Electroencephalography pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lippincott Williams & Wilkins

作者:Niedermeyer, Ernst (EDT)/ Da Silva, Fernando Lopes, M.D., Ph.D. (EDT)/ Lopes Da Silva, F. H. (EDT)

出品人:

页数:1256

译者:

出版时间:2004-11

价格:$ 210.00

装帧:HRD

isbn号码:9780781751261

丛书系列:

图书标签:

• 认知
• 脑电图
• 神经科学
• 医学
• 生物工程
• 神经生理学
• 临床神经生理学
• 脑功能
• 认知神经科学
• 信号处理
• 生物医学工程

神经科学前沿：复杂系统视角下的脑电波动态解析 书名： 神经科学前沿：复杂系统视角下的脑电波动态解析 作者： 杜兰德·凡斯、艾米莉亚·科尔文 出版社： 环球学术出版社 出版日期： 2024年10月 --- 内容简介： 本书并非关注传统的电生理学记录方法或临床诊断标准的梳理，而是以一种全新的、跨学科的视角，深入探讨人脑作为极端复杂非线性系统时，其自发性电活动的内在组织原理、涌现特性及其与认知功能之间的深层关联。我们旨在超越对特定频率带（如Alpha、Beta）的简单描述，转向理解这些电信号如何在时间和空间维度上形成动态的、自组织的模式。 本书的核心论点在于，脑电信号（无论是表面记录的EEG还是皮层局部场电位LFP）不应被视为简单的神经元群体放电的累加，而是一个由无数相互耦合的神经元群落、环路和网络构成的复杂适应系统（Complex Adaptive System, CAS）的宏观表现。这种视角要求我们运用非线性动力学、信息论和网络科学的工具，来揭示隐藏在看似随机的波动之下的秩序。 全书共分七个主要部分，内容详尽，逻辑严密，力求为研究生、高级研究人员以及对高级神经科学建模感兴趣的专业人士提供一个全面的理论框架和前沿的视角。 第一部分：从信号到系统——复杂性视角的奠基 本部分首先回顾了神经信号记录的历史与局限性，但迅速将重点转向了对脑电信号时间序列的拓扑结构分析。我们引入了诸如“关联维度”（Correlation Dimension）、“李雅普诺夫指数”（Lyapunov Exponents）等概念，用以量化脑电信号的混沌程度和有效自由度。 关键在于，我们探讨了“临界点理论”（Criticality Theory）在脑电活动中的应用。我们假设大脑在信息处理的最佳状态下，倾向于维持在“亚临界”和“超临界”之间的临界状态。这种状态使得系统能够快速地对外部刺激做出响应，并保持高度的灵活性和动态范围。书中详细阐述了如何通过分析事件序列的尺度无关性（Scale-free properties）来识别这种临界行为。 第二部分：网络科学与功能连接的涌现 在第二部分，我们转向了空间组织结构。传统的连通性分析往往关注固定的解剖路径，而本书则强调功能连接（Functional Connectivity）和有效连接（Effective Connectivity）在瞬时动态中的变化。 我们详细介绍了基于图论的方法（Graph Theory）来分析皮层网络的拓扑结构，包括小世界网络（Small-World Networks）的特征、集线器节点（Hub Nodes）的识别及其在信息整合与分离中的作用。我们深入分析了如何利用动态网络分析（Dynamic Network Analysis），追踪在认知任务执行过程中，网络拓扑结构的快速重组——例如，当任务需求改变时，主导网络拓扑如何从分散式高效传输转向集中式信息整合。 书中特别关注了网络模块化（Modularity）的概念，探讨了不同功能模块（如默认模式网络、注意网络）的边界动态性和它们在认知状态转换时的耦合与去耦机制。 