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第一章 生物医学信号的统计特性1

第一节 生物医学信号的特点1

第二节 随机变量的统计特性3

一、概率3

二、联合概率与条件概率4

三、统计独立事件5

四、连续随机变量和概率分布函数6

五、概率密度函数7

六、数字特征9

七、相关系数10

八、正态分布13

九、多元正态随机变量15

第三节 随机信号的统计特性17

一、随机信号的概率描述17

二、随机信号的矩函数20

三、总体自相关与时间自相关23

四、随机信号的平稳性与遍历性24

五、随机信号的矢量表示28

六、平稳随机信号自相关函数的性质31

七、平稳随机信号的功率谱密度函数32

八、几种典型随机信号35

九、随机信号的联合特征39

第四节 随机信号通过线性系统42

第二章 信号采集与预处理45

第一节 生物医学信号处理的内容45

第二节 信号采样和量化49

一、均匀采样49

二、非均匀采样50

三、量化和量化误差53

第三节 信号统计特性的估计57

一、均值估计57

二、相关估计的直接公式59

三、相关估计的频域方法与功率谱估计61

第四节 消除趋势函数74

一、低通滤波方法74

二、逐步回归法75

三、ARIMA模型法77

四、季节过程78

第五节 信号分段78

一、自相关判据80

二、谱误差判据81

第三章 常用的处理技术83

第一节 相干平均处理83

一、基本方法83

二、潜伏期影响89

三、相干平均处理用于自发重复信号91

第二节 匹配滤波器94

一、基本原理和构成方法94

二、神经传导速度测量用信号模型99

三、非白噪声背景下的匹配滤波器103

四、信号波形未知时构造匹配滤波器方法105

第三节 信号模型107

一、语音产生模型108

二、信号的成形滤波器114

三、信号模型的时域表示式117

第四节 维纳滤波器120

一、滤波器的最优化问题120

二、非因果性时间离散维纳滤波器122

三、因果性时间离散维纳滤波器123

四、维纳滤波器输出误差与输入信号的正交性126

五、后验维纳滤波127

第五节 参数模型128

一、自回归信号的规范方程129

二、自回归模型与维纳一步预测器的关系130

三、列文逊算法131

四、格形结构和伯格算法135

五、AR模型阶次估计138

六、ARMA模型参数估计141

第六节 自适应滤波器146

一、自适应的概念146

二、LMS自适应滤波器147

三、自适应消噪声153

四、分离窄带信号和信号的谱线增强156

第七节 信号同态分析159

一、同态处理系统159

二、复倒谱的基本性质162

三、最小(大)相位序列的复倒谱166

四、同态解卷积167

五、把信号分解为最小相位序列和最大相位序列169

第四章 矩阵滤波和多维信号的空间处理技术173

第一节 概述173

第二节 SVD的定义、定理和性质175

一、定义175

二、SVD的基本性质179

第三节 SVD用于信号处理算法的改进180

第四节 根据信号结构特性进行信号滤波183

一、根据功率谱为非负函数的性质184

二、利用自相关阵秩有限及托布尼兹--亨格尔型性质186

第五节 多维信号的主成分分析191

一、转移矩阵A的SVD192

二、体表电位的主成分分析194

第六节 方向能量的概念及信源分解199

一、方向能量和SVD199

二、利用SVD分解信源202

三、信源分解定理的几何解释与定理的条件207

四、胎儿心电提取的效果212

第七节 SVD算法213

一、在Rpxp空间中的H矩阵和G矩阵213

二、Kogbetliantz算法215

第八节 SVD的递推算法218

一、利用新息更新的算法218

二、基于幂乘的逐个确定奇异矢量的算法219

三、基于多项式变换的算法220

第五章 信号的时间--频率分析224

第一节 概述224

第二节 定义--连续时间情况228

第三节 主要性质229

第四节 伪维格纳分布233

第五节 离散时间的维格纳分布235

第六节 维格纳分布的计算机实现239

第七节 交叉项表现的特点243

一、外交叉项243

二、内交叉项246

第八节 通过时轴上做滑动平均来抑制交叉项249

第九节 时频两轴做卷积平滑--Cohen一般表示式250

第十节 减少干扰的分布(RID)与双指数加权法252

一、减少干扰的分布252

二、双指数加权法255

第十一节 用锥形基底的高斯型核函数做平滑257

第十二节 通过模糊函数抑制交叉项262

第十三节 应用举例270

一、生物医学信号的处理270

二、时--频加窗滤波276

三、用于信号检测280

四、其它方面的应用284

附录 Moyal公式及其证明284

第六章 模式识别基础291

第一节 绪论291

一、模式与模式识别的概念291

二、模式识别的方法和步骤292

三、数据、距离与特征295

第二节 统计决策理论298

一、几种常用的决策规则298

二、正态分布时的统计决策302

第三节 线性判别函数307

一、Fisher准则函数308

二、感知准则函数313

三、最小平方误差准则函数315

第四节 近邻法317

第五节 特征的选择与提取320

一、特征提取322

二、特征选择327

第六节 聚类分析332

一、基于概率密度函数的聚类方法332

二、基于样本间相似性度量的聚类方法334

三、分级聚类方法336

第七章 人工神经网络简介339

第一节 概述339

第二节 多层前向感知机及其误差反传算法343

一、感知机343

二、多层前向感知机345

三、误差后传播算法347

四、存在问题350

五、应用举例351

第三节 Hopfield网络352

一、概述352

二、基本网络与动态方程组353

三、应用举例355

四、Hopfield法存在的问题357

第四节 生物医学信号处理中的应用358

一、信号分析与模式分类358

二、图像分析363

三、疾病诊断364

四、一些总的看法365

第五节 高阶神经网络370

一、概述370

二、学习方法372

三、概念的扩展374

四、应用举例375

第八章 心电信号处理378

第一节 心电信号的特点378

一、心电信号的形成378

二、心电信号的特点及畸变379

第二节 心电信号的噪声抑制与基线纠漂385

一、低通滤波385

二、自适应滤波抑制工频干扰386

三、基线漂移的纠正391

第三节 心电信号的分析与诊断400

一、QRS波的检测401

二、心电波形分析408

三、心电诊断419

四、希氏束信号、高频心电信号、心室晚电位信号的提取424

五、胎儿心电信号的检测431

第四节 心电数据压缩439

一、几种简单的数据直接压缩算法440

二、扇形数据压缩算法445

三、正交变换算法448

第九章 用超声方法测量血流速度452

第一节 概述452

第二节 基于多普勒原理的血流速度测量453

一、连续波多普勒血流速度测量的基本原理453

二、脉冲波多普勒超声血流仪454

三、方向信息的取得458

第三节 彩色血流映射成像464

一、MTI技术465

二、相位检测466

三、自相关法定相位差468

第四节 彩超与脉冲多普勒471

第五节 超声血流测量的一些新进展474

一、互相关法474

二、宽带极大似然估计法478

三、其它问题484

第六节 总结485

第十章 生物阻抗法488

第一节 概述488

第二节 阻抗法的基本原理489

第三节 用阻抗法测量肢体细胞内外液分布493

一、引言493

二、原理494

三、实验系统及测试结果496

第四节 用阻抗法测量体内某些容积的变化501

一、基本原理502

二、测量方法与电极配置503

三、应用507

第五节 测量生物组织介电特性的六环电极系统517

一、六环电极的构造与原理517

二、测试系统520

三、六环电极系统的应用实验522

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