01 / 导读
导读
引用
Semmlow, J. (2024). Circuits, Signals, and Systems for Bioengineers: A MATLAB-Based Introduction (4th ed.). Academic Press.
章节概要
第4版共15章，另有7个附录（推导、变换表、三角及其他公式、换算系数、复数、一款运算放大器的规格，以及行列式与克莱姆法则），篇幅近790页。作者约翰·塞姆洛在罗格斯大学生物医学工程系和罗伯特·伍德·约翰逊医学院外科任教32年，研究领域包括心血管诊断和人体运动控制。全书分为三部分，顺序与许多电气工程课程不同：先讲信号，再讲系统，最后讲电路。出版方介绍说，本书讲解生物医学系统、医疗器械、生物控制和生物医学信号分析背后的电气工程原理，并通过计算方法让学生用MATLAB探索相关、卷积、傅里叶变换和传递函数等运算。配套资料包括习题解答、讲义幻灯片，以及解题所需的MATLAB数据和函数。
第一部分：信号（第1–4章：全局：生物工程中的信号与系统；时域信号分析；频域信号分析：傅里叶级数与傅里叶变换；频域信号分析：含义与应用）
第1章勾勒生物工程中信号与系统的整体图景。第2章约65页，是全书最长的一章，在时域中分析信号。第3章和第4章先引入傅里叶级数和傅里叶变换，再讨论其含义与应用。
第二部分：系统（第5–11章：时域线性系统分析：卷积；频域线性系统分析：传递函数；复频域中的线性系统：拉普拉斯变换；离散线性系统分析：z变换及其在滤波器中的应用；系统建模与Simulink；随机、非平稳与非线性系统和信号；二维信号：基础图像分析）
这是全书的核心，也是篇幅最长的部分。线性系统先后用三种方法分析：时域中的卷积、频域中的传递函数和拉普拉斯变换；随后第8章转向离散系统、z变换和数字滤波器。第9章介绍用Simulink进行系统建模；出版方提到生物控制方面的应用，以呼吸系统等生理系统建模为例。第10章超出线性、确定性信号的范围，讨论噪声以及随机、非平稳和非线性信号；第11章把方法推广到二维信号和基础图像分析。第10章和第11章是在第3版中新增的。
第三部分：电路（第12–15章：电路元件与电路变量；模拟电路与模型的分析；电路化简；模拟电子学基础：运算放大器）
最后一部分从元件和变量出发建立电路分析，分析模拟电路和电路模型，讨论电路化简，并以运算放大器收尾。附录给出了一款具体运放LF356的规格。
核心概念
第一部分：信号
- 时域信号分析：直接把信号作为时间函数来描述和比较，包括相关运算。
- 傅里叶级数与傅里叶变换：用频率成分表示信号。
- 频域的含义：信号频谱揭示了什么，以及在实践中如何使用。
第二部分：系统
- 卷积：在时域中由冲激响应计算线性系统的输出。
- 传递函数：通过系统对各频率的改变来描述线性系统。
- 拉普拉斯变换：传递函数在复频域的推广，用于分析瞬态行为。
- z变换与数字滤波器：适用于离散采样系统的对应工具。
- Simulink建模：构建并仿真系统模型，包括生理控制系统。
- 随机与非平稳信号：噪声以及特性随时间变化的信号。
- 基础图像分析：把信号处理应用于二维信号。
第三部分：电路
- 电路元件与电路变量：分析模拟电路所用的元件和物理量。
- 电路化简：把网络简化为等效形式。
- 运算放大器：模拟电子学的基本构件。
评析
优点
- 以计算为中心。 正如副标题所示，本书以MATLAB为基础。出版方强调，相关、卷积、傅里叶变换和传递函数等运算都通过计算来展开，配套资料包括解题所需的数据和函数。
- 贯穿全书的生物医学背景。 出版方对第3版和第4版的介绍都强调生物学、生理学和医学实例，生物控制部分以生理系统建模为依托。
- 三门学科的统一讲解。 一本书就能让学生从信号分析出发，经由线性系统和离散系统，学到电路和运算放大器——这正是生物工程专业常常不得不压缩进一两门课的电气工程基础。
- 历经四版而趋于成熟。 第3版新增了图像分析以及噪声与随机过程的章节；据出版方介绍，第4版全面修订以求表述更清晰，并增加了新的医学实例。
局限
- 篇幅大。 近790页，内容超过一个学期，教师需要在各部分之间取舍。
- 电路放在最后。 需要尽早学习电路分析的专业（例如在仪器实验课之前）只能打乱顺序阅读第三部分，这偏离了本书的编排顺序。
- 进阶主题只是入门。 随机与非线性信号、图像分析各只有约40页的一章；认真处理生物信号或图像的学生需要专门教材。
- 依赖MATLAB和Simulink。 例题和配套资料都假定读者能够使用这些商业工具。
在课程中的定位
在本课程书单中，本书是生物医学信号处理的基础教材，讲授其他书所默认的信号、系统和电路基础。塞姆洛与格里菲尔的《Biosignal and Medical Image Processing》是同一作者的自然后续，同样使用MATLAB，讲解生理信号的滤波、频谱分析和时频分析，进而讨论医学图像。兰加扬的《Biomedical Signal Analysis》是更高阶、以案例驱动的教材，从临床问题出发，把方法应用于真实记录，讨论心电、脑电、肌电等信号。
史密斯的《The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing》可从作者网站免费获取，用最少的数学讲解采样、卷积、傅里叶分析和数字滤波器；对觉得第3–8章吃力的学生来说是很好的辅助读物。汤普金斯的《Biomedical Digital Signal Processing》是一本围绕PC上的C程序和实验编写的较老的书，其例子主要具有历史意义，但仍能展示经典生物信号滤波器当年是如何实现的。
如何使用本书
本书面向初次接触信号、系统和电路的生物工程和生物医学工程学生，也适合其他领域的在职技术人员和工程师。需要微积分和基础物理知识；复数和行列式可在附录中复习。做例题需要MATLAB，第9章还需要Simulink。
实用计划：
- 信号课程： 完整学习第一部分，然后学习第二部分的第5–8章（卷积、传递函数、拉普拉斯变换、z变换与滤波器）。
- 系统或生理建模课程： 第5–7章，然后是讲Simulink建模的第9章；如果课程关注噪声和变异性，再加上第10章。
- 电路或仪器课程的准备： 第三部分，它自成一体，可以不按顺序阅读。
- 选读： 讨论图像的第11章，是通向医学图像处理的桥梁。
阅读时运行MATLAB例题并改变其参数；本书的设计意图是让学生通过实际计算来理解卷积和傅里叶变换等运算。做章末习题时，使用随书提供的数据文件，而不是自己合成的数据。