wang fei in scholat-凯发k8官网下载客户端

王斐，1988年出生，博士，华南师范大学软件学院副研究员。2009年本科毕业于北京理工大学，2017年硕博连读毕业于华南理工大学。主要研究方向包括模式识别、脑机接口、脑信息处理，研究以机器学习、信号处理为主要理论基础，解决脑机接口、脑信息处理和智能机器人的相关技术和应用问题。迄今在包括ieee transactions on neural systems and rehabilitation engineering 、journal of neural engineering、scientific reports、proceedings of the ieee、 ieee transactions on biomedical engineering等在内的国际期刊上发表多篇学术论文。担任ieee trans. nsre, ieee trans. hms, neurocomputing等多个国际著名期刊及重要会议的审稿人。

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1、国家自然科学基金青年项目，6190619，基于信息融合的多模态脑机接口及其应用研究，2020/01-2022/12，主持。

2、广东省自然科学基金面上项目，2021a1515011853，基于多模态特征融合的睡眠脑信号分析及其应用研究，2021/01-2023/12，主持。

3、湖南省自然科学基金青年项目，2019jj50649，基于迁移学习的多模态脑机接口关键技术及其应用研究，2019/01-2021/12，主持。

4、湖南省教育厅科研项目，18c0238，基于多感觉通道的多模态脑机接口系统研究，2018/09-2020/09，主持。

主要方向是基于eeg数据分析的深度学习、迁移学习和机器学习等算法研究和基于脑机接口系统的医学或人工智能应用研究，包括但不限于：基于深度学习的eeg数据处理算法研究、基于脑机接口的小游戏研究与实现、基于睡眠脑电的自动分期算法研究、基于eeg的疲劳检测算法和系统研究等等。

“如果你有我认为靠谱的想法，我听你的；如果你有你认为靠谱的想法，我们商量；如果你完全没有想法，那你听我说；如果你没有想法也不想听我的，那你先自己好好想想。”

华南师范大学软件学院脑机交互与混合智能研究中心，团队成员还包括：潘家辉副教授、梁艳博士、李景聪博士、邱丽娜博士等。研究组从基础应用研究以及实际应用需求出发，主要开展数字信号处理、模式识别算法以及脑机接口系统等方面的研究。详细网址：www.scholat.com/team/hbci

1、f. wang, y. li* et al., a brain-computer interface based on three-dimensional stereo stimuli for assisting clinical object recognition assessment in patients with disorders of consciousness, ieee transactions on neural systems and rehabilitation engineering, 2019, 3(27): 507 - 513. （小类一区，top, jcr q1, if: 3.478）

2、f. wang, y. li*, et al., enhancing clinical communication assessments using an audiovisual bci for patients with disorders of consciousness, journal of neural engineering,2017, 14(4): 046024（jcr q1, if: 4.551）

3、f. wang, y. li* et al., a novel audiovisual brain-computer interface and its application in awareness detection, scientific reports, 2015, 5:09962. （jcr q1, if: 4.259）

4、f. li, f. wang*, et al., a novel p300 classification algorithm based on a principal component analysis-convolutional neural network, applied sciences, 2020, 10(4): 1546. （jcr q2, if: 2.217）

5、f. li, f. wang*, et al., a novel simplified convolutional neural network classification algorithm of motor imagery eeg signals based on deep learning, applied sciences, 2020, 10(5): 1605. （jcr q2, if: 2.217）

6、m. li, f. wang*, et al., the mindgomoku: an online p300 bci game based on bayesian deep learning, sensors, 2021, 21(5):1613.（jcr q1, if: 3.576，该论文被中国脑机接口白皮书引用）

7、j. li, f. wang*, et al., identification of autism spectrum disorder with functional graph discriminative network, frontiers in neuroscience, 2021, 15, 1282. （jcr q2, if: 4.677）

8、f. wang, y. li*, et al., an audiovisual bci system for assisting clinical communication assessment in patients with disorders of consciousness: a case study, 2016 38th annual international conference of the ieee engineering in medicine and biology society (embc 2016), orlando, usa, ieee, 2016, 1536-1539. 

9、 f. wang, y. li*, et al., a novel bci based on 3d stereo stimuli and its application for clinical object recognition assessment, 2017 5th ieee global conference on signal and information processing, montreal, canada, 2017, 972 - 975. 

10、j. qu, f. wang, y. li*, et al., a novel three-dimensional p300 speller based on stereo visual stimuli, ieee transactions on human-machine systems, 2018, 2(99): 1-8.

11、y. li*, j. pan, j. long, t. yu, f. wang, et al., multimodal bcis: target detection, multidimensional control, and awareness evaluation in patients with disorder of consciousness. proceedings of the ieee, 2016, 104(2): 332–352.

12、y. li*, j. pan, f. wang, et al., a hybrid bci system combining p300 and ssvep and its application to wheelchair control, ieee transactions on biomedical engineering, 2013, 60(11): 3156-3166.

13、李远清，王斐等.一种基于视听觉脑机接口的意识状态检测方法，发明专利，中国，zl 201510700620.0

14、李远清，彭能能，张瑞，王斐，一种基于脑机接口的智能护理装置及方法，发明专利，中国，zl201510127884.1

1、第二届中国脑-机接口竞赛    （视频展示项目）    第二名（第一完成人）    国家自然科学基金委主办        2015年

2、广东省优秀毕业生        2017年

3、长沙理工大学 “我最喜爱的导师”     2018年