Statistical Signal Processing for Neuroscience and Neurotechnology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Oweiss, Karim G. 编

出品人:

页数:433

译者:

出版时间:2010-8

价格:973.00元

装帧:

isbn号码:9780123750273

丛书系列:

图书标签:

• Neuroscience
• 工具教程
• StatisticalAnalysis
• 神经科学
• 神经技术
• 信号处理
• 统计学
• 机器学习
• 脑机接口
• 神经数据分析
• 生物信号
• 时间序列分析
• 滤波

《统计信号处理在神经科学与神经技术中的应用》 本书深入探讨统计信号处理的核心概念及其在现代神经科学研究和前沿神经技术开发中的关键作用。我们旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解如何运用强大的统计工具来解析复杂的大脑活动数据，并推动神经技术的创新。 核心内容概述： 第一部分：统计信号处理基础 信号的统计描述： 本章将从统计学的角度出发，介绍如何描述和量化各种神经信号，包括但不限于神经电生理信号（如EEG、MEG、LFP、单细胞记录）、神经影像信号（如fMRI、PET）以及生物电信号。我们将详细讲解均值、方差、协方差、自相关、功率谱密度等基本统计量，并阐述它们如何反映神经活动的特征。 信号的建模与估计： 针对不同类型的神经信号，本书将介绍多种统计建模方法，包括线性模型、非线性模型、状态空间模型等。重点将放在参数估计技术，如最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计等，并探讨如何在存在噪声和不确定性的情况下获得可靠的参数估计。 信号的去噪与增强： 神经信号往往受到各种噪声的干扰，严重影响分析的准确性。本章将系统介绍各种先进的信号去噪技术，包括滤波器设计（如FIR、IIR滤波器）、小波变换、独立成分分析（ICA）、主成分分析（PCA）等，并讨论如何选择最适合特定神经信号和噪声特征的去噪策略。此外，还将探讨信号增强技术，以突出感兴趣的神经活动成分。 信号的特征提取与选择： 从原始信号中提取有意义的特征是后续分析的关键。我们将介绍时域、频域、时频域以及非线性动力学等多种特征提取方法，例如功率谱特征、相干性、 Granger 因果性、熵、分形维数等。同时，还将讨论特征选择技术，以避免维度灾难，提高模型的泛化能力。 分类与回归方法： 针对神经信号的分类（如区分不同认知状态、识别特定事件）和回归（如预测行为表现、估计生理参数），本书将介绍一系列统计机器学习方法。内容将涵盖线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）、支持向量机（SVM）、逻辑回归、高斯过程回归等经典算法，并结合神经科学的应用场景进行讲解。 第二部分：神经科学中的统计信号处理应用 脑电信号（EEG/MEG）分析： 本章将详细介绍如何运用统计信号处理技术分析脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）数据。我们将涵盖从预处理、伪迹去除，到事件相关电位（ERP）分析、频段功率分析、源定位、脑网络连接性分析等各个环节。特别会强调如何利用统计模型来理解大脑在不同认知任务下的激活模式和信息处理机制。 功能磁共振成像（fMRI）数据分析： fMRI提供了大脑活动的空间信息，其数据具有高维度和噪声大的特点。本章将聚焦于fMRI数据的统计处理，包括预处理（如去头动、切片时间校正、空间平滑）、统计建模（如GLM）、功能连接分析、独立成分分析（ICA）在fMRI中的应用，以及如何从海量数据中推断大脑的功能组织和网络结构。 神经生理信号（LFP/单细胞）分析： 对于局部场电位（LFP）和单细胞记录等高时序分辨率的信号，统计信号处理同样至关重要。