脑电信号处理与特征提取
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作者胡理，张治国等
出版社科学出版社
ISBN9787030667137
出版时间2023-05
装帧平装
开本16开
定价168元
货号29198794
上书时间2024-10-19
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导语摘要
脑电的独特优势使其在临床和科学研究中广泛应用。随着人脑电活动实时测量技术的逐步提高，一系列脑电信号处理方法得到快速发展，脑电有望成为更有效和通用的研究大脑功能的工具。本书各章由相关领域拥有丰富经验的优秀研究者撰写，旨在以全面、简洁且通俗易懂的方式，呈现作者对脑电技术本身及信号处理方法的深入理解和应用心得，向读者提供覆盖脑电神经基础、主流脑电信号处理和特征提取方法相关的概念、数学及应用知识。大多数章节还链接了MATLAB软件、代码和示例数据。
目录
丛书序（杨玉芳 吴艳红）
序一（罗跃嘉）
序二（尧德中）
前言
缩略语表
章 脑电的神经起源和测量
节 脑电的神经起源
第二节 脑电测量
第二章 脑电、诱发电位和事件相关电位
节 自发性脑电活动
第二节 诱发电位和事件相关电位
第三节 EP和ERP的概述
第四节 常见的EP和ERP成分
第五节 脑电技术的优势和局限性
第三章 ERP实验设计
节 实验设计与认知过程
第二节 ERP实验的技术性要求
第三节 实验的无关因素
第四节 经典实验设计及对应的ERP成分
第四章 脑电数据的预处理与降噪
节 脑电信号中的伪迹
第二节 导联方法
第三节 滤波
第四节 重参考
第五节 脑电分段和基线校正
第六节 剔除或插值坏导
第七节 剔除坏段
第八节 基于ICA的伪迹去除
第九节 总结
第五章 频谱分析和时频分析
节 简介
第二节 频谱估计
第三节 时频分析
第四节 事件相关同步化/去同步化
第六章 盲源分离
节 盲源分离算法简介
第二节 主成分分析与旋转在事件相关电位分析中的应用
第三节 独立成分分析在连续脑电中的应用
第四节 张量分解在事件相关电位研究中的应用
第七章 微状态分析
节 基础概念
第二节 微状态分析中的空间聚类算法
第三节 鉴别最优的类别数目
第四节 匹配模板图和电压图
第五节 经常使用微状态参数
第六节 微状态分析中的可用工具
第七节 总结
第八章 源分析
节 正问题
第二节 逆问题
第三节 贝叶斯
第四节 未来的发展方向
第五节 应用实例
第六节 总结
第九章 单试次分析
节 单试次分析简介
第二节 如何进行单试次分析
第三节 单试次分析的潜在应用
第十章 非线性神经动力学
节 非线性神经动力学简介
第二节 复杂度
第三节 熵
第四节 赫斯特指数
第五节 递归图
第六节 总结
第十一章 连通性分析
节 共同源问题
第二节 EEG连通性分析中的指标
第三节 总结
第四节 示例
第五节 本章结语
第十二章 空间复杂脑网络
节 图论与复杂网络
第二节 空间复杂脑网络
第三节 总结
第十三章 时序复杂网络分析
节 复杂网络简介
第二节 典型复杂网络时间序列分析方法
第三节 复杂网络时间序列分析的两种方法
第十四章 机器学习
节 机器学习分析简介
第二节 机器学习分析的脑电特征
第三节 机器学习分析训练
第四节 机器学习分析的特征选择和降维
第五节 机器学习分析的选择分类器
第六节 机器学习分析的评价结果
第七节 机器学习分析的模式表达
第八节 展望：深度学习算法
第九节 机器学习分析示例
第十五章 深度学习
节 深度学习简介
第二节 深度学习模型
第三节 在EEG信号中应用的两个示例
第十六章 统计分析
节 统计学基础
第二节 假设检验
第三节 方差分析
第四节 相关分析与回归分析
第五节 非参数检验
第六节 多重比较问题
第十七章 同步脑电-功能磁共振
节 同步脑电-功能磁共振的硬件系统
第二节 伪迹去除
第三节 基于fMRI约束的EEG源成像
第四节 基于EEG信息的fMRI分析
第五节 多模态脑网络
第六节 应用实例
第七节 总结
第十八章 EEG/ERP数据分析工具箱
节 EEG/ERP数据分析工具箱简介
第二节 Letswave介绍
第三节 下载和安装
第四节 单个被试分析的示例
第五节 多个被试分析的示例
第六节 绘图和批处理
结语
内容摘要
脑电的独特优势使其在临床和科学研究中广泛应用。随着人脑电活动实时测量技术的逐步提高，一系列脑电信号处理方法得到快速发展，脑电有望成为更有效和通用的研究大脑功能的工具。本书各章由相关领域拥有丰富经验的优秀研究者撰写，旨在以全面、简洁且通俗易懂的方式，呈现作者对脑电技术本身及信号处理方法的深入理解和应用心得，向读者提供覆盖脑电神经基础、主流脑电信号处理和特征提取方法相关的概念、数学及应用知识。大多数章节还链接了MATLAB软件、代码和示例数据。
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