监测脑活动：EEG解码及其应用研究/同济博士论丛 [Brain Activity Monitoring：EEG Decoding and Its Application Research] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王登，苗夺谦 著，伍江，雷星晖 编

图书标签:

• 脑电图
• EEG
• 脑机接口
• 神经科学
• 信号处理
• 机器学习
• 解码算法
• 生物医学工程
• 认知神经科学
• 博士论文

出版社： 同济大学出版社

ISBN：9787560869629

版次：1

商品编码：12344093

包装：精装

丛书名： 同济博士论丛

外文名称：Brain Activity Monitoring：EEG Decoding and Its Application Research

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸##

内容简介

　　《监测脑活动：EEG解码及其应用研究/同济博士论丛》主要基于脑电EEG，围绕运动想象脑一机接口、癫痫自动检测、隐蔽信息挖掘和感知预测四个方面对监测脑活动进行了比较深入的研究，详细考究了各自的研究历史与现状，结合机器学习与模式识别的方法，提出了相应的预处理，特征抽取／特征选择，模式分类的处理框架及算法，并分别从五个真实数据集中成功地验证了所提出方法的有效性，初步建立了一个基于电生理信号EEG的监测脑活动及基本架构。

内页插图

目录

总序
论丛前言
前言

第1章 引言
1．1 研究背景及意义
1．2 EEG解码相关问题、研究现状与进展
1．2．1 EEG产生机理及其基本特征
1．2．2 EEG的优势
1．2．3 EEG信号分析处理方法
1．2．4 EEG解码的应用研究
1．3 研究内容、创新点及组织结构
1．3．1 研究内容概述
1．3．2 创新点
1．3．3 组织结构

第2章 基于EEG的运动想象分类及其BCI应用研究
2．1 引言
2．2 研究历史与现状
2．2．1 基于侵入式EEG的BCI研究
2．2．2 基于非侵入式EEG的BCI研究
2．2．3 应用前景
2．2．4 涉及的关键问题与挑战
2．3 处理框架与算法
2．3 ，1处理框架
2．3．2 相关算法
2．4 实验数据描述及分析
2．4．1 数据集1简介
2．4．2 数据集2简介
2．4．3 数据分析
2．5 实验结果与讨论
2．6 本章小结

第3章 基于EEG的癫痫自动检测与分类研究
3．1 引言
3．2 研究历史与现状
3．3 检测与分类算法描述
3．3．1 特征抽取算法
3．3．2 KNN分类器
3．3．3 系统描述
3．4 实验及结果与讨论
3．4．1 数据描述
……

第4章 基于EEG的隐蔽信息挖掘研究
第5章 基于EEG的感知预测研究
第6章 结论与展望

参考文献
后记

前言/序言

　　人脑是整个宇宙中最为神秘的器官，解码人脑活动规律以探索智慧和生命的奥秘令无数科学家心驰神往。随着全球脑研究的持续升温，特别是2013年欧美先后启动具有战略意义的人脑研究计划，脑相关的科学研究对于提升人类健康水平、带动相关产业发展、刺激经济发展和促进社会进步势必带来革命性的意义。
　　从人的头皮采集到的脑电（electroencephalogram，EEG）信号作为大脑信息处理过程中所发生的电生理活动的一个直观而无损的反映，因其独特的属性（无创、高时间分辨率、使用简便等）而日益成为相关脑研究中必不可少的研究手段，特别为监测脑的研究提供了一种重要的技术支持。EEG解码技术涉及神经科学、认知心理学和智能信息处理等领域，它是从原始EEG信号中获取与任务相关的模式，解码脑的不同任务状态，旨在揭示人脑认知思维活动模式，建立脑活动的意向与行为之间的关联，达到认识脑、保护脑和开发脑的目的。本书的主要研究总结如下：
　　（1）为了准确地提取EEG信号的特征信息，提高脑思维任务的分类精度，在研究小波包变换的基础上，提出了一种改进小波包分解EEG特征的抽取方法。该方法首先进行小波包分解，然后结合能反映EEG信号在时域与频域上的能量分布特征的小波熵概念，从小波包库中选择最优小波包基，最后利用不同脑思维任务下脑区活动的非平衡性，对不同导联EEG信号求取不对称率来构成特征向量。实验采用一个5类不同脑思维任务EEG数据集，结果表明该方法具有较高的平均分类精度。本研究为脑思维任务下EEG信号的特征抽取提供了新的思路。
　　（2）EEG信号是脑一机接口（brain-computerinterface，BCI）-个重要的信号来源。为了更有效和可靠地对原始EEG信号进行解码，我们针对基于EEG的运动想象BCI多任务分类问题，提出了一套新的具有鲁棒性的处理框架。该框架可以直接处理带有噪声的原始EEG信号，而不用领域专家对信号伪迹进行手工标注和剔除。同时，该框架能够自动选择与任务相关联的EEG通道，从而减少计算复杂度。我们采用最新的竞赛数据集dataset2a-BCICompetitionⅣ验证了所提出的框架及其相关处理算法，结果证实了对于原始包含伪迹的运动想象EEG信号，该处理框架及算法比竞赛公布的前3名具有更好的分类性能。