本章将介绍如何分析这些数据以揭示神经元的放电模式、群体编码、突触传递动力学以及神经振荡的特征。我们将讨论点过程模型、自回归模型、谱分析以及跨频率耦合等技术。 多模态神经信号融合： 现代神经科学研究越来越倾向于融合来自不同测量模态（如EEG与fMRI）的数据，以获得更全面的理解。本章将探讨如何运用统计信号处理的框架来实现不同神经信号的有效融合，例如通过联合模型、典型相关分析（CCA）等方法，揭示不同层次的大脑活动之间的关联。 第三部分：神经技术中的统计信号处理应用 脑机接口（BCI）的信号处理： 脑机接口（BCI）是统计信号处理在神经技术领域的一个典型应用。本章将深入介绍BCI系统中信号获取、特征提取、分类解码以及控制策略等关键环节。我们将重点讲解如何设计鲁棒的统计模型来实时准确地解码用户的意图，以及如何优化信号处理流程以提高BCI系统的性能和用户体验。 神经调控技术中的信号分析： 聚焦于脑深部电刺激（DBS）、经颅磁刺激（TMS）和经颅直流电刺激（tDCS）等神经调控技术。本章将探讨如何利用统计信号处理来评估调控效果，例如分析调控前后神经信号的变化，理解调控机制，并优化调控参数以达到最佳治疗效果。 神经假体与康复： 本章将介绍统计信号处理在构建和优化神经假体（如假肢控制）和康复系统中的作用。我们将讨论如何从残余神经信号中提取控制指令，以及如何利用反馈信号和统计模型来辅助患者的康复训练。 全书特点： 理论与实践并重： 本书不仅深入阐述统计信号处理的理论基础，更通过丰富的神经科学和神经技术案例，展示这些理论在实际问题中的应用。 面向广泛读者： 无论是对统计信号处理感兴趣的研究生，还是神经科学领域的初学者，抑或是寻求优化神经技术性能的工程师，本书都能提供有价值的指导。 前沿视角： 书中涵盖了当前统计信号处理在神经科学与神经技术领域最热门的研究方向和应用技术。 通过学习本书，读者将能够熟练运用统计信号处理的强大工具，深入解析大脑的奥秘，并为开发下一代神经技术奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目就像是一扇通往全新科学领域的大门，让我对其中蕴含的知识充满了期待。我一直对信号处理的强大能力印象深刻，它可以从看似杂乱的数据中提炼出规律。而将其应用于神经科学，更是将这种能力推向了理解人类意识和行为的极致。我非常好奇，书中会如何处理神经信号的复杂性。神经活动是一个高度动态且多尺度、多模态的过程，如何有效地捕捉和分析这些信号本身就是一项巨大的挑战。我希望书中能够详细介绍一些用于处理高维、非平稳、非线性时间序列数据的统计方法。例如，是否会介绍一些用于分析大脑网络连接的图论方法，或者用于揭示大脑动态模式的混沌理论和分形分析技术？对于“神经技术”部分，我的兴趣尤为浓厚，因为它直接关系到如何将科学发现转化为实际应用。书中是否会探讨如何设计更先进的脑机接口，比如利用机器学习算法来实现更精准的意图识别，或者如何开发出能够促进神经康复的神经调控技术？我期待这本书能够提供一些启发性的案例研究，展示统计信号处理如何帮助我们更好地理解大脑，并为开发革命性的神经技术奠定基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了未来感，蓝色的渐变色调仿佛宇宙星辰，又像大脑深处的神经元网络，瞬间吸引了我。我一直对信号处理在理解复杂系统中的应用非常感兴趣，而神经科学领域无疑是其中最令人着迷的挑战之一。想象一下，通过精密的数学模型和算法，我们能够解读那些潜藏在海量脑电波、fMRI数据中的微弱信号，揭示意识的奥秘，甚至开发出能够修复损伤、增强能力的脑机接口。这本书的光是名字就勾勒出了这样一幅宏伟的图景。我迫不及待地想知道，它究竟是如何将严谨的统计理论与生动的大脑信号联系起来的。书中是否会深入探讨傅里叶变换、小波分析等经典信号处理工具在脑科学中的具体应用？又或者，它会介绍一些更前沿的技术，比如深度学习在神经信号去噪和特征提取方面的突破？我尤其好奇，作者会如何处理数据的高维度、非线性和噪声问题，这无疑是神经科学数据分析中的核心难点。