“医学信号分析与处理”是生物医学工程专业本科生和研究生的专业基础课，旨在培养学生基本掌握现代统计信号处理的理论与方法，并能够结合临床研究与应用，利用信号处理手段解决医学诊断与治疗方面的相关问题。全书共10章，包括：绪论，常见的医学信号及其检测与预处理，随机信号分析基础，信号检测与参数估计，随机信号的相关函数估计与功率谱估计，维纳滤波、卡尔曼滤波与粒子滤波，自适应滤波，非平稳生物医学信号分析与处理，非高斯生物医学信号分析与处理，生物医学信号分析与处理的应用实例。本书适合作为高等院校生物医学工程专业或电子信息类专业本科生与硕士研究生“医学信号分析与处理”或“统计信号处理”等课程的教材或教学参考书，也可供有关教师和科技人员阅读。

医学信号分析与处理技术是现代医学诊断和治疗设备的核心支撑技术之一。近年来，国家和全社会对生命健康高度重视，有力地促进了医疗仪器技术的发展，同时也使得医学信号分析与处理技术得到了长足的进步和广泛的应用。一方面，医学诊断与治疗中不断出现的新问题，为医学信号分析与处理提出了新的研究课题；另一方面，医学信号分析与处理的发展与普及，为临床医学的诊断与治疗提供了有力的工具。 “医学信号分析与处理” 是生物医学工程专业本科生和研究生的专业基础课，其目的是培养学生：（1）基本掌握现代统计信号处理的理论与方法；（2）能够结合临床研究与应用，利用信号处理的手段，解决医学诊断与治疗方面的信号分析与处理问题。为了编写本教材，我们进行了广泛的文献资料调研，在参考借鉴国内外出版的多本优秀著作和教材的基础上，编写了这本教材，适合作为高等院校生物医学工程专业及电子信息类专业本科生与硕士研究生“医学信号分析与处理”或“统计信号处理”等课程的参考教材，也可供有关教师和科技人员参考。 全书共10章，包括：绪论，常见的医学信号及其检测与预处理，随机信号分析基础，信号检测与参数估计，随机信号的相关函数估计与功率谱估计，维纳滤波、卡尔曼滤波与粒子滤波，自适应滤波及其应用，非平稳生物医学信号分析与处理，非高斯生物医学信号分析与处理，生物医学信号分析与处理应用实例。 本书的各章节编写人员为：刘海龙（第1、2章），邱天爽（第3、4、5、6、7章），唐洪（第8、9、10章）。全书由邱天爽统稿。 感谢大连理工大学电子信息与电气工程学部领导对本书编写给予的关怀和支持，感谢生物医学工程学院领导和各位老师提供的帮助，感谢大连理工大学教材建设出版基金对本书出版的资助，特别感谢博士、硕士研究生田全、金芳晓、丑远婷等为本书的编写提供的计算机仿真、资料搜集和书稿校对帮助。由于时间仓促加之编者水平所限，书中难免有疏漏之处，恳请读者批评指正。

11医学信号的分类与特点 111医学信号概述 112医学信号的分类 113医学信号的特点 12医学电信号及其产生机制 121细胞的生物电现象 122细胞生物电信号的产生机制 13医学信号的采集 131医学信号采集系统的组成 132医学信号采集中的噪声与干扰 133安全问题 14医学信号分析与处理的作用 思考题与习题 第2章常见的医学信号及其检测与预处理 21心电信号（ECG） 211心电信号的产生 212心电信号的特点 213心电信号的采集 22脑电信号（EEG） 221脑电信号的产生 222脑电信号的分类及其特点 223脑电信号采集 224脑电信号的应用 23诱发电位信号（EP） 231诱发电位的产生 232皮层诱发电位的特点 233诱发电位的采集 24肌电信号（EMG） 241肌电信号的产生 242肌电信号的特点 243肌电信号的采集与应用 25胃电信号（EGG） 251胃电信号的产生 252胃电信号的特点及其应用 253胃电信号的检测 26心音信号 261心音信号的产生 262心音信号的特点 263心音信号的检测 27医学信号预处理 271滤波 272抽取插值与基线漂移窄带滤波 273工频干扰滤波 274基于参考信号线性组合消除干扰 275信号分段 思考题与习题 第3章随机信号分析基础 31医学信号的随机性 32随机变量的概念与特性 321随机变量的概念 322随机变量的分布 323随机变量的数字特征 324随机变量的特征函数 33随机过程与随机信号 331随机过程与随机信号及其统计分布 332平稳随机信号 333各态历经性 334非平稳随机信号 335循环平稳随机信号 34常见的随机信号与随机噪声 341高斯（正态）分布随机信号 342白噪声与带限白噪声过程 343高斯-马尔可夫过程 344其他常见随机噪声 345随机信号与噪声的产生方法 35随机信号通过线性系统 351线性系统输出及其概率分布 352线性系统输出的数字特征 353系统的等效噪声带宽与随机信号的带宽 36随机信号的经典分析方法 361常见随机信号的概率密度函数 362随机信号数字特征的计算 37随机信号的现代参数模型方法 371随机信号的沃尔德分解定理 372平稳随机信号的线性参数模型 373AR模型参数的估计 374AR模型阶数的确定 38医学信号统计分析举例 381医学数据的统计直方图与统计量估计 382医学数据的拟合 思考题与习题

http://www.hxedu.com.cn/hxedu/fg/book/bookinfo.html?code=G0343840