人类智慧的边界：思维的电波，意识的脉搏 在浩瀚的知识海洋中，人类对自身最深邃的奥秘——意识和思维的探索从未停止。数千年来，哲学家、科学家、艺术家们试图从不同的角度理解那看不见、摸不着却又无比强大的存在。我们是如何思考的？情感的源泉何在？意识的火花是如何点燃的？这些问题触及了人类存在的本质，也构成了我们最根本的好奇心。 长期以来，对大脑活动的理解主要依赖于宏观的神经科学研究，例如通过解剖学了解大脑的结构，通过病理学研究大脑损伤的影响，或者通过功能性磁共振成像（fMRI）等技术观察大脑在执行任务时的血流变化。然而，这些方法在时间分辨率上往往存在局限，难以捕捉到思维闪烁的瞬间，也难以真正“聆听”大脑内部那些微妙而快速的对话。 直到电子技术的飞速发展，一种前所未有的工具为我们打开了通往大脑内部世界的大门：脑电图（Electroencephalography），简称EEG。EEG是一种非侵入性的神经生理学测量技术，它通过放置在头皮上的电极，记录大脑皮层神经元群体活动的电信号。这些电信号，虽然微弱，却如同无数跳动的心脏奏响的交响乐，蕴含着大脑活动的丰富信息。EEG的时间分辨率极高，能够捕捉到毫秒级别的神经活动变化，这使得它成为研究大脑动态过程的理想工具。 然而，EEG信号的解读并非易事。EEG信号本身非常复杂，受到多种因素的影响，包括肌肉活动、眼球运动、生理噪声，甚至环境电磁干扰。更重要的是，EEG信号是无数神经元活动叠加的产物，从中提取出与特定认知活动、情感状态甚至意图相关的有效信息，就像在喧嚣的市场中寻找某个特定人的声音一样困难。这便是“EEG解码”这项激动人心且充满挑战的研究领域的核心任务。 EEG解码，顾名思义，就是利用先进的信号处理技术和机器学习算法，将EEG信号转化为有意义的信息。它试图破译大脑电波的语言，理解这些电信号背后所代表的认知过程。这不仅仅是技术上的突破，更是我们理解人类大脑运作机制的一次飞跃。 想象一下，如果我们能够通过EEG解码，准确地知道一个人正在思考什么，或者他们正在经历何种情绪，这将带来多么深远的意义？这不再是科幻小说中的场景，而是正在成为现实的可能性。 EEG解码的应用前景：重塑未来 EEG解码的研究成果，正以前所未有的速度渗透到各个领域，为解决现实世界的挑战提供了创新的解决方案。 1. 医疗康复领域的革新： 辅助诊断与监测： 对于癫痫、阿尔茨海默病、帕金森病等神经系统疾病，EEG是重要的诊断工具。EEG解码技术能够更精确地识别疾病的早期迹象，量化疾病的进展，甚至预测发作的风险，从而为医生制定更个性化、更有效的治疗方案提供依据。例如，通过解码EEG信号，可以更早地发现癫痫患者脑电异常的模式，从而提前进行干预。 神经康复与再训练： 脑卒中、脊髓损伤等导致的运动障碍，一直是康复医学的难题。EEG解码技术可以为患者提供一种全新的康复方式——脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）。通过BCI，患者可以通过意念控制外部设备，如机械臂、轮椅，甚至计算机光标，从而帮助他们恢复部分肢体功能，改善生活质量。通过解码患者的运动意图，EEG信号可以直接转化为对康复设备的指令，引导患者进行有针对性的训练，加速神经重塑。 精神疾病的理解与治疗： 抑郁症、焦虑症、精神分裂症等精神疾病，其发病机制复杂，诊断和治疗也存在诸多挑战。EEG解码技术有助于我们更深入地理解这些疾病的神经基础，识别与特定精神症状相关的脑电模式。这不仅有助于提高诊断的准确性，也为开发更有效的药物治疗和行为疗法提供了新的思路。例如，通过解码EEG信号，可以观察到抑郁症患者脑电活动异常的特定区域和模式，为靶向治疗提供线索。 2. 