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第一篇 生机电系统 3

第1章 人脑－机器人接口系统 3

1.1 人脑－机器人接口系统概述 3

1.2 人脑－机器人接口系统结构 5

1.2.1 信号采集 5

1.2.2 信号处理 6

1.2.3 命令执行 6

1.2.4 反馈 6

1.3 脑－机信息交互 6

1.3.1 P300 7

1.3.2 视觉诱发电位 8

1.3.3 慢皮层电位 9

1.3.4 μ节律与β节律 10

1.3.5 ERD/ERS 11

1.4 NEUBCⅠ-Ⅱ脑－机接口系统 12

1.4.1 前级测量 13

1.4.2 噪声处理 13

1.4.3 安全性设计 13

1.4.4 数据采集 14

1.4.5 软件设计 14

思考题 15

第2章 肌电假肢 17

2.1 肌电假肢系统结构 17

2.2 信号处理与反馈 20

2.3 膝上假肢设计 22

2.4 仿人型假手机构设计 24

2.4.1 手指结构 24

2.4.2 驱动和传动设计 25

2.4.3 整体结构 26

思考题 28

第3章 电子机器人系统 29

3.1 人－机器人系统 29

3.2 电子人系统 31

3.3 电子舌 33

思考题 35

第4章 康复机器人 37

4.1 康复机器人的发展概况 37

4.2 康复机器人系统结构 40

4.2.1 训练目标与场景 41

4.2.2 机械支撑系统 41

4.2.3 驱动、控制与反馈 42

4.2.4 训练与评价模式 43

4.3 骑马机设计 44

思考题 46

第5章 手术机器人 47

5.1 手术机器人的发展概况 47

5.2 手术机器人系统结构 50

5.3 手术机器人手臂 53

5.3.1 机械臂分类 53

5.3.2 远端运动中心点 54

5.4 手术机器人触觉 55

5.5 激光手术机器人 57

思考题 58

第6章 体内机器人 59

6.1 体内机器人系统概述 59

6.2 体内机器人的运动原理 61

6.3 内窥镜胶囊 65

6.4 无线体域网 67

思考题 68

第二篇 生物信号检测 71

第7章 细胞的电活动 71

7.1 细胞的离子迁移 71

7.2 细胞膜的电特性 72

7.2.1 膜电位 72

7.2.2 动作电位 73

7.2.3 细胞膜的等效电路 75

7.3 Hodgkin-Huxley模型 76

7.4 生物电信号的采集 77

思考题 78

第8章 脑电信号检测 79

8.1 脑及其功能 79

8.2 脑电图 81

8.3 自发脑电位和诱发脑电位 83

8.3.1 自发脑电位 83

8.3.2 诱发脑电位 84

8.4 脑电信号的异常节律 86

8.5 疲劳驾驶与脑电信号 88

思考题 91

第9章 肌电信号检测 93

9.1 肌肉 93

9.2 肌电图 95

9.3 肌电信号与神经肌肉疾病 97

思考题 98

第10章 心电信号检测 99

10.1 心脏的构造与功能 99

10.1.1 心脏的基本构造 99

10.1.2 心肌 100

10.1.3 心脏的兴奋过程 100

10.2 心电图 102

10.2.1 心电信号 102

10.2.2 电极导联 103

10.2.3 心电向量 105

10.2.4 心率 108

10.2.5 心电信号特征提取 108

10.3 异常心电图 109

思考题 111

第11章 生物磁信号检测 113

11.1 生物磁场 113

11.2 脑磁图 114

11.3 心磁图 116

思考题 118

第12章 其他生物医学信号检测 119

12.1 血压和血流 119

12.1.1 血压 119

12.1.2 血流 120

12.2 眼电信号 122

12.3 皮肤电反应 123

12.4 电阻抗图 125

12.5 磁共振成像 127

12.5.1 基本原理 127

12.5.2 核磁共振 128

思考题 130

第13章 生物组织的电刺激和磁刺激 131

13.1 功能性电刺激 131

13.1.1 有髓神经纤维电刺激 131

13.1.2 神经肌肉电刺激 133

13.1.3 电极与组织的相互作用 134

13.2 经颅磁刺激 135

13.2.1 经颅磁刺激的基本原理 135

13.2.2 经颅磁刺激诱发脑神经反应 137

13.3 心脏起搏 138

13.3.1 电刺激模式 138

13.3.2 起搏器供电 139

思考题 140

第三篇 生物电信号处理及模式识别 143

第14章 生物电信号概述 143

14.1 生物电信号的特点 143

14.2 生物电信号的分析方法 144

思考题 145

第15章 生物电信号的预处理方法 147

15.1 信号的重采样 147

15.2 信号的数字滤波 148

15.2.1 FIR滤波器 149

15.2.2 IIR滤波器 149

15.3 信号的空间滤波 150

15.3.1 CAR滤波 150

15.3.2 Laplacian滤波 150

15.3.3 共空间模式 151

15.4 主成分分析 152

15.5 独立分量分析 154

思考题 156

第16章 生物电信号的谱分析 157

16.1 信号之间的相关分析 158

16.1.1 相关系数 158

16.1.2 相关函数 159

16.2 傅里叶分析 159

16.2.1 连续傅里叶变换 159

16.2.2 离散傅里叶变换 160

16.3 经典功率谱分析 161

16.4 基于参数模型的谱估计 162

思考题 165

第17章 生物电信号的时频分析 167

17.1 短时傅里叶变换 167

17.2 Wigner-Ville分布 168

17.3 Choi-Williams分布 170

思考题 171

第18章 生物电信号的小波分析 173

18.1 连续小波变换 173

18.2 离散小波变换 175

18.3 小小波能量 177

18.4 小小波熵 178

思考题 178

第19章 生物电信号的非线性分析 179

19.1 相空间重构 179

19.1.1 嵌入维数的选择 180

19.1.2 延迟时间的选择 181

19.2 李亚普诺夫指数 182

19.3 关联维数 183

19.4 熵 184

19.4.1 近似熵 185

19.4.2 样本熵 185

19.5 混沌与分形 185

19.5.1 混沌 185

19.5.2 分形 186

思考题 187

第20章 生物电信号的特征分类 189

20.1 Fisher线性判别分析 190

20.2 K－最近邻分类法 193

20.3 概率神经元网络分类法 194

20.4 支持向量机分类法 197

20.5 结合特征选择方法的分类器设计 200

20.5.1 Fisher准则 201

20.5.2 L0优化 201

20.5.3 基于支持向量机的特征回归消除 202

思考题 206

附录A 207

附录B 209

参考文献 211