘的强大工具。我特别欣赏书中对各种生物医学信号的深入剖析，从其产生机制到其在不同生理和病理状态下的表现，都进行了详尽的讲解。作者并没有回避复杂的数学推导，但却巧妙地将它们融入到生动的案例分析之中，让我能够更好地理解这些理论的意义和价值。例如，在讲解状态空间模型时，书中用一个生动的例子——模拟人体免疫系统的动态响应，来展示如何构建和分析复杂的生物系统模型。这种“理论与实践并重”的讲解方式，让我受益匪浅。我还会重点关注书中关于信号检测与估计的内容，因为在实际的生物医学应用中，准确地检测和估计生理信号的参数，对于疾病的早期诊断和预后判断至关重要。这本书为我提供了一个全新的视角，让我能够更深入地理解生命体的信号语言。

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在我看来，《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》这本书，就像是一位经验丰富的向导，带领我深入探索生物医学工程这片广阔而神秘的领域。我一直对生命体的运作机制感到着迷，而信号与系统分析，正是理解这些复杂机制的钥匙。然而，我之前接触到的相关书籍，往往要么过于理论化，难以落地，要么在应用方面不够详尽，难以学以致用。这本书的出现，完美地解决了我的困扰。它不仅仅是一本教科书，更是一本集理论、方法、应用为一体的百科全书。书中对各种生物医学信号的特性、生成机制，以及如何通过数学模型进行分析和预测，都有着极为详尽的阐述。我尤其喜欢书中关于系统辨识的章节，它解释了如何通过观察系统的输入和输出来推断系统的内在模型，这对于理解疾病的发生发展机制、评估治疗效果具有至关重要的意义。书中提供的各种算法和技术，都配有清晰的图示和代码示例，这大大降低了学习的难度，并能够让我快速地将所学知识应用到我的研究项目之中。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够以更系统、更科学的方式去理解和解决生物医学工程中的挑战。

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我一直认为，生物医学工程是一门高度交叉的学科，它需要工程师具备深厚的工程学背景，同时也需要他们对生命科学有深入的理解。而信号与系统分析，正是连接这两者之间的一座重要桥梁。这本书，《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》，恰如其分地扮演了这座桥梁的角色。我之前在学习信号处理时，常常会感到理论知识与实际应用之间的脱节，很难将抽象的数学概念与具体的生物医学问题联系起来。然而，这本书的作者，显然在生物医学工程领域有着丰富的实践经验，他们能够以一种非常直观的方式，将复杂的信号处理理论，转化为解决实际问题的有力工具。例如，在讲解采样定理时，书中不仅仅是给出了数学公式，更是用一个生动的例子——比如如何准确采集心电图信号，来解释采样率的重要性以及过采样和欠采样的后果。这种“联系实际”的讲解方式，让那些原本难以理解的理论，变得触手可及。我还会关注书中关于生物医学信号的分类、特点，以及如何利用系统分析的方法来理解和模拟各种生理过程的内容，这对于我未来的研究方向将有极大的指导意义。

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这本书，我拿到手的第一眼，就被它那沉甸甸的分量和精美的装帧所吸引，不禁让我对其中蕴含的知识充满了期待。我一直对生物医学工程领域怀有浓厚的兴趣，但总觉得在信号处理和系统分析这两个基础学科上，自己的理解还不够深入，不够扎实。我之前涉猎过一些相关的教材，但总觉得它们要么过于理论化，要么在实际应用方面不够详尽，难以建立起直观的理解。这本书的出现，仿佛为我指明了一个方向。从书名来看，它直指“信号与系统分析”在“生物医学工程”中的应用，这正是我一直以来苦苦寻觅的结合点。我迫切地想知道，作者是如何将抽象的数学概念与具体的生物医学现象巧妙地联系起来的。例如，在分析心电图（ECG）信号时，如何通过傅里叶变换理解其频率成分？在模拟神经信号的传播时，系统建模又是如何进行的？书中是否会提供具体的案例分析，让我能够看到理论是如何转化为实践的？我尤其关心的是，书中对于不同类型生物医学信号的分析方法是否会有详细的介绍，比如脑电图（EEG）、肌电图（EMG）、声学信号（如语音、心音）等等，以及这些信号在不同疾病诊断和治疗监测中的作用。而且，我希望书中不仅仅是罗列公式和定理，而是能够用清晰的语言，辅以丰富的图示和例子，来解释复杂的概念，让即使不是信号处理背景的读者也能有所收获。这本书的出版，无疑为像我一样希望在生物医学工程领域深耕的学子和研究者提供了一份宝贵的资源。

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我拿到《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》这本书时，内心是怀揣着一份期待，也有一丝忐忑，因为信号与系统分析这门学科对于我来说，一直是一个难以逾越的“技术门槛”。我总觉得，那些复杂的公式和抽象的概念，与我想要从事的生物医学工程的实际应用之间，存在着一道难以逾越的鸿沟。然而，这本书的出现，彻底打消了我的疑虑。作者用一种非常巧妙的方式，将理论与实践有机地结合起来，让那些看似枯燥的数学知识变得鲜活起来。例如，在讲解卷积运算时，书中并没有仅仅停留在数学定义上，而是通过模拟心脏搏动的过程，来形象地解释卷积是如何描述输入信号（如电信号）经过系统（如心脏肌肉）响应后产生输出信号（如心电图波形）的。这种“化繁为简”的讲解方式，让我受益匪浅。我特别欣赏书中对各种生物医学信号处理方法的深入剖析，从早期的傅里叶变换，到现代的小波分析，书中都给予了充分的论述，并且展示了它们在医学诊断、药物研发、康复工程等领域的广泛应用。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导，它让我学会如何用系统和信号的视角去分析和解决生物医学工程中的实际问题。

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我一直觉得，要真正掌握生物医学工程这门学科，就必须对构成生命体的各种“信号”以及“系统”的运行机制有深刻的理解。这本书，名为《Signals and Systems Analysis In Biomedical Engineering》，恰好填补了我在这方面的知识空白。我之前接触过一些信号处理的书籍，但它们往往过于侧重理论，或者与生物医学领域的联系不够紧密。而这本书，从一开始就将两者巧妙地融合。它没有回避那些复杂的数学推导，但却用一种非常易于理解的方式呈现出来，并且时刻不忘将其与生物体的实际情况联系起来。比如，在讲解线性时不变系统（LTI）时，作者不仅仅是给出了定义和性质，更是用一个生动的例子——比如人体对药物的反应，来解释LTI系统模型如何被应用于药代动力学研究。这让我茅塞顿开，原来那些抽象的数学概念，竟然能够如此直观地解释复杂的生物过程。而且，书中对于一些关键的生物医学信号，如心电图、脑电图等，是如何进行时域、频域分析的，以及如何通过系统辨识来理解疾病的发生发展过程，都进行了详尽的阐述。这本书就像是一本“生物信号的解码器”，让我能够更深入地理解生命的奥秘。

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