基本介紹
- 書名：神經科學與技術的統計信號處理
- 作者：烏韋斯 (Oweiss.K.G.) 等
- 出版社：科學出版社
- 頁數：411頁
- 開本：16
- 定價：128.00
- 外文名：Statistical Signal Processing for Neuroscience and Neurotechnology
- 類型：科學與自然
- 出版日期：2012年1月1日
- 語種：英語
- ISBN：9787030331151, 703033115X
- 品牌：科學出版社
內容簡介,媒體推薦,圖書目錄,
內容簡介
《神經科學與技術的統計信號處理(導讀版)》全面概述了神經數據分析的經典與現代信號處理理論和技術。展示了已用於或可套用於基礎和轉化神經科學問題的定量和信息驅動科學。討論了與神經技術（尤其是神經假體和腦-機接口系統設計）相關的實際實現問題和設計考慮。
《神經科學與技術的統計信號處理(導讀版)》的目錄和前言已經譯成中文。正文部分保留英文原版。另附清華大學生物醫學工程系神經工程實驗室博士生導師高小榕教授、吳畏博士。以及麻省理工學院、麻省總醫院、哈佛醫學院陳哲博士所作的精彩導讀。
《神經科學與技術的統計信號處理(導讀版)》的目錄和前言已經譯成中文。正文部分保留英文原版。另附清華大學生物醫學工程系神經工程實驗室博士生導師高小榕教授、吳畏博士。以及麻省理工學院、麻省總醫院、哈佛醫學院陳哲博士所作的精彩導讀。
媒體推薦
“多個單神經元的大尺度記錄已成為系統神經科學必備的研究工具。本書將帶領讀者了解從神經元放電檢測和處理到數據分析再到建模和數據解釋的相關內容。精煉的內容、合理的編排會使實驗和理論工作者都受益頗豐。”
——Gy6rgy Buzsski，M.D.，Ph.D.，分子和行為神經科學中心，Rutgers大學
“本書出版恰逢神經工程發展的關鍵階段。從多電極記錄到功能核磁共振成像，20世紀左右的侵入式和非侵入式實驗數據爆炸導致了對複雜統計信號處理方法的大量需求。本書由來自多個領域的專家撰寫，旨在對這些新的分析工具提供易懂的最新參考。本書對剛進入生物醫學工程領域的研究者和博士研究生十分有用，有助於他們讀懂迅猛增長的文獻。”
——Victor Solo教授，電氣工程學院，新南威爾斯大學，悉尼，澳大利亞內容簡介
——Gy6rgy Buzsski，M.D.，Ph.D.，分子和行為神經科學中心，Rutgers大學
“本書出版恰逢神經工程發展的關鍵階段。從多電極記錄到功能核磁共振成像，20世紀左右的侵入式和非侵入式實驗數據爆炸導致了對複雜統計信號處理方法的大量需求。本書由來自多個領域的專家撰寫，旨在對這些新的分析工具提供易懂的最新參考。本書對剛進入生物醫學工程領域的研究者和博士研究生十分有用，有助於他們讀懂迅猛增長的文獻。”
——Victor Solo教授，電氣工程學院，新南威爾斯大學，悉尼，澳大利亞內容簡介
圖書目錄
前言
關於本書編輯
關於本書作者
第1章引言
1.1 背景
1.2 寫作動機
1.3 概述及閱讀指南
參考文獻
第2章胞外動作電位記錄的檢測與分類
2.1 引言
2.2 神經元放電的檢測
2.2.1 已知神經元放電
2.2.2 未知神經元放電
2.2.3 實際限制
2.2.4 基於變換的方法
2.3 神經元放電的分類
2.3.1 模式識別方法
2.3.1 盲源分離方法
2.4 實際實現
2.5 討論與未來方向
致謝
參考文獻
第3章神經元數據的信息理論分析
3.1 引言
3.2 編碼器
