为了进一步促进研究生学术交流，拓宽研究生学术视野，营造良好的学术氛围，广州大学电子与通信工程学院主办的“沿途青年说”第32讲于3月14日下午16:00-17:20在线上（腾讯会议：183-767-427）举行。本次主讲人为20级研究生詹倩倩，黄学文，李宏寅，主题分别为基于黎曼流形的脑电信号异构标签空间迁移，基于时序编码的主动式脑机接口特征识别研究，基于深度学习的图像超分率算法研究。
第一位进行汇报的是詹倩倩同学，詹倩倩同学先从脑机接口定义入手，观看一个猴子用意念玩游戏的小视频后开始自己的报告提纲，从五个方面展开自己的报告。提纲为：
选题背景及意义：介绍非侵入式BCI的限制性和实验所需时间过长影响实验质量等。论文拟解决问题：针对两个突出问题提出了一种基于多波段数据拼接的异构迁移学习方法。该方法实现了对时序编码的脑电数据的识别，达到了较高的分类准确率。解决方案：指出两个问题，1、解决BCI系统控制指令集少的问题； 2、减轻被试的采集负担。研究结果：LA算法结合DS后，分类效果更好。进一步提高了时序编码的脑电信号的分类准确率。论文总结：提出的时序拼接算法可以增加BCI系统控制指令集在数据预处理阶段，迁移学习算法标签对齐结合数据拼接可以增加源域数据与目标域数据的相似性，获得更多的目标域数据切空间特征优于传统的共同空间模式算法，并进一步结合特征选择算法获得了较高的分类准确率。
第二位进行汇报的是黄学文同学，从五个方面展开自己的报告。提纲为：
选题背景及意义：介绍脑机接口流程框图，然后列举出目前该项目可以帮助ALS患者，中风患者，脑卒中患者等完成患病后无法正常完成的事情，能让猿类玩上游戏等。现状与研究目标：介绍目前该领域的发展。以及本课题提出了一种最新的基于语言想象和运动想象时序编码的主动式BCI实验范式。使得该算法的分类准确率优于其它算法。研究内容及关键技术：研究内容1：基于语言想象和运动想象时序编码的主动式BCI实验范式。研究内容2：基于时序编码的二分类研究。研究内容3：基于时序编码的四分类研究。并分别介绍这几个内容所面临的挑战。研究结果：成果为STWFBCSP算法，创立基于时序的多分类模型，与其他算法模型比较得到较好的结果。论文总结：1.提出了一种基于语言想象和运动想象时序编码的主动式BCI实验范式。2.针对基于时序编码的二分类实验范式，提出了一种子时间窗滤波器组共空间模式算法，从时间、频率和空间提取EEG信号的特征。3.针对基于时序编码的四分类实验范式，提出了一种基于时序的多分类策略，从时间角度对四类想象EEG信号进行多级分类。
第三位进行汇报的是李宏寅同学，从五个方面展开自己的报告。提纲为：
选题背景及意义：首先介绍超分辨率的概念，以及两个选题背景，传统的插值方法和利用深度学习的超分辨率算法可以避免传统的插值方法存在的一些问题。现状与研究目标：目前研究存在的三个难点，总结起来为，数据、训练、应用。研究方法及过程：目前有三个方法，1.基于增强深度残差网络的超分辨算法研究。2.基于参考图像的超分辨算法研究。3.基于GAN网络的超分辨率算法研究。关键技术与实践难点：目前亟待解决点问题场景单一、过滤样本、模型参数量多。并且分别给出了这三个问题的解决方法。最后李宏寅同学总结论文以及已经目前所取得的成果。
詹倩倩
2020级电子与通信工程学院
通信工程（含宽带网络、移动通信等）专业硕士
导师：王力
主要研究方向：脑机接口，多模态脑电信号处理
主要科研成果：SCI论文一篇；一篇发明专利；一篇实用新型专利
黄学文
2020级电子与通信工程学院
通信工程专业硕士
导师：王力
主要研究方向：脑-机接口、生物医学信号处理
主要科研成果：EI会议论文一篇、SCI论文一篇、发明专利一篇
李宏寅
2020级电子与通信工程学院
电子与通信工程专业硕士
导师：刘长红
主要研究方向：图像恢复
主要科研成果：
SCI论文一篇
发明专利一篇