人机交互的智能化升级： 下一代人机交互方式： 传统的交互方式依赖于键盘、鼠标、触摸屏等物理设备。EEG解码技术有望催生出完全“意念驱动”的交互模式。想象一下，你无需动手，仅凭意念就能打开电脑、播放音乐、发送信息，甚至与智能家居设备进行无缝互动。这对于行动不便的人群来说，更是意义非凡。 提升用户体验： 在游戏、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域，EEG解码可以实现更沉浸式、更智能的体验。系统可以根据玩家的注意力、情绪状态等，动态调整游戏难度、场景氛围，甚至提供个性化的游戏反馈，从而极大地提升用户体验。例如，在VR游戏中，系统可以根据玩家的专注度来调整NPC的行为，或者根据玩家的紧张程度来触发特定的剧情。 3. 认知科学与心理学研究的深入： 探索意识的奥秘： EEG解码技术为研究意识的本质提供了强大的工具。通过解码EEG信号，我们可以观察和分析大脑在不同意识状态（如清醒、睡眠、麻醉）下的活动模式，更深入地理解意识的产生机制、内容以及意识障碍的神经基础。 理解学习与记忆： 学习和记忆是大脑最基本的功能之一。EEG解码技术可以帮助我们实时监测大脑在学习过程中的神经活动变化，识别与记忆编码、巩固和提取相关的脑电特征，从而为优化学习策略、提高学习效率提供科学依据。 情绪与情感的解读： 情绪是人类行为的重要驱动力。EEG解码技术能够捕捉到与不同情绪状态相关的脑电模式，例如，通过解码EEG信号，可以识别出积极情绪和消极情绪在脑电波上的细微差异，这对于理解情绪的产生、调节以及情绪障碍的治疗具有重要意义。 4. 其他前沿领域的应用： 脑力工作效率评估： 在高强度脑力劳动的工作环境中，EEG解码技术可以用于实时监测员工的脑力疲劳程度，及时进行休息调整，避免过度劳累，提高工作效率和安全性。 驾驶员状态监测： 在航空、航海、汽车等高风险领域，EEG解码技术可以用于监测驾驶员的注意力、疲劳度，及时发出警报，预防事故发生。 消费者行为研究： EEG解码技术可以用于分析消费者在接触产品、广告时的神经反应，了解其潜意识的偏好和态度，为产品设计和市场营销提供更精准的洞察。 挑战与未来展望 尽管EEG解码技术展现出巨大的潜力，但其发展并非一帆风顺。信号的噪声干扰、个体差异、解码模型的鲁棒性、伦理与隐私问题等，都是亟待解决的挑战。 然而，随着人工智能、大数据、计算神经科学等领域的飞速发展，EEG解码技术的精度和可靠性正在不断提升。更先进的算法、更强大的计算能力，以及对大脑电生理学更深入的理解，正在推动EEG解码技术迈向新的高度。 未来，EEG解码技术将不仅仅是一种研究工具，更将成为一种普惠的技术，深刻地改变我们的生活方式、医疗模式、工作环境，甚至我们对自身和世界的认知。它将帮助我们更好地理解人类大脑这个宇宙中最复杂的系统，为解决人类面临的重大挑战提供前所未有的机遇。 从微弱的电波中捕捉思维的脉搏，从海量的数据中解析意识的密码，EEG解码技术正引领我们走向一个更加智能、更加人性化的未来。这趟探索人类智慧边界的旅程，才刚刚开始。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调和简洁的字体排版，透着一股严谨又不失现代感的学术气息。我当时是在书店里偶然翻到的，光是目录结构就让我眼前一亮，它似乎巧妙地平衡了理论的深度与实践的广度。从章节安排来看，作者显然对这个领域有着非常清晰的脉络梳理，绝不是那种堆砌概念的教科书。我尤其欣赏它在引入新概念时所采用的类比手法，即便是像我这样并非专业研究人员，也能迅速抓住核心要义。虽然我还没来得及深入研读，但仅从其文本的组织逻辑和前言部分对研究背景的界定时，就能感受到其中蕴含的扎实功底。