本书以河北工业大学徐桂芝教授带领的生物电磁团队近20多年在脑科学与脑认知方面的研究成果为核心，总结分析了国内外该领域的研究动态及发展趋势，反映了当代脑电与脑网络技术的发展。全书共11章，主要讲述脑电信号采集与处理、脑电事件相关电位、脑电源定位及其求解方法、脑网络构建与分析、脑机交互及脑功能网络技术应用等内容。本书在介绍基本原理、基本概念等理论知识的基础上，由浅入深、循序渐进，涉及大量相关领域的科学研究与应用，有益于读者加深对相关基础知识的理解，同时拓宽知识面，培养学术能力。本书可供相关专业高年级本科生、研究生和科研人员使用。

人脑是目前所知最复杂的信息处理系统。揭示脑和认知过程的奥秘，是人类认识自然和认识自我的重要科学命题，同时有助于提高神经系统疾病以及认知功能障碍、心理疾病的防治水平，对人类健康具有重要作用。脑科学的研究将拓展人类对自身和自然的认识，对人类健康、信息科学和人工智能等都将产生巨大影响，对人类社会进步和经济发展具有深远意义。因此，脑科学被认为是21世纪最具挑战性的前沿科学，欧盟、美国、日本等先后出台了各自的“脑计划”。中国的“脑计划”研究确立了认识脑、保护脑、模仿脑的“一体两翼”的布局，即以研究脑认知的神经原理（认识脑）为“主体”，研发脑重大疾病诊疗新手段（保护脑）和类脑人工智能新技术（模仿脑）为“两翼”。 脑电作为脑神经元活动在大脑皮层或头皮表面的反映，其中包含了大量的生理、病理信息，同时还可以反映大脑的认知活动状态，具有重要的临床应用价值。通过对脑电信号的观察和分析，人们可以无创、实时、动态地了解大脑的功能状态。脑电具有非常高的时间分辨率，而且多导脑电采集系统的出现也大大提高了脑电记录的空间分辨率，可以帮助人们了解和认识不同状态下人体的生理和心理特性，揭示认识和感知的奥秘，不仅被广泛应用于脑科学及认知神经科学的研究，而且也是临床精神类与神经类疾病诊断与评估的有效方法。因此，基于脑电的脑源定位、脑功能网络分析及其应用已成为认知神经科学领域及临床应用重点关注的研究问题。 河北工业大学颜威利、徐桂芝教授及其领导的课题组基于在工程电磁场领域的研究优势，于20世纪90年代，将电工理论与生命学科、信息学科、物理学科等进行多学科交叉融合，开辟了生物电磁与神经工程研究的新领域，并建立了该校生物医学工程学科，在生物电磁与神经调控、脑认知与神经工程、生物电磁功能成像与临床应用、智能医学与健康工程等方面开展了深入、系统的研究。1997年主持了国家自然科学基金电工学科首个生物电磁领域课题“生物医学电磁逆问题求解的数值方法研究”，1999年与清华大学、同济大学共同承担了国家自然科学基金重点项目“脑内电活动的三维动态成像”，2010年与第四军医大学、天津大学合作承担了国家自然科学基金重点项目“人体活性组织介电特性与表征方法研究”，2011年承担了国防装备预研项目一项，2018年获批了国家自然科学基金重点项目“基于多尺度融合的经颅磁刺激对学习记忆影响的机制研究”，完成和承担国家级、省部级相关科研项目80多项，在IEEE相关刊物及中国生物医学工程学报等发表相关学术论文300多篇。 本书总结了该学术团队20多年来在生物电磁与神经工程领域的部分研究成果及培养博士后、博士、硕士研究生的教学经验，分析了国内外该领域的研究动态及发展趋势，反映了当代脑电与脑网络相关技术的发展。全书共11章。第1章为绪论，主要讲述脑科学、脑电、脑源定位与脑网络的研究意义和现状。第2章为脑电信号采集与处理，主要讲述脑电信号的来源、特点、采集与分析方法等内容。第3章为脑电事件相关电位，主要包括事件相关电位的特点、主要成分、经典实验范式及应用等内容。第4章为脑电源定位，主要介绍脑电信号产生源的求解方法。第5章为脑网络构建与分析，主要讲述脑网络的构建及其特征参数分析与性能评价等内容。第6章为基于事件相关电位的脑机交互，主要介绍听觉脑机接口、视觉脑机接口及脑机融合等内容。第7章至第11章主要介绍脑电及脑功能网络分析方法在磁刺激穴位、脑疲劳、失眠及语言认知研究等方面的应用。其中第1章和第4章由徐桂芝教授编写，第2章、第7章和第10章由于洪丽教授编写，第9章由杨硕教授编写，第5章和第8章由尹宁副教授编写，第3章和第11章由郭苗苗副教授编写，第6章由李梦凡副教授编写。徐桂芝教授负责全书的章节安排和内容统筹。 本书收集和整理了国内外众多学者在相关领域发表的大量论文，结合了著者及其学术团队在这一领域多年的研究成果，参考了国内外有关书籍和期刊。全书内容丰富、结构合理、系统性强、层次分明，注重理论知识与实际应用相结合，适合相关专业高年级本科生、研究生和科研人员使用。 感谢为本书内容做出贡献的李颖、吴清、王磊、耿跃华、张秀、李文文、付灵弟、王瑶、林放、宫铭鸿、艾娜、尤佳、翟越、吴霞等所有学术团队成员。 感谢国家自然科学基金委员会、科技部、教育部、河北省和天津市自然科学基金委员会的大力支持。 感谢电子工业出版社编辑的指导、帮助和大力支持。 本书的出版得到了国家科学技术学术著作出版基金的资助，在此深表谢意。 在本书撰写的过程中，参阅了许多相关文献资料并引用了其中部分图表等，在此向其作者和有关单位表示感谢。 由于著者水平有限，书中缺点、错误和不当之处在所难免，恳请读者批评指正。