3.3 信道
3.4 率失真理論
3.5 後香農時代的信息理論
3.6 討論
參考文獻
第4章神經元群活動中非線性動力學的辨識
4.1 引言
4.2 問題表述
4.3 神經元群動力學的非線性模型
4.3.1 模型構造
4.3.2 模型估計
4.3.3 模型選擇
4.3.4 核重建與理解
4.3.5 模型驗證與預測
4.4 結果：海馬CA3一CAl區群活動上的套用
4.4.1 行為任務
4.4.2 數據預處理
4.4.3 CA3一CAl區的MIMO模型
4.5 討論
4.6 未來方向l
致謝
參考文獻I
第5章功能性和有效性連線的圖模型
5.1 引言I
5.2 背景與概述
5.2.1 互相關圖
5.2.2 信息理論方法
5.2.3 格蘭傑因果性
5.2.4 廣義線性模型
5.3 圖模型
5.3.1 有效性連線
5.3.2 基於圖的功能性連線推斷
5.4 結果
5.4.1 神經元放電模型
5.4.2 有效性連線的推斷
5.4.3 功能性連線的辨識
5.5 討論與未來方向
致謝
參考文獻
第6章 神經元放電序列和行為數據的狀態空間建模
第7章 運動與通訊假體的神經解碼
第8章 神經元放電序列域表征和學習的內積
第9章 同步採集的腦電(EEG)與功能核磁共振成像(fMRI)數據單次實驗分析的信號處理與機器學習
第10章 腦-機接口中的統計模式識別與機器學習
第11章 用於脊椎損傷病人手握恢復的基於皮層信號的肌肉活動預測
關於本書編輯
關於本書作者
第1章引言
1.1 背景
1.2 寫作動機
1.3 概述及閱讀指南
參考文獻
第2章胞外動作電位記錄的檢測與分類
2.1 引言
2.2 神經元放電的檢測
2.2.1 已知神經元放電
2.2.2 未知神經元放電
2.2.3 實際限制
2.2.4 基於變換的方法
2.3 神經元放電的分類
2.3.1 模式識別方法
2.3.1 盲源分離方法
2.4 實際實現
2.5 討論與未來方向
致謝
參考文獻
第3章神經元數據的信息理論分析
3.1 引言
3.2 編碼器
3.3 信道
3.4 率失真理論
3.5 後香農時代的信息理論
3.6 討論
參考文獻
第4章神經元群活動中非線性動力學的辨識
4.1 引言
4.2 問題表述
4.3 神經元群動力學的非線性模型
4.3.1 模型構造
4.3.2 模型估計
4.3.3 模型選擇
4.3.4 核重建與理解
4.3.5 模型驗證與預測
4.4 結果：海馬CA3一CAl區群活動上的套用
4.4.1 行為任務
4.4.2 數據預處理
4.4.3 CA3一CAl區的MIMO模型
4.5 討論
4.6 未來方向l
致謝
參考文獻I
第5章功能性和有效性連線的圖模型
5.1 引言I
5.2 背景與概述
5.2.1 互相關圖
5.2.2 信息理論方法
5.2.3 格蘭傑因果性
5.2.4 廣義線性模型
5.3 圖模型
5.3.1 有效性連線
5.3.2 基於圖的功能性連線推斷
5.4 結果
5.4.1 神經元放電模型
5.4.2 有效性連線的推斷
5.4.3 功能性連線的辨識
5.5 討論與未來方向
致謝
參考文獻
第6章 神經元放電序列和行為數據的狀態空間建模
第7章 運動與通訊假體的神經解碼
第8章 神經元放電序列域表征和學習的內積
第9章 同步採集的腦電(EEG)與功能核磁共振成像(fMRI)數據單次實驗分析的信號處理與機器學習
第10章 腦-機接口中的統計模式識別與機器學習
第11章 用於脊椎損傷病人手握恢復的基於皮層信號的肌肉活動預測
