电子科学与技术院级重点学科简介
电子科学与技术学科是2019年12月获批的忻州师范学院院级重点学科,本学科研究团队共16人,其中教授2人,副教授5人,中级职称7人;博士5人,形成传感信号检测与处理、多模态信号处理两个研究方向。团队成员近5年发表学术论文45篇;出版专著3部;授权实用新型专利14项;承担横纵向科研项目26项,其中省部级及以上8项,到账经费40.7万元;获山西省教学成果奖一等奖、二等奖各一项;忻州师范学院教学成果奖特等奖、一等奖各一项。
学科研究背景
近年来,各种体感设备、可穿戴电子设备、多模态交互设备、人工智能等技术的快速发展,极大刺激了智能传感技术的发展,也对人机交互技术提出更高的要求。国家“十二五”规划就将智能感知和人机交互技术列为信息领域的前沿技术。
在人机交互设备中,传感器是其关键的组成部分。传统的人机交互传感器主要依赖于感应肢体活动或语言,其信息获取受到采集技术的制约,存在多种类型信号融合难度大、多模态信号提取困难、传感器件体积大,限制了人机交互技术的发展。
随着移动可穿戴领域的持续革新对传感器的小型化、低功耗、高灵敏度、柔性、兼容性等关键技术提出了要求,尤其是小型化导致的电源供应减少使得灵敏度与功耗之间的矛盾更加突出,自驱动柔性传感器可以将外界信号直接转化为电信号,从而解决功耗与灵敏度的矛盾,实现无功耗的自驱动传感,因此开发自驱动的人机交互传感器成为亟须解决的问题。
针对上述人机交互过程中传感器件与信号提取的关键问题,结合学科团队的前期工作基础,其相关的研究包括大数据处理、人工智能和电子技术等,预期通过理论分析仿真、先进材料的制备研究,开展自供能传感器的研究,通过提高传感器的生物兼容性、灵敏性、与人体的匹配性,降低系统功耗,提高信息采集的效率,进行多模态信息检测,并设计与之相应的信号处理算法,进行低功耗能源管理电路设计,为自驱动多模态传感提供解决思路。
研究方向一:传感信号检测与处理
该研究方向结合团队成员的科研优势,根据体感设备、可穿戴电子设备、多模态交互设备、人工智能的应用需求,凝练出以光—电、力-电传感器以及自供能传感器设计为核心,涉及传感器件设计与制作、先进材料制备及测试、传感信号分析与处理、电路设计及管理等技术领域的研究方向。
通过摩擦纳米发电机转化低频、不同幅度的人体运动能量为电能,是构建自驱动传感器件进行人体运动信号监测、健康信号监测的有效且环保的途径。通过力学响应材料的合成以及高压研究,为设计多功能智能材料提供了思路。通过对光纤光栅高温压力传感技术的新原理与新方法的研究,建立符合光纤光栅压力检测的传感新构型,提高传感器的压力灵敏度及测试精度,为光纤光栅的高温压力传感技术研究提供了新思路与新方法,为传感器的研制提供重要理论与技术基础。通过MEMS传感器结构设计、仿真及信号处理,实现冠心病心音特征分析、心音信号处理,有望在MEMS电子听诊器的冠心病心音特征参数提取和人工智能分类实现更高的准确度。本学科研究方向新颖,并结合实际应用需求,具有广阔的应用前景。
研究方向二:多模态信号处理
本研究方向主要围绕人工智能领域的多模态信号处理,结合智慧城市建设过程中的实际问题开展工作。具体包括多模态情感特征的提取、融合及识别,音频信号可懂度研究及质量测评,多模态火灾数据的分析及极早期智慧消防火灾预警等。
学科学术梯队情况
研究方向 名称 |
姓名 |
出生年月 |
最后学位 或学历 |
专业技术 职务 |
研究方向 |
传感信号检测与处理 |
田竹梅 |
1980.07 |
博士研究生 |
副教授 |
微能源采集与信号传感 |
邵贵成 |
1964.02 |
硕士 |
教授 |
力学信号分析 |
古雅荣 |
1990.03 |
博士研究生 |
讲师 |
力学响应材料 |
郭红英 |
1977.07 |
硕士研究生 |
副教授 |
光纤传感研究 |
王爱珍 |
1976.03 |
硕士 |
副教授 |
信号提取电路 |
李海霞 |
1983.03 |
硕士研究生 |
副教授 |
心音信号处理 |
宁新宁 |
1975.05 |
硕士 |
实验师 |
自动控制 |
巩玲仙 |
1987.04 |
硕士研究生 |
讲师 |
光纤传感研究 |
张琼 |
1983.11 |
硕士研究生 |
讲师 |
硅微传感 |
荀燕琴 |
1988.09 |
硕士研究生 |
助教 |
群体智能算法研究 |
多模态信号处理 |
任国凤 |
1979.09 |
博士研究生 |
副教授 |
语音信号处理 |
刘明君 |
1981.11 |
在读博士 |
讲师 |
图像信号处理 |
付建梅 |
1987.03 |
硕士研