研究方向

基于机器学习算法的脑机接口技术探究 脑机接口技术作为神经科学与计算机科学的交叉课题在近年来快速发展并逐渐应用于健康与临床医学等领域。本课题将介绍脑机接口技术的发展与应用模式，以及相关的研究方法。我们将学习探究与人类肢体运动相关的大脑神经动态并使用EEGLAB（基于Matlab）和MNE (基于Python) 处理、分析与可视化在感知运动交互过程中产生的脑电（EEG）信号。同时，我们将学习统计学习算法并编写计算机程序对开源的由不同肢体运动产生的脑电信号进行分类处理。

 

相关学科

计算机科学技术

 

关键词

机器学习，脑机接口，EEG

 

科研导师

D. H

• • • 加州大学伯克利分校博士后，本科毕业于华中科技大学电信学院，后直博美国丹佛大学计算机工程系；
    • 研究方向为视觉认知科学，实验心理学，以及脑电与近红外光谱成像；
    • 以第一作者在SCI/SSCI期刊发表论文三篇，曾担任IEEE丹佛计算机分会客座讲师，SCI期刊《视觉研究》审稿人。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，保证学生研究内容的差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，保证了推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。