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第一章　绪论1

1.1　生物医学信号的类型1

1.2　生物医学信号的特点3

1.3　生物医学信号检测和特征提取方法4

1.4　研究目的和意义5

1.5　主要体系结构6

参考文献6

第二章　生物医学信号的检测7

2.1　生物医学信号采集原理7

2.1.1　采样定理7

2.1.2　量化过程12

2.1.3　编码原理13

2.2　生物医学信号检测系统16

2.2.1　基本组成16

2.2.2　主要性能指标18

2.2.3　结构形式20

2.3　信号调理原理23

2.3.1　放大23

2.3.2　滤波25

2.3.3　电气隔离27

参考文献28

第三章　生物医学信号的一般处理方法29

3.1　相干平均算法29

3.2　频域分析技术30

3.2.1　周期信号的频谱30

3.2.2　非周期信号的频谱35

3.2.3　随机信号的频谱39

3.3　相关分析42

3.3.1　相关函数43

3.3.2　相关函数的性质43

3.3.3　随机信号的相关函数及其频谱的关系44

3.4　数字滤波技术46

3.4.1　数字滤波器的实现原理47

3.4.2　数字滤波器实现47

3.5　参数模型技术60

3.5.1　广义平稳随机序列的滑动平均模型60

3.5.2　广义平稳随机序列的自回归模型61

3.5.3　广义平稳随机序列的自回归滑动平均模型61

3.5.4　MA、AR及ARMA模型广义平稳随机序列的功率谱密度62

3.5.5　三种模型广义平稳随机序列的自相关函数63

3.6　应用实例64

3.6.1　同时消除心电信号中工频干扰和基线漂移的数字滤波器64

3.6.2　基于双谱的脑电信号分析71

参考文献72

第四章　生物医学信号的非平稳信号处理方法74

4.1　概述74

4.2　Gabor变换75

4.2.1　一般傅里叶变换的问题75

4.2.2　短时傅里叶变换75

4.2.3　Gabor变换76

4.2.4　脑电基本节律频带相对强度比的提取77

4.3　小波变换与小波包变换80

4.3.1　连续小波变换80

4.3.2　多分辨率小波分析81

4.3.3　小波基的选择84

4.3.4　小波包分析89

4.3.5　小波变换在心电波形识别中应用91

4.4　Wigner-Ville分布105

4.4.1　定义105

4.4.2　离散Wigner-Ville分布的实现106

4.4.3　Wigner-Ville分布在生物医学信号特征提取中的应用107

4.5　匹配跟踪110

4.5.1　匹配跟踪算法110

4.5.2　Gabor函数集111

4.5.3　MP分解结果的时频输出112

4.5.4　基于MP算法的EEG睡眠纺锤波的检测与分析113

4.6　独立分量分析116

4.6.1　独立分量分析模型116

4.6.2　优化判据及寻优模型120

4.6.3　ICA算法126

4.6.4　闪光视觉诱发电位的少次提取方法实现133

4.7　Hilbert-Huang变换（HHT）144

4.7.1　HHT与传统时频分析方法的比较144

4.7.2　EMD方法145

4.7.3　Hilbert变换及Hilbert谱147

4.7.4　HHT的有效性及端点效应处理149

4.7.5　基于HHT的生物医学信号分析152

参考文献157

第五章　生物医学信号的非线性处理方法165

5.1　人工神经网络基础165

5.1.1　人工神经元模型165

5.1.2　人工神经网络模型167

5.1.3　神经网络的学习方法168

5.1.4　误差反向传播BP算法171

5.1.5　RBF神经网络173

5.1.6　递归神经网络175

5.1.7　自组织神经网络177

5.1.8　癫癎脑电检测中的ANN应用180

5.2　混沌与分形191

5.2.1　相空间191

5.2.2　混沌吸引子192

5.2.3　分数维193

5.2.4　李雅谱诺夫指数194

5.2.5　混沌学理论在生物医学信号中的应用196

参考文献198

第六章　虚拟式生物医学仪器研究200

6.1　虚拟仪器技术200

6.1.1　虚拟仪器概念200

6.1.2　虚拟式生物医学仪器系统的形成200

6.1.3　虚拟式生物医学仪器系统的发展趋势201

6.2　虚拟式生物医学仪器系统的一般功能203

6.2.1　生物医学信号的测量与记录203

6.2.2　编辑和打印功能的实现208

6.2.3　病人信息档案的管理和查询211

6.3　虚拟式生物医学仪器系统的特征分析功能216

6.3.1　虚拟式心电信号检测分析仪的心电信号特征信息提取216

6.3.2　虚拟式脑电图仪的脑电信号特征信息的时频提取221

6.3.3　虚拟式颅内压无创检测分析仪的无创检测功能实现228

参考文献230