名师简介
学位： 博士 职称： 副教授 研究方向： 信号处理、模式识别 系别： 电子系 -------------------------------------------------------------------------------- 简介： 一、研究方向 主要研究方向：研究方向为信号处理、模式识别。研究兴趣主要集中于脑电（EEG/ERP）数据的分析、挖掘和计算模型等方面的研究。近三年来，主要研究脑电（EEG/ERP）数据中的特异性分析与提取、识别，分析人脑的工作机制与状态。并将研究成果应用于脑机接口（BCI ，Brain Computer/Machine Interface）技术。脑机接口是一种不依赖于大脑外围神经与肌肉正常输出通道的通讯控制系统。通过采集和分析人脑生物电信号，在人脑与计算机或其它电子设备之间建立起直接交流和控制的通道。它为思维正常但有运动障碍的人提供与外部环境进行交流和控制的途径。 目前，在姚力教授指导下，带领一个由博士生、硕士生组成的8人研究小组，挂靠北京师范大学“信息处理实验室”与“认知神经科学与学习”国家重点实验室两个机构开展研究工作。当前的主要研究工作是搭建脑电等生理数据采集硬件系统，研究这些生理数据中的特异性成分的提取算法，以及识别人脑的感知、情绪、注意、推理等工作状态的分类算法，并输出命令控制外部设备或计算机。 本小组的研究特色在于基于脑电（EEG）数据中的N170认知成分实现BCI技术。脑电中的认知成分反映了人脑的认知功能，被誉为“观察脑功能的窗口”，广泛应用于认知科学、神经科学、临床医学及其他生命科学相关领域，具有很高的研究与应用价值，认知成分在BCI系统实现中值得关注。N170认知成分是脑电（EEG/ERP）中与面孔识别任务相关的特异性负波。通过检测N170成分的存在与否就可识别被试者大脑的工作状态和主观意图，计算机根据被试者的主观意图向外部设备输出控制命令。基于N170的BCI技术具有实用价值。