主要技术方向:
(1)机器学习、深度学习方向。掌握主流机器学习、深度学习模型,掌握skleran、numpy、torch等库与框架,具备较强的研究能力,能够数量阅读相关领域英文文献,并具备模型福祥能力。
(2)信号处理方向。掌握主流信号处理方法,包括滤波器设计、时频分析、小波分析等,数量掌握matlab数据分析。
(3)嵌入式开发方向。掌握STM32单片机开发,掌握ucos嵌入式实时操作系统。
主要编程语言:
C、python、matlab。
(1)心脏信号采集处理系统。完成该系统的硬件设计、嵌入式程序开发、信号处理工作。
(2)识别系统。基于神经网络实现目标识别和检测。
开发心电、心冲击等生理信号与深度LSTM网络结合的个体识别与身份验证算法(Keras 框架); 信号处理算法:基于聚类分析、RNN神经网络的特征分析识别算法,基于小波变换、盲源分离的信噪分离算法;
心电、心冲击等生理信号与深度LSTM网络结合的个体识别与身份验证算法(Keras 框架); 信号处理算法:基于聚类分析、RNN神经网络的特征分析识别算法,基于小波变换、盲源分离的信噪分离算法; 嵌入式系统研发,基于RTOS的CAN/GNSS/3G/WIFI/BLE通信;