第三部分：信息处理的度量与熵的解析 本部分致力于利用信息论的工具来量化脑电波所携带的信息量及其复杂性。我们超越了简单的功率谱分析，转而使用互信息（Mutual Information）和传输熵（Transfer Entropy）来精确度量不同脑区间信息的单向流动与双向交换。 重点介绍了有效复杂性（Effective Complexity）的概念，它结合了信号的随机性和结构性。通过计算特定时间窗内脑电信号的排列熵（Permutation Entropy）和样本熵（Sample Entropy），我们可以更精细地评估大脑在不同意识状态（如清醒、睡眠、麻醉）下的信息处理能力与冗余程度。书中提供了大量案例来展示，皮层同步性增强（例如癫痫发作前的爆发性同步）往往对应着信息熵的急剧下降——系统被“锁定”在一个低复杂度的状态。 第四部分：时空同步与相位锁定现象的动力学 同步性是理解大规模神经元群体活动的关键机制。本部分深入剖析了各种同步模式，包括相位锁定（Phase Locking）、幅度耦合（Amplitude Coupling）以及复杂的交叉频率耦合（Cross-Frequency Coupling, CFC）。 我们详细介绍了赫尔姆霍兹振子模型（Kuramoto Model）的变体，用以模拟大规模振荡器的相互作用如何产生宏观的脑电节律。特别强调了“相位-幅度耦合”（PAC）在认知控制中的作用，例如，Theta波的相位如何“门控”Gamma波的振幅，从而实现信息的编码和传输。书中讨论了如何使用多尺度熵分析来区分真正的、具有信息意义的同步与仅仅由背景噪音或共同驱动源产生的假同步现象。 第五部分：随机性与噪声在信息编码中的角色 传统观念倾向于将随机波动视为“噪音”，然而，本部分提出了一个颠覆性的观点：适度的随机性（Stochasticity）是复杂系统高效运作的必要条件。 我们探讨了随机共振（Stochastic Resonance）理论在脑电信号中的体现，即在特定强度的背景噪声下，微弱的周期性信号的检测能力反而会增强。书中通过模拟和数据分析展示了，适度的非线性噪声有助于系统探索其状态空间，避免陷入局部最优解（陷阱），从而维持对新信息的敏感性。这为理解注意力和感觉阈值提供了新的动力学解释。 第六部分：涌现的宏观状态与认知状态的拓扑转换 本部分将前述的微观分析提升到宏观认知状态的层面。我们探讨了不同认知任务如何诱发大脑状态在相空间中的拓扑转换（Topological Transition）。 例如，从集中注意力到分散注意力，或者从工作记忆激活到长期记忆提取，都可以被视为系统在复杂网络拓扑结构中的一次“相变”。我们引入了“多体系统”的概念来描述认知负荷的增加如何导致网络约束的收紧或松弛，进而影响信息传输的效率和记忆的稳定性。本书提供了识别这些宏观状态“相界”的定量指标。 第七部分：模型验证与前沿计算挑战 最后一部分聚焦于如何利用高维数据（如多通道EEG、MEG）来验证这些复杂系统的模型。我们讨论了因果推断方法（Causal Inference Methods）的局限性与潜力，以及如何利用贝叶斯网络来处理连接组学数据中的不确定性。 书中还探讨了未来研究的方向，包括结合深度学习技术（如图神经网络GNNs）来处理高维、非平稳的脑电数据，以及如何将复杂系统理论应用于个体差异的分析——即为什么不同个体的“临界点”和网络拓扑结构存在显著差异。 --- 目标读者： 本书面向对高级神经科学建模、复杂系统理论有浓厚兴趣的研究生、博士后、认知神经科学家、计算神经科学家，以及希望将非线性动力学工具应用于生物信号分析的工程师和物理学家。阅读本书需要具备基础的线性代数、概率论知识，并对动力系统理论有初步的了解。 本书特点： 跨学科深度融合： 成功地将复杂系统科学（混沌理论、网络科学）的严格方法论应用于神经电生理数据的解释。 理论驱动的分析： 避免了纯粹的现象学描述，专注于揭示底层数学结构和动力学机制。 前沿视角： 重点关注动态变化、信息流和系统临界性，代表了当前神经科学研究中最活跃的领域。