第1章 绪论 主要参考文献 第2章 脑电信号采集与处理 2.1 脑电概述 2.1.1 脑电的来源 2.1.2 脑电信号的特点与分类 2.1.3 脑电在临床及脑认知中的应用 2.2 脑电信号采集 2.2.1 硬件系统 2.2.2 国际标准脑电电极放置法 2.2.3 脑电采集注意事项 2.3 脑电信号预处理 2.4 现代脑电信号分析方法 2.4.1 时频分析方法 2.4.2 非线性动力学分析方法 主要参考文献 第3章 脑电事件相关电位 3.1 事件相关电位概述 3.1.1 ERP的基本原理 3.1.2 ERP的波形特征 3.1.3 ERP在人机交互与临床的应用 3.2 事件相关电位的主要成分及经典刺激模式 3.2.1 ERP的主要成分 3.2.2 事件相关电位的经典刺激模式 3.3 事件相关电位的提取与分析方法 3.3.1 事件相关电位时域波形提取与分析 3.3.2 事件相关谱扰动和试次相干性分析 主要参考文献 第4章 脑电源定位 4.1 脑电源定位概述 4.2 求解脑电信号产生源的数值方法 4.2.1 求解脑内电活动源的数值计算模型 4.2.2 基于等效偶极子模型的参数反演法 4.2.3 基于电流分布模型的线性反演法 4.2.4 人工神经网络在脑电信号源定位问题中的应用 4.3 脑电等效偶极子源定位 4.3.1 源定位问题中的小波神经网络方法 4.3.2 小波分析与神经网络的结合 4.3.3 高维单尺度径向小波网络的构造 4.3.4 源定位问题中的微分进化算法 4.4 脑电流分布模型体素成像法 4.4.1 解的一般形式 4.4.2 基于加权广义逆矩阵的混合加权最小范数解 主要参考文献 第5章 脑网络构建与分析 71 5.1 脑网络概述 5.1.1 复杂网络及其图论描述 5.1.2 脑网络及其分类 5.2 脑网络的基本构建方法 5.3 脑网络性能分析与评价 5.3.1 度 5.3.2 聚类系数 5.3.3 最短路径长度 5.3.4 全局效率 5.3.5 中心度 5.3.6 小世界属性 主要参考文献 第6章 基于事件相关电位的脑机交互 6.1 脑机交互概述 6.1.1 脑机交互的组成和原理 6.1.2 脑机交互的分类方式 6.2 听觉事件相关电位的诱发与分析 6.2.1 基于单音节诱发的听觉事件相关电位实验 6.2.2 诱发信号的数据预处理 6.2.3 基于经验模态分解的特征提取 6.3 视觉事件相关电位的诱发与分析 6.3.1 基于图片单闪的视觉诱发与数据分析 6.3.2 基于图片行列闪的视觉诱发与分析 6.4 基于事件相关电位的脑机融合系统平台及应用 6.4.1 跨多平台的脑机融合系统平台 6.4.2 脑机融合下的双机械臂系统 6.4.3 脑机融合下的智能车系统 6.5 基于迁移学习的脑机融合特征辨识 6.5.1 迁移学习的TrAdaBoost 算法 6.5.2 分类器的传统训练对照方法 6.5.3 针对脑机融合系统的评价指标 6.5.4 迁移学习与传统训练方法的对比与分析 6.5.5 系统性能与电位特征的相关性分析 主要参考文献 第7章 磁刺激穴位脑电特征分析与脑电源定位 7.1 磁刺激与针灸 7.2 磁刺激穴位脑电特征分析 7.2.1 磁刺激穴位脑电时频分析 7.2.2 磁刺激穴位脑电复杂度分析 7.3 磁刺激穴位脑电源定位分析 136 7.3.1 磁刺激内关穴脑电诱发电位分析 7.3.2 磁刺激内关穴诱发电位源定位分析 主要参考文献 第8章 磁刺激穴位的脑功能网络分析 8.1 磁刺激穴位与非穴位的脑功能网络 8.2 磁刺激不同穴位的脑功能网络 8.3 磁刺激穴位作用于工作记忆的脑功能网络 主要参考文献 第9章 脑疲劳的脑功能网络分析 9.1 脑疲劳概述 9.2 脑疲劳实验设计 9.3 脑疲劳脑功能网络的构建 9.4 脑功能网络特征参数分析 9.4.1 脑功能网络局部特征参数分析 9.4.2 脑功能网络全局特征参数分析 主要参考文献 第10章 亚健康失眠的脑功能网络分析 10.1 亚健康失眠概述 10.2 亚健康失眠实验数据获取 10.3 失眠静息态脑功能网络特征分析 10.4 磁刺激对失眠脑功能网络的影响 主要参考文献 第11章 语言认知的脑功能网络分析 11.1 大脑的语言加工与功能定位 191 11.1.1 语言功能区 11.1.2 语言处理过程 11.1.3 语言功能定位研究现状 11.2 语言认知实验及脑电数据采集 11.3 语言认知脑电数据处理方法 196 11.3.1 数据预处理 11.3.2 时频功率谱估计 11.3.3 时变动态贝叶斯网络模型 11.4 语言认知的时变动态网络构建与分析 11.4.1 发音不同阶段的脑网络连接 11.4.2 不同类型音节发音阶段的网络连接 11.4.3 语言任务下脑网络度中心度分析 11.4.4 语言任务下脑网络特征向量中心度分析 主要参考文献