电子照片：
一. 基本信息：
1.讲师，硕士生导师
2.研究领域：脑机接口、医学信号处理、人机交互
3.办公电话：020-39337449
4.电子邮箱：wangli@gzhu.edu.cn
二．个人简介
王力，研究方向主要包括脑机接口、医学信号处理、人机交互。2009年6月，毕业于东南大学获“电子科学与技术”学士学位，2015年6月，毕业于东南大学获“物理电子学”博士学位。先后以第一作者或通信作者发表学术论文二十余篇，其中SCI检索论文8篇。承担科研和教学项目4项，申请专利7项，获得专利3项。
指导多名硕士研究生发表SCI论文，并获国家奖学金或学业一等奖学金，欢迎对信号处理感兴趣的同学报考本课题组研究生。
三．教育经历
2011/02–2015/06，东南大学，电子科学与工程学院，博士
2009/09–2011/01，东南大学，电子科学与工程学院，硕士
2005/09–2009/06，东南大学，电子科学与工程学院，学士
四．职业经历
2015/10至今，广州大学
五．讲授课程：
《C语言程序设计》、《面向对象程序设计》、《电工电子学》
六．研究成果：
近期发表的期刊文章：
[1] Li Wang, Xuewen Huang, Lingling Ren, Qianqian Zhan. Signal analysis and classification of a novel active brain-computer interface based on four-category sequential coding [J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2022, 78: 103857. (SCI)
[2] Qianqian Zhan, Li Wang*, Lingling Ren, Xuewen Huang. A novel heterogeneous transfer learning method based on data stitching for the sequential coding brain computer interface [J]. Computers in Biology and Medicine, 2022, 151: 106220. (SCI)
[3] Li Wang, Zhenxiong Yan, Yanjun Liu, Linchun Hu. Analysis and application of functional connectivity in synchronic hybrid mental tasks for brain-computer interface [J]. Measurement, 2021, 186: 110116. (SCI)
[4] Li Wang, Weijian Huang, Zhao Yang, Xiao Hu, Chun Zhang. A method from offline analysis to online training for the brain-computer interface based on motor imagery and speech imagery [J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2020, 62: 102100. (SCI)
[5] Li Wang, Weijian Huang, Zhao Yang, Chun Zhang. Temporal-spatial-frequency depth extraction of brain-computer interface based on mental tasks [J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2020, 58: 101845. (SCI)
[6] Li Wang, Xiaochu Liu, Zhongwei Liang, Zhao Yang, Xiao Hu. Analysis and classification of hybrid BCI based on motor imagery and speech imagery [J]. Measurement, 2019, 147: 106842. (SCI)
[7] Li Wang, Xiong Zhang, Xuefei Zhong, Zhaowen Fan. Improvement of mental tasks with relevant speech imagery for brain-computer interfaces [J]. Measurement, 2016, 91: 201-209. (SCI)
[8] Li Wang, Xiong Zhang, Xuefei Zhong, Yu Zhang. Analysis and classification of speech imagery EEG for BCI [J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2013, 8(6): 901-908. (SCI)
[9] 王力, 张雄, 仲雪飞, 樊兆雯, 张玉, 孙瀚. 时频分析在语言想像脑机接口中的应用[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2014, 44(6): 1126-1130. (EI)
[10] 王力, 董倩妍, 黄志鹏, 谢玉怀, 胡晓. 多模态意识任务的脑电信号空间源定位分析[J]. 电子技术应用, 2018,44(4): 77-80. (北大中文核心检索)
[11] 王力, 张雄. 小波滤波与AR模型在脑电信号处理的应用[J]. 电子器件, 2012, 35(4): 461-464. (北大中文核心检索)
[12] 王力, 蒋本聪, 董倩妍, 胡晓. 同步化分析在意识任务脑机接口的应用[J]. 广州大学学报(自然科学版), 2017, 16(6): 63-68.
[13] 刘彦俊, 王力. 偏最小二乘回归模型在EEG特征选择的应用[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(19): 218-223. (北大中文核心检索)
[14] 任玲玲, 王力, 黄学文, 詹倩倩. 基于注意力与多尺度的4类脑电信号解码[J]. 科学技术与工程, 2022, 22(34): 15180-15187. (北大中文核心检索)
[15] 董倩妍, 王力, 蒋本聪, 胡晓. 基于AAR模型的听觉诱发中潜伏期反应特征提取[J]. 电子技术应用, 2017, 43(11): 78-81. (北大中文核心检索)
[16] 蒋本聪, 王力, 邹采荣, 胡晓, 汪家冬, 梁瑞宇. 基于中潜伏期听觉诱发电位的听觉注意特征提取与识别[J]. 电子器件，2017, 40(6): 1539-1544. (北大中文核心检索)
[17] 徐梦圆, 邹采荣, 梁瑞宇, 王力, 王青云. 单电极中潜伏期反应的听觉注意特征提取与识别[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2017, 47(3): 432-437. (EI)
七．科研服务
(1) 广州市科技局, 市科技计划一般项目, 201904010466, 多模式想象任务脑机接口关键问题的研究, 2019-04至2022-03, 20万元, 已结题, 主持
(2) 广州市教育局, 市属高校青年科研项目, 1201630210, 附加语言想象的意识任务脑机接口关键机理研究, 2017-01至2018-12, 5万元, 已结题, 主持
八．发明专利
(1) 机器人系统及其控制方法 CN 202110072936.5
(2) 一种脑电信号识别方法、装置、电子设备及存储介质 CN 202011160235.9
(3) 卷积神经网络训练方法、 脑电信号识别方法、 装置和介质 CN 202010710647.9
(4) 基于中潜伏期听觉诱发电位的听觉注意特征提取、识别系统及方法 ZL 201611125719.3
(5) 一种空间听觉诱发P300脑电信号识别方法及装置 CN 201811394789.8
(6) 一种3D打印机喷嘴 ZL 201821304828.6