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我之前参加过一个关于脑机接口的研讨会，当时的主讲人就提到了EEG技术在脑机接口中的核心地位。虽然我对EEG的了解仅限于表面，但我知道它在人机交互、辅助医疗等领域有着巨大的潜力。我在会后了解到，这本“Electroencephalography”是该领域一本非常经典的教材，很多研究者都是从这本书开始学习EEG的。我一直对能够实现人与机器之间智能交互的脑机接口技术非常着迷，并且希望能够深入了解其背后的技术原理。我希望这本书能够详细地介绍EEG信号的产生机制，以及不同脑电波段（如Alpha, Beta, Theta, Delta）所代表的生理和心理状态。更重要的是，我希望书中能够阐述EEG信号如何被转化为可执行的指令，从而实现对外部设备的控制。我特别关注书中关于特征提取和分类算法的部分，因为这些是构建有效脑机接口的关键。我希望这本书能够提供一些案例研究，展示EEG在不同脑机接口应用中的成功实践，例如在游戏控制、康复训练、或者意念通信等方面的应用。

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说实话，我当初购买这本书，很大程度上是被它的名字所吸引。“Electroencephalography”这个词本身就带着一种科学的严谨和探索的未知感。我是一名对生物信号处理感兴趣的工程师，平时的工作就涉及到一些数据分析和模式识别。我一直觉得，大脑产生的电信号是人体最复杂、最神秘的信号之一，而EEG技术正是捕捉这些信号的窗口。我一直想找一本能够系统性地介绍EEG技术，并且包含足够的技术细节的书籍。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能够包含一些实际操作的指导，例如如何选择合适的电极、如何进行信号预处理、以及如何利用各种算法来分析EEG数据。我特别关注书中对于噪声去除和伪迹识别的处理方法，因为在实际应用中，这些是影响EEG信号质量的关键因素。此外，我希望书中能够介绍一些经典的EEG分析方法，比如傅里叶变换、小波分析等，并且能够解释它们在EEG分析中的具体应用场景。我还在期待书中能够介绍一些现有的EEG分析软件或者工具，这样我就可以在学习理论的同时，尝试进行一些实际的数据分析。

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我是一名心理学专业的学生，最近在学习关于认知过程的神经机制。我了解到，EEG是一种能够实时监测大脑活动的技术，对于研究人类的注意力、记忆、情绪等认知功能非常有帮助。我一直在寻找一本能够将EEG技术与心理学研究紧密结合的书籍。我希望这本书能够解释EEG信号是如何反映不同的认知状态的，例如在执行任务时，大脑的电活动会发生怎样的变化。我期待书中能够介绍一些经典的EEG范式，比如事件相关电位（ERP）研究，并且能够解释ERP成分（如P300, N400）与特定认知过程之间的关系。我也希望书中能够提供一些关于如何设计EEG实验的指导，以及如何分析和解释EEG数据以支持心理学理论。此外，我还在关注书中是否会讨论EEG在研究情绪、睡眠、甚至精神疾病等方面的应用，因为这些都与我的研究方向息息相关。总而言之，我希望这本书能够成为我理解认知神经科学的一个重要工具，帮助我更好地将EEG技术运用到我的心理学研究中。

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这本书的装帧设计我非常喜欢，厚实的书脊，触感温润的封面，以及那沉静而富有科技感的色彩搭配，都预示着这是一本值得细细品味的学术专著。我是在一个偶然的机会下，在书店的书架上瞥见它的，当时并没有立刻翻开，但它沉甸甸的质感和低调的格调，在我心中留下了深刻的印象。回家后，我上网搜索了它的信息，发现它似乎在脑科学领域拥有相当高的评价，这让我对它产生了浓厚的兴趣。我一直对大脑这个神秘的领域充满好奇，而脑电图（EEG）作为一种非侵入性的脑活动记录技术，更是吸引了我。我曾经在一些科普文章中读到过关于EEG的原理和应用，但总觉得浅尝辄止，无法满足我对深度了解的渴望。这本书的出现，仿佛给了我一个深入探索的契机。我希望它能够带领我从基础的原理讲起，逐步深入到各种复杂的信号处理技术，甚至能够触及到EEG在不同疾病诊断和研究中的前沿应用。我尤其期待书中能够有丰富的图表和案例分析，这样我这个非专业人士也能更容易地理解那些抽象的概念，并感受到EEG技术在实际应用中的魅力。总而言之，这本书的外观就已经成功地吸引了我，我对它内在的价值充满期待，相信它会是一次令人兴奋的学术之旅。

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我最近在准备一场关于神经科学的学术报告，需要查找一些最新的研究进展和前沿技术。在翻阅了大量的文献之后，我发现“Electroencephalography”这本书频繁地出现在参考文献列表中，这让我不得不引起重视。虽然我还没有机会深入阅读全书，但仅凭它在学术界的“出镜率”，就足以证明其内容的权威性和重要性。我浏览了一下目录，看到它涵盖了EEG信号采集、特征提取、分类识别等多个方面，并且似乎还涉及了一些高级的机器学习和深度学习在EEG分析中的应用。这正是我目前最需要了解的内容，因为我希望我的报告能够展现出EEG技术在智能化分析方面的最新成果，而不仅仅停留在基础的信号处理层面。我计划在接下来的几天里，集中精力研读这本书中与我的报告主题相关的章节，尤其是关于算法和模型的部分。我希望通过这本书，能够获得更扎实理论基础和更广阔的视野，从而在我的报告中提出一些具有创新性的观点和方法。当然，我也希望这本书能够提供一些具体的代码实现或者数据分析的示例，这样我就可以将理论知识转化为实际操作，为我的研究提供更直接的指导。

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