神经科学与技术的统计信号处理

前言关于本书编辑关于本书作者第一章　引言第二章　胞外动作电位记录的检测与分类第三章　神经元数的信息理论分析第四章　神经元群活动中非线性动力学的辨识第五章　功能性和有效性连接的图模型第六章　神经元放电序列和行为数据的状态空间建模第七章　运动和通讯假体的神经解码第八章　神经元放电序列域表征和学习和内积第九章　同步采集的脑电（EEG）与功能核磁共振成像（fMRI）数据单次实验分析的信号处理与机器学习第十章　脑-机接口中的统计模式识别与机器学习第十一章　用于脊椎损伤病人手握恢复的基于皮层信号的肌肉活动预测索引

　 本书撰写目的如下：　　·对如何利用统计信号处理、信息理论和机器学习中的传统和现代原则、理论和技术解决神经科学问题感兴趣的读者可以将其作为入门书籍。　　·神经科学和工程学交叉学科方面的研究者和临床研究人员可将其作为参考书。　　·电气工程、生物医学工程或计算和系统神经科学课程的研究生可将其作为教科书。本书读者最好已经先修过工程或神经科学专业概率与统计入门本科课程。本书采用循序渐进的方式对神经生理实验或脑一机接口系统设计中出现的具体问题进行了讨论，其最终目标是鼓励下一代科学家开发出高级统计信号处理理论和技术，为实验过程中出现的复杂问题找到答案。