这本书的装帧质量也相当不错，纸张的触感很好，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。它给人的第一印象是：这是一本能让人沉下心来，认真对待每一个论点的学术力作，而非浮光掠影的科普读物。它承诺了一次深入的思维旅程，等待着我去探索那些复杂理论背后的精妙设计。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的结构逻辑来看，它似乎在遵循一个“由宏观到微观，再回归应用”的经典叙事路径。它没有一开始就陷入枯燥的数学推导，而是先为读者描绘出该研究领域在当代科技图景中的战略地位和面临的主要挑战。这种宏大的背景设定，极大地激发了我的好奇心，让我明白为什么要钻研这些看似艰深的技术细节。随后，作者逐步深入到核心原理的剖析，我感觉他非常擅长将抽象的概念具象化，通过合理的类比或历史沿革的梳理，让概念的演变过程变得清晰可见。这种循序渐进的教学法，对于建立一个稳固的知识体系至关重要。这本书给我的感觉是，它不仅仅是在教授“如何做”，更重要的是在阐述“为什么这么做”，这种对底层逻辑的强调，是区分普通资料和优秀专著的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体氛围，透露着一股强烈的“面向未来”的气质，尽管它深耕于理论基础，但字里行间始终流露出对实际问题的关切。我尤其欣赏作者在讨论完理论模型后，会立刻引申到当前行业可能面临的瓶颈，并隐晦地指明了未来可能的研究方向。这种前瞻性，让这本书的价值超越了单纯的知识传授，更像是一份具备高度洞察力的行业展望报告。我能想象到，对于正在进行相关项目研发的人员来说，这本书中的某些章节或许能提供一个全新的、突破性的视角。它没有给我那种“过时理论”的陈旧感，反而充满了一种锐意进取的创新精神。总而言之，这是一部既能夯实基础，又能激发创新思维的宝贵参考资料，它的分量和深度值得每一位相关领域的探索者认真对待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在行文风格上展现出一种沉稳而又不失批判性的学者风范。阅读开篇的几页，我立刻被那种近乎于“工匠精神”的写作态度所打动。他似乎对每一个论点都进行了反复的锤炼和打磨，力求在表达上既精准到位，又不失可读性。与我之前看过的几本同类书籍相比，这本书的独特之处在于它似乎并没有急于展示最尖端、最时髦的技术，而是花了大篇幅去构建一个坚实的基础框架。这种“慢工出细活”的做法，反而让我对后续内容的信任度大大增加。我特别注意到作者在引用文献时的细致程度，不仅标注了出处，还对某些经典研究的局限性进行了恰到其实的点评，这显示出作者并非简单地重复前人的观点，而是在进行一次有深度的对话。整体阅读体验是：仿佛有一位经验丰富的导师在身边，耐心、清晰地引导你逐步揭开一个复杂系统的面纱，让人感到踏实和信服。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计，说实话，是近年来我看到的学术书籍中最为舒适的典范之一。很多专业书籍为了塞入更多的公式和图表，往往牺牲了阅读体验，版面显得拥挤不堪，让人望而生畏。然而，这本书在留白的处理上拿捏得恰到好处，字体选择大气沉稳，重点突出部分使用了不同的字重或色彩区分，使得在需要快速检索信息时，眼睛能够迅速定位到关键节点。我留意到图表的清晰度和规范性也达到了极高水准，那些复杂的示意图不再是模糊不清的线条堆砌，而是经过精心绘制，即便是第一次接触相关概念的读者，也能通过图示初步理解其工作原理。这种对细节的极致追求，体现了出版社和作者对知识传播媒介本身的尊重。它不仅仅是一份知识的载体，更是一件精心制作的阅读工具，极大地降低了跨入这一专业领域的门槛。