本书系统地介绍了生物医学数据分析的相关基础知识和主要的分析方法，并通过MATLAB对大量的生物医学数据分析的实例进行实现。

本书通过大量的实例，帮助读者熟悉生物医学数据处理的数学背景知识，了解生物医学数据及信号的特点，掌握生物医学数据处理的常规方法以及生物医学数据库的检索方法，了解生物信息学的基本知识和发展趋势，并学会用数学工具软件MATLAB来完成对实际生物医学数据的处理分析。

本书系统地介绍了生物医学数据分析的相关基础知识和主要的分析方法，并通过MATLAB对大量的生物医学数据分析的实例进行实现。全书共分为7章：第1章绪论；第2章MATLAB应用基础；第3章医用数学基础及其MATLAB实现；第4章多变量分析；第5章时间序列分析；第6章生物信息学基础：第7章生物医学数据的检索方法。全书各章都配有思考题和习题，并在出版社相应网站上附有参考答案和各章例题的MATLAB源程序。

本书可作为医科本科生、信息处理、生物医学工程等市目关专业的高年级本科生和研究牛的教学参考用书，也可供相关的科技人员阅读和参考。

第1章 绪论

 1.1 生物医学数据的来源和特点

 1.2 生物医学数据分析概述

 1.3 MATLAB在生物医学数据分析中的应用价值

 本章小结

 思考题与习题

第2章 HATLAB应用基础

 2.1 MATLAB简介

2.1.1 MATLAB的特点

2.1.2 MATLAB 7.x的开发环境

2.1.3 MATLAB的帮助系统

 2.2 MATLAB编程基础

2.2.1 数据类型

2.2.2 变量、运算符和表达式

2.2.3 矩阵元素的定位

 2.3 MATLAB程序设计

2.3.1 M文件

2.3.2 函数

2.3.3 程序流程控制

 2.4 MATLAB数据可视化

2.4.1 二维图形的绘制

2.4.2 三维图形的绘制

2.4.3 体数据的可视化

 本章小结

 思考题与习题

第3章 医用数学基础及其MATLAB实现

 3.1 医用高等数学实例分析

3.1.1 函数分析

3.1.2 微分方程在生物医学巾的应用

 3.2 医学统计学实例分析

3.2.1 统计描述

3.2.2 统计推论

3.2.3 回归分析

 本章小结

 思考题与习题

第4章 多变量分析

 4.1 多元回归分析

 4.2 主成分分析

 4.3 判别分析

 4.4 聚类分析

 本章小结

 思考题与习题

第5章 时间序列分析

 5.1 时间序列分析概述

5.1.1 基本概念

5.1.2 时间序列的分类

5.1.3 时间序列的组合成分

 5.2 时间序列分析方法

5.2.1 时间序列分析的基本思想

5.2.2 确定型时间序列的分析方法

5.2.3 随机型时间序列的分析方法

 5.3 时间序列分析MATLAB示例一一脑电信号分析

 本章小结

 思考题与习题

第6章 生物信息学基础

 6.1 生物信息学概述

6.1.1 生物信息学产生的背景

6.1.2 什么是生物信息学

6.1.3 生物信息学的研究目标和内容

6.1.4 生物信息学的研究方法

 6.2 生物信息学中的重要概念

 6.3 生物信息学研究中的算法

 6.4 Biofinformatics工具箱介绍

6.4.1 概述

6.4.2 Bioinfoixnatics Toolbox 2.0的特点及功能

 6.5 Biofinformatics工具箱使用示例

6.5.1 人类线粒体基因序列的分析

6.5.2 两条基因序列的比对

 本章小结

 思考题与习题

第7章 生物医学数据的检索方法

 7.1 数据检索的基础知识

7.1.1 布尔逻辑检索

7.1.2 截词检索

7.1.3 限定检索

 7.2 生物医学数据库检索方法

7.2.1 中国医学生物信息网

7.2.2 美国国立卫生院

7.2.3 美国国立医学图书馆

7.2.4 世界卫生组织

7.2.5 生物医学网

 7.3 生物医学数据的网络检索方法

 本章小结

 思考题与习题

参考文献