腦電信號分析方法及其應用（簡體書）

腦電信號分析已經在腦科學研究中占據了越來越重要的地位。本書共7章。第1、2章涉及生理基礎和實驗基礎在內的相關知識。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重點回顧了傳統腦電分析方法；第4章側重于動力學特性的分析，重點介紹了一些新的分析方法，如混沌理論、信息論和復雜度分析等；第5章主要介紹其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全書的最后兩章是實例部分。第6章是腦電分析應用領域的綜述，內容涉及臨床疾病的輔助診斷、腦電逆問題、認知科學研究中的腦電分析以及腦一機接口。第7章是上述方法(第4、5章為主)的應用實例介紹。
本書可供生物醫學工程中腦信號處理方面的研究人員、大中專院校的相關專業的研究生，以及醫院腦電圖室的醫務工作者參考。

序
前言
第1章 腦電信號
1．1 腦電研究的歷史
1．1．1 腦電的發現
1．1．2 腦電研究發展
1．2 腦電的電生理學基礎
1．2．1 腦的解剖與功能
1．2．2 腦電波的來源
1．2．3 腦電波的節律性
1．2．4 腦電信號的分類
1．3 腦電信號的采集
1．3．1 被試的準備
1．3．2 系統準備及電極安放
1．3．3 采集
參考文獻
第2章 腦電信號的預處理
2．1 腦電信號的特征
2．2 腦電信號中的噪聲和干擾源
2．2．1 干擾源
2．2．2 噪聲(偽跡)
2．2．3 眼電的測量
2．3 偽跡去除方法
2．3．1 偽跡減法
2．3．2 主成分分析
2．3．3 獨立成分分析
參考文獻
第3章 腦電信號的傳統分析方法
3．1 時域分析方法
3．1．1 波形特征描述法
3．1．2 自回歸AR模型
3．2 頻域分析方法
3．2．1 傅里葉變換
3．2．2 功率潛密度
3．2．3 非參數譜估計法
3．2．4 基于AR模型的功率譜估計
參考文獻
第4章 腦電信號的現代分析方法
4．1 引言
4．2 非線性時間序列分析
4．2．1 非線性動力學系統
4．2．2 重構相空間和嵌入理論
4．2．3 非線性時間序列的定量描述
4．3 刻畫動力學系統特性及有限數據序列的非線性分析
4．3．1 相關維數
4．3．2 最大Lyapunov指數
4．3．3 確定性及非線性預測
4．4 檢驗非線性
4．4．1 一個合適的零假設
4．4．2 使用替代數據法檢驗非線性

4．5 存在的問題及可能的解決方案
4．5．1 穩定性和時間序列的非穩態
4．5．2 重構相空間及相關維數的估算
4．5．3 基于時間延遲的嵌入方法的維數估算
4．5．4 全局相關維數
4．6 信息學研究方法
4．6．1 引言
4．6．2 互信息
4．6．3 小波熵
4．7 腦電的復雜度
4．7．1 引言
4．7．2 何謂復雜度
4．7．3 復雜度在腦電分析中的應用研究
4．7．4 Lempel-ziv復雜度算法
參考文獻
第5章 腦電信號的其他分析方法
5．1 其他方法
5．1．1 蓋博變換
5．1．2 匹配跟蹤
5．1．3 雙譜分析
5．1．4 獨立分量分析
5．2 同步性分析
5．2．1 線性相關程度
5．2．2 相位同步
5．2．3 互信息
5．2．4 非線性相互依賴性
5．3 因果性分析
5．3．1 格蘭杰因果性
5．3．2 線性格蘭杰因果性
5．3．3 有向相干性
5．3．4 部分有向相干性
5．3．5 非線性因果性
參考文獻
第6章 腦電信號分析的應用現狀
6．1 引言
6．2 腦電分析與臨床神經和精神疾病診斷
6．2．1 臨床定量腦電分析的輔助診斷
6．2．2 信號處理方法引入輔助診斷
6．3 腦電逆問題
6．4 腦電分析與認知科學
6．4．1 自發腦電在認知研究的應用
6．4．2 TMS與EEG
6．4．3 小結
6．5 腦電分析與腦一機接口
6．5．1 主要技術
6．5．2 相關信號處理
6．5．3 需解決的關鍵問題
6．5．4 腦-機接口的研究趨勢
參考文獻
第7章 腦電信號分析在精神疾病中的應用研究

7．1 精神分裂癥腦電非線性特性分析
7．1．1 實驗方法
7．1．2 實驗結果
7．1．3 討論和小結
7．2 腦電α節律波的非線性特性
7．2．1 數據預處理——獲得EEG的節律波
7．2．2 特征提取
7．2．3 α節律的動力學特性研究
7．3 抑郁癥腦電節律波的熵特陛
7．3．1 實驗方法
7．3．2 α節律的Renyi熵分析
7．4 精神分裂癥和抑郁癥腦電中異常的LZ復雜度特性
7．4．1 實驗方法
7．4．2 結果
7．4．3 討論
7．4．4 結論
參考文獻
附錄A 常用統計分析方法
附錄B 相關程序代碼
附錄C 英文專業詞匯索引