System Theory and Practical Applications of Biomedical Signals pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Baura, Gail D.

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2002-8

价格:1220.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471236535

丛书系列:

图书标签:

生物医学信号
系统理论
信号处理
生物工程
医学工程
控制系统
建模与仿真
数据分析
机器学习
神经工程

下载链接在页面底部

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

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

System theory is becoming increasingly important to medical applications. Yet, biomedical and digital signal processing researchers rarely have expertise in practical medical applications, and medical instrumentation designers usually are unfamiliar with system theory. System Theory and Practical Applications for Biomedical Signals bridges those gaps in a practical manner, showing how various aspects of system theory are put into practice by industry. The chapters are intentionally organized in groups of two chapters, withthe first chapter describing a system theory technology, and the second chapter describing an industrial application of this technology. Each theory chapter contains a general overview of a system theory technology, which is intended as background material for the application chapter. Each application chapter contains a history of a highlighted medical instrument, summary of appropriate physiology, discussion of the problem of interest and previous empirical solutions, and review of a solution that utilizes the theory in the previous chapter. Biomedical and DSP academic researchers pursuing grants and industry funding will find its real-world approach extremely valuable. Its in-depth discussion of the theoretical issues will clarify for medical instrumentation managers how system theory can compensate for less-than-ideal sensors. With application MATLAB?? exercises and suggestions for system theory course work included, the text also fills the need for detailed information for students or practicing engineers interested in instrument design.

An Instructor Support FTP site is available from the Wiley editorial department: ftp://ftp.ieee.org/uploads/press/baura

创新信号处理与生物医学前沿交叉研究图书简介本书致力于深入探讨现代信号处理技术在生物医学工程领域中的前沿应用与发展趋势，特别关注那些尚未被现有主流教科书充分覆盖的创新性方法论和新兴交叉学科议题。全书结构严谨，内容涵盖从基础理论构建到复杂系统工程实现的多个层面，旨在为研究人员、工程师以及高年级学生提供一个全面、深入且具有前瞻性的参考框架。第一部分：高级信号表征与特征提取本部分重点突破传统傅里叶分析的局限性，深入挖掘非平稳、非线性的生物信号的内在结构。第一章：多维时间-频率分析的最新进展本章详细阐述了超越短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（WT）的先进技术，如经验模态分解（EMD）及其改进版本——集合经验模态分解（EEMD）和互补集合经验模态分解（CEEMDAN）在心电图（ECG）和脑电图（EEG）基频分离中的应用。重点讨论了如何利用希尔伯特-黄变换（HHT）精确计算瞬时频率和瞬时幅值，并分析其在检测心律失常早期微小特征时的优势与挑战。此外，引入了双重时间-频率分布，如Wigner-Ville分布的修正形式，以应对交叉项干扰，实现更清晰的信号解析。第二章：拓扑数据分析（TDA）在生物信号中的应用本章介绍了一种革命性的数据分析范式——拓扑数据分析。它不依赖于欧氏空间的度量，而是通过构建拓扑空间（如持久同调）来捕捉数据的内在“形状”和“连通性”。我们将探讨如何利用持久性图谱（Persistence Diagrams）来量化EEG信号中不同频率带之间的结构稳定性，以及TDA如何用于区分癫痫发作前后的神经元群落活动模式。重点分析了如何将高维特征映射到低维拓扑空间，从而实现对复杂生物数据集的鲁棒分类。第三章：深度生成模型用于生物信号合成与去噪本章聚焦于生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在生物信号处理中的潜力。我们将详细介绍条件式GAN（cGAN）如何学习特定病理状态下的信号分布，用于生成高保真度的合成数据集以解决数据稀疏性问题。同时，探讨了基于自编码器（AE）的深度降噪方法，特别是利用稀疏表示的深度网络架构，优化医学成像（如超声或MRI）中信噪比的提升，并对比传统滤波方法的性能瓶颈。第二部分：动态系统建模与因果推断本部分侧重于将生物信号视为复杂动态系统的输出，运用先进的系统理论工具进行结构识别和因果关系挖掘。第四章：复杂网络理论在神经生理学中的映射本章将生物信号处理提升到网络科学层面。我们探讨如何构建功能性连接组（Functional Connectivity）和结构性连接组（Structural Connectivity）网络。重点解析了基于图论的指标，如小世界性、模块化和中心性，如何量化大脑在认知任务中信息流动的效率和健壮性。引入了动态网络模型，如耦合振子模型，以模拟脑区间的同步与去同步现象，并将其与实际的事件相关电位（ERP）成分进行关联分析。第五章：基于核方法的非线性系统辨识针对生物体内信号生成机制的强非线性特性，本章详细介绍了核主成分分析（KPCA）和核岭回归（KRR）在生物系统建模中的应用。与传统的线性回归模型不同，核方法能够将低维输入数据映射到高维再生核希尔伯特空间（RKHS），从而在线性空间中有效地处理非线性关系。具体案例分析了如何利用KPCA来识别控制心率变异性（HRV）的自主神经系统的非线性反馈机制。第六章：因果发现算法与干预效应评估传统相关性分析无法揭示信号间的真正因果路径。本章深入研究了基于因果图（DAGs）的发现算法，如PC算法和基于信息论的独立分量分析（ICA）的因果变体。我们将重点讨论如何利用Granger因果性测试的高阶扩展形式，结合时间延迟分析，来区分哪些信号是驱动因素，哪些是响应者。此外，引入了结构因果模型（SCM）的概念，用以评估特定干预（如药物作用或经颅磁刺激TMS）对整个生物系统状态的影响。第三部分：计算模型与可穿戴设备集成本部分关注于将先进的信号处理技术转化为实时、鲁棒的工程实现，特别是在资源受限的可穿戴和植入式设备中的部署。第七章：联邦学习（Federated Learning）在分布式医疗数据处理中的安全性与效率随着可穿戴健康监测设备的普及，数据隐私和计算负载成为关键瓶颈。本章介绍联邦学习框架，它允许模型在不传输原始敏感数据的情况下，在本地设备上进行模型训练和聚合。详细探讨了如何优化模型收敛速度和处理异构数据分布（Non-IID）对生物信号分类准确性的影响，并提供了针对实时心率监测和睡眠阶段分类的联邦学习部署案例。第八章：资源受限环境下的模型压缩与边缘计算本章关注如何将复杂的深度学习模型部署到低功耗微控制器上。内容包括量化技术（如二值化网络）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的最新方法。我们将通过实际案例展示如何将一个在GPU上训练的复杂生物信号分类器，压缩至可以在只有几百KB内存的嵌入式系统中以高能效运行，同时保持95%以上的诊断精度。第九章：传感与采集系统的自适应校准与质量控制先进的信号处理算法依赖于高质量的输入数据。本章讨论了如何设计信号采集的前端处理链，特别是针对生物阻抗谱（BIS）和肌电图（EMG）等易受环境噪声和电极接触变化影响的信号。内容涉及基于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（EKF）的在线传感器漂移补偿技术，以及利用统计过程控制（SPC）图实时监控信号质量，自动触发系统校准或报警。总结本书综合了信号处理、系统科学、网络理论和人工智能的最新成果，为读者提供了一个理解和创新下一代生物医学信号分析工具箱的综合视角。内容聚焦于解决当前领域中尚未得到充分解答的关键挑战，强调理论的严谨性与工程实践的可行性。