个人简介

陈佳明，博士，现就职于北京工业大学计算机学院软件与理论研究所，从事脑机接口、脑认知状态识别等领域的研究，在运动意图识别建模和多模态生理信号融合方面发表了10余篇高水平研究论文，担任Biomedical Signal Processing and Control等期刊审稿人，曾获2024世界机器人大赛锦标赛技术赛优秀组织奖等荣誉称号。

教育简历

2023年7月至 今           博士后  北京工业大学       

2019年8月至2023年6月   博士    北京工业大学       

工作履历

2023年7月至今  北京工业大学计算机学院教师

学术兼职

《Biomedical Signal Processing and Control》审稿人

课程教学

本科生教学：《高级语言程序设计》《高级语言程序设计课设》

科研项目

主持国家资助博士后研究人员计划项目“基于多层感知混合网络的精细运动意图识别研究”（GZC20230189），参与国家自然科学基金面上项目和青年基金项目、**科技工业局**创新项目等多项。

荣誉和获奖

2024世界机器人大赛锦标赛技术赛“基于微创脑机接口的肢体运动意图辨识技术赛项” 优秀组织奖

代表性研究成果

[1].Chen J, Wang D*, Yi W, et al. Filter bank sinc-convolutional network with channel self-attention for high performance motor imagery decoding[J]. Journal of Neural Engineering, 2023, 20(2): 026001.

[2].Chen J, Yi W, Wang D*, et al. FB-CGANet: filter bank Channel Group Attention network for multi-class motor imagery classification[J]. Journal of Neural Engineering, 2022, 19(1): 016011.

[3].Chen J, Wang D*, Hu B, Yi W, et al. MCFHNet: Multi-Channel Fusion Hybrid Network for Efficient EEG-fNIRS Multi-modal Motor Imagery Decoding[C]//2022 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2022: 4821-4825.

[4].Chen J, Yi W, Wang D*. Filter Bank Sinc-ShallowNet with EMD-based Mixed Noise Adding Data Augmentation for Motor Imagery Classification[C]//2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2021: 5837-5841.