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主题一：基于欧式对齐和多尺度卷积的运动想象脑电识别

主讲：黄明阳

（导师：王力）

主题二：应用于无源物联网的温度传感器芯片

主讲：黄文健

（导师：曾衍瀚）

主题三：分子通信中基于浓度的距离估计

主讲：胡凯文

（导师：李俊）

主办机构

bwin体育

时间安排

2024年3月12日14:30-18:00

地点

B4–213

为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，bwin体育主办的“bwin体育青年说”第52讲于11月23日10:30-12:00在B4-213举行。本次主讲人为21级研究生黄明阳、黄文健和胡凯文。

黄明阳同学汇报的主题是基于欧式对齐和多尺度卷积的运动想象脑电识别，他的讲解主要包含以下6个部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程、关键技术与实践难点、研究结果与应用、论文总结。黄明阳同学讲述了基于欧式对齐和多尺度的运动想象脑电识别方法可以端到端地从对齐的脑电数据中进行特征提取与识别。首先将所有受试者的EEG信号使用EA对齐算法进行对齐，从而减少受试者之间脑电数据的差异；然后将对齐后的脑电数据通过四个不同大小尺度的二维卷积提取信号的鲁棒性时间表示；接着使用空间卷积提取信号的空间特征；最后通过一个全连接层进行脑bwin号分类。在BCI竞赛IV数据集2a上进行的实验结果表明，本文模型的分类效果优于以上几种基准方法，并且达到了最佳的分类结果。此外讨论了EA对齐算法、多尺度卷积的选择对于分类效果的不同影响。在未来，我们希望继续提高MI-BCI分类模型的准确率，并创建可用于在线BCI系统的模型。

黄文健同学汇报的主题是应用于无源物联网的温度传感器芯片，他的讲解主要包含以下五个部分：选题背景及意义、国内外研究概况、研究方法及过程、关键技术与实践难点、研究结果与应用。黄文健同学首先阐述了物联网无源温度感知节点的整体架构。接着讲了近几年发表的温度传感器电路芯片研究成果。还有温度传感器电路的组成部分，分析了实践的难点。最后讲诉了研究成果与应用。

胡凯文同学汇报的主题是分子通信中基于浓度的距离估计，他的讲解包括以下六个部分：选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程、关键技术与实践难点、研究结果与应用、论文总结。首先介绍了一种利用多符号数的新型距离估计方法。提出的多峰值浓度方法显著提高了距离估计的准确性。所提出的方法的一个关键优点是它不需要发射机和接收机之间的时钟同步，使其更容易实现。此外，该方法只需要单向传输中，与双向传输方法相比节省了时间。与峰值浓度法相比，在长距离情况下估计精度更好，并且可以在多符号情况下估计距离。通过广泛的仿真，结果表明，与现有方法相比，我们提出的方法实现了更高的精度性能。