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控制科学与工程系教师

张涛

发布日期 :2023-03-08作者 :点击 :

姓名 张涛 民族

出生日期 1991年 工作单位 控制科学与工程系
党派 群众 专业 模式识别与智能系统
职称 讲师 任职时间 2021年12月
硕导/博导 硕士导师 聘任时间 2022年9月
行政职务
担任时间
办公电话 13604407447 个人主页 https://www.researchgate.net/profile/Tao-Zhang-118
电子信箱 zhang_tao_19@jlu.edu.cn
主要学历:

2010.09-2014.06 吉林大学     信息工程专业             学士

2014.09-2019.05 吉林大学     模式识别与智能系统专业      博士

2019.09-2021.12 吉林大学     农业工程专业             博士后

主要学术经历:
2019.09-至今    吉林大学     讲师
研究方向及主要研究内容介绍:
生物信号处理及模式识别:研究内容包括基于电生理信号的状态监测、脑疾病辅助诊断,尤其是基于脑电信号的癫痫自动检测、脑机接口。
兼职情况:
International Journal of Biomedical Science and Engineering编委
承担的教学任务及授课对象:

机器人学基础    本科

DSP原理及应用   本科

认识实习      本科

培养研究生情况:
承担过的主要科研项目:

1.非欧空间下的上肢运动意图识别关键技术研究,中国博士后科学基金面上项目,2020.02-2022.02,负责人

2.非对称信息约束下的视觉解码与重现技术研究,吉林省自然科学基金,2021.07-2023.07,负责人

3.融合多域深度特征的癫痫发作检测关键技术研究,吉林省教育厅科学技术研究项目,2022.01-2023.12,负责人

获得主要科研成果:

主要论文论著:

1.Identifying epileptic EEGs and congestive heart failure ECGs under unified framework of wavelet scattering transform, bidirectional weighted (2D)2PCA and KELM. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 2023, 43(1): 279-297 (SCI检索), 第一作者

2.Subbands and cumulative sum of subbands based nonlinear features enhance the performance of epileptic seizure detection. Biomedical Signal Processing and Control, 2021, 69(8): 102827 (SCI检索), 第一作者

3.Assessing multi-layered nonlinear characteristics of ECG/EEG signal via adaptive kernel density estimation-based hierarchical entropies. Biomedical Signal Processing and Control, 2021,67(6): 102520 (SCI检索), 第一作者

4. Quantifying randomness and complexity of a signal via maximum fuzzy membership difference entropy. Measurement, 2021,174(6): 109053 (SCI检索), 第一作者

5.Complex-valued Distribution Entropy and its application for seizure detection. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 2020,40(1): 306-323(SCI检索), 第一作者

6.Classification of inter-ictal and ictal EEGs using multi-basis MODWPT, dimensionality reduction algorithms and LS-SVM: A comparative study. Biomedical Signal Processing and Control, 2019,47: 240-251 (SCI检索), 第一作者

7.Generalized Stockwell transform and SVD-based epileptic seizure detection in EEG using random forest. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 2018,38(3): 279-297 (SCI检索), 第一作者

8. LMD based features for the automatic seizure detection of EEG signals using SVM. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2017, 25(8): 1100 -1108 (SCI检索), 第一作者



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