如果书中能够提供一些真实的研究案例，并详细讲解背后的统计原理和技术细节，那就再好不过了。比如，如何从EEG数据中区分不同认知状态下的脑活动模式，或者如何利用fMRI数据构建大脑连接网络。这本书给我的第一印象是，它不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往神经科学前沿研究的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题本身就极具吸引力，它点出了当前科学研究的一个非常热门且前沿的方向。我一直对如何用数学和计算的方法来理解生物系统深感着迷，而神经科学无疑是其中最复杂、最迷人的领域之一。因此，当看到“统计信号处理”与“神经科学和神经技术”的结合时，我立刻被勾起了强烈的好奇心。这本书是否会深入探讨如何从生理信号（如EEG、MEG、fMRI、ECoG等）中提取出有用的信息？我特别关心书中对于“噪声抑制”和“信号增强”的讨论，因为神经信号往往非常微弱且充满干扰。是否会介绍一些有效的滤波技术，比如卡尔曼滤波，或者一些基于机器学习的降噪方法？此外，对于“特征提取”和“模式识别”，我希望书中能提供清晰的解释和实用的算法。例如，如何从脑电信号中提取出与特定认知任务相关的特征，或者如何利用这些特征来构建有效的分类模型？我非常期待书中能够涵盖一些将统计模型应用于神经科学研究的案例，比如如何利用贝叶斯推断来估计神经连接的强度，或者如何使用时间序列模型来预测大脑活动的变化。总而言之，这本书对我而言，就像是一次探索大脑奥秘的科学之旅。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题时，脑海中立刻浮现出那些在实验室里与复杂数据搏斗的科学家们。神经信号的处理，在我看来，是一项极其精细且充满挑战的工作。毕竟，我们面对的是一个无比复杂的生物系统，其输出信号往往充满了噪声，并且隐藏着难以捉摸的规律。我非常期待这本书能够系统地梳理出这一领域的核心方法论。它是否会从基础的概率论和统计推断开始，逐步深入到信号检测、估计、滤波等经典信号处理理论？又或者，它会更侧重于介绍近年来在神经科学领域涌现出的新兴技术，例如机器学习在脑电信号分类、模式识别中的应用？我尤其关心书中对“机器学习”的阐述，它是否会详细讲解各种算法的原理，以及如何根据不同类型的神经数据进行选择和优化？例如，支持向量机（SVM）在区分不同脑状态中的表现，或者卷积神经网络（CNN）在处理时序脑电信号时的优势。此外，对于“降维”和“特征工程”等关键步骤，书中是否会提供具体的指导和实用的技巧？我希望这本书能够帮助我理解，如何从海量、异构的神经数据中提取出有意义的信息，并将其转化为可解释、可应用的知识。这本书的潜力，在我看来，在于它能够为那些希望在脑科学和神经技术领域做出贡献的研究人员提供一套强大的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我产生了一种莫名的期待，仿佛它能为我揭示大脑这个复杂黑箱的运行机制。信号处理，这门学科的精妙之处在于其能够量化、分析和重构那些肉眼无法直接观察到的过程。而将它应用于神经科学，更是将这种能力提升到了一个全新的维度。我非常好奇，这本书将如何桥梁起数学理论与生物学现象。是否会详细介绍一些经典的统计模型，如隐马尔可夫模型（HMM）或状态空间模型，它们在描述大脑动态变化中的作用？我特别想了解，作者是如何处理神经数据中固有的非平稳性和非线性特性的。这些特性往往使得传统的线性信号处理方法难以奏效。书中是否会引入一些更先进的非线性分析技术，比如相空间重构、熵度量或者高阶统计量？另外，对于“神经技术”这一部分，我的兴趣尤为浓厚。它是否会涵盖脑机接口（BCI）的设计与实现，包括信号采集、解码和反馈控制等环节？我希望书中能够提供一些具体的算法实例，例如如何利用机器学习算法来实时解码用户的意图，或者如何设计有效的信号处理策略来提高BCI的性能。这本书，在我看来，可能是一本能帮助我理解“大脑语言”的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