生物医学信号处理杨福生

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1、封面页书名页版权页前言页目录页引言第一部分基础篇第一章随机信号特征的描述1.1物理信号的分类1.2单一随机信号的基本特征1.3几种典型的随机过程1.4随机信号的联合特征1.5离散时间随机信号的特征1.6本章总结习题第二章随机信号通过线性系统2.1概述2.2单输入单输出的线性系统2.3多输入多输出的线性系统2.4离散时间的线性系统习题第三章随机信号通过非线性系统3.1概述3.2直接方法3.3变换方法习题第四章检测方法的基本概念4.1概述4.2各种检测准则(检测判据)4.3多次观察4.4多元检测习题第五章参数估计的基本原理5.1概述5.2各种估计准

2、则5.3估计的进一步举例5.4估计量的性质5.5线性估计概述5.6线性均方估计5.7递归的线性最小均方误差估计5.8最小二乘估计习题基础篇参考文献第二部分方法篇第六章相关技术6.1概述6.2直接估计法6.3通过快速傅氏变换(FFT)估计自相关函数6.4其他相关函数的估计6.5相关技术的应用6.6相关处理的引申习题参考文献第七章谱估计7.1概述7.2基本的估计算法7.3估计质量的评价7.4功率谱估计的改进7.5互谱的估计7.6谱估计时的一些实际考虑和应用实例习题参考文献第八章噪声中确定性波形的检测与提取8.1概述8.2白噪背景下的匹配滤波器8.3

3、离散时间形式的匹配滤波器8.4相关检测--似然比检验的扩展8.5非白噪声下的匹配滤波器8.6应用实例8.7相干平均法提取诱发响应习题参考文献第九章维纳滤波9.1概述9.2波形线性均方估计的正交原理9.3维纳-霍夫(Wiener-Horf)积分方程9.4非因果的维纳滤波问题9.5因果的维纳滤波器9.6预测问题9.7后验维纳滤波与互补维纳滤波9.8应用实例习题参考文献第十章参数模型10.1概述10.2自回归模型的一些性质10.3AR模型系数的估计(一)--自相关法10.4格形结构和后向预测10.5AR模型系数的估计(二)--Burg法10.6最小二

4、乘法--Marple算法10.7AR模型阶次的估计10.8ARMA模型参数的估计10.9应用实例习题参考文献第十一章卡尔曼滤波11.1概述11.2滤波问题--纯量情况11.3一步预测--纯量情况11.4卡尔曼滤波器--矢量情况11.5应用实例习题参考文献第十二章自适应处理--随机梯度法12.1概述12.2横向结构的随机梯度法12.3应用实例12.4随机梯度法的引申12.5格形结构的随机梯度法习题参考文献第十三章自适应处理--递归的最小二乘法13.1概述13.2数学基础13.3投影算子的几个更新公式13.4前加窗情况的预测问题13.5预测误差滤波

5、器系数的递归计算13.6联合过程的前加窗自适应处理13.7应用实例13.8横向结构滤波器的RLS算法习题参考文献第三部分应用篇第十四章自发脑电信号的处理14.1概述14.2脑电图瞬态的提取14.3准平稳分段14.4特征提取--传统方法14.5特征提取--现代方法14.6结束语参考文献第十五章诱发脑电信号的处理15.1概述15.2听觉诱发响应信号的提取与处理15.3视觉诱发电位信号的处理15.4结束语参考文献第十六章肌电信号的处理16.1概述16.2肌电信号的模型16.3对表面肌电做模式分类16.4肌肉力的连续估计与疲劳分析16.5针电极肌电图的

6、信号处理参考文献第十七章人体软组织超声衰减系数的测量17.1概述17.2测量的基本原理17.3存在问题17.4衰减系数成象的可行性参考文献附录页