副教授
性别：男
毕业院校：电子科技大学
学历：博士研究生毕业
学位：工学博士
在职信息：在职
所在单位：生物学院
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个人简介： 李沛洋，男，中共党员，31岁，博士，毕业于电子科技大学，现为重庆邮电大学生物信息学院副教授，硕导。目前主要从事脑-机接口相关算法研究，以第一作者在国际学术期刊（IEEE TNSRE、IEEE TBME等）上发表科研论文7篇，主持国家自然科学基金（青年基金）一项。
主要教育、科研经历:
2018/07 - 至今， 重庆邮电大学，生物信息学院，讲师
2014/09 - 2018/06，电子科技大学，生命科学与技术学院，博士
2011/09 - 2014/06，电子科技大学，生命科学与技术学院，硕士
2007/09 – 2011/06，重庆邮电大学，生物信息学院，学士
主要研究方向：
模型优化，模式识别，脑-机接口，脑与认知科学
代表性论文
[1] Peiyang Li, Xiaoye Huang, Xuyang Zhu, et al. Lp (p≤1) norm partial directed coherence for directed network analysis of scalp EEGs[J]. Brain Topography, 2018: 1-15
[2] PeiYang Li, Xiaoye Huang, Xuyang Zhu, et al. Robust brain causality network construction based on Bayesian multivariate autoregression[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2020, 58: 101864.
[3] Peiyang Li, Xiaoye Huang, Fali Li, et al. Robust Granger analysis in Lp norm space for directed EEG network analysis[J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2017, 25(11): 1959-1969
[4] Peiyang Li, Xurui Wang, Fali Li, et al. Autoregressive model in the Lp norm space for EEG analysis[J]. Journal of Neuroscience Methods, 2015, 240: 170-178
[5] Peiyang Li, Peng Xu, Rui Zhang, et al. L1 norm based common spatial patterns decomposition for scalp EEG BCI. Biomedical engineering online, 2013, 12(1): 77.
[6] PeiYang Li, Huan Liu, Yajing Si, et al. EEG based emotion recognition by combining functional connectivity network and local activations. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2019. 66(10), 2869-2881.
[7] Xuyang Zhu, Peiyang Li, Cunbo Li, et al. Separated channel convolutional neural network to realize the training free motor imagery BCI systems[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2019, 49: 396-403.
[8] Bore, Joyce Chelangat, Chanlin Yi, Peiyang Li, et al. Bore J C, Yi C, Li P, et al. Sparse EEG Source Localization Using LAPPS: Least Absolute lP (0< p< 1) Penalized Solution[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2018.
[9] Joyce ChelangatBore, PeiyangLi , Dennis JoeHarmaha, et al. Directed EEG neural network analysis by LAPPS (p≤ 1) Penalized sparse Granger approach[J]. Neural Networks, 2020, 124: 213-222.
更多论文见https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&pli=1&user=SakG-ywAAAAJ



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邮箱 :


教育经历 2014.9--2018.6
电子科技大学  工学博士

2011.9--2014.6
电子科技大学  工学硕士

2007.9--2011.7
重庆邮电大学  工学学士


研究方向 模型优化
脑-机器接口
脑电信号处理

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副教授
性别：男
毕业院校：电子科技大学
学历：博士研究生毕业
学位：工学博士
在职信息：在职
所在单位：生物学院
联系电话：**
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研究领域 目前主要从事脑-机接口相关算法研究，以第一作者在国际学术期刊（IEEE TNSRE、IEEE TBME等）上发表科研论文6篇，主持国家自然科学基金（青年基金）一项。


论文成果More>> Sparse EEG Source Localization Using LAPPS: Least Absolute l-P (0<p<1) Penalized Solution.IEEE Transactions on Biomedical Engineering
Separated channel convolutional neural network to realize the training free motor imagery BCI systems.Biomedical Signal Processing and Control
L1 norm based common spatial patterns decomposition for scalp EEG BCI.Biomedical engineering online
Autoregressive model in the Lp norm space for EEG analysis.Journal of neuroscience methods
Robust granger analysis in Lp norm space for directed EEG network analysis.IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
Improved Graph Embedding for Robust Recognition with outliers.Scientific reports

专利暂无内容

著作成果暂无内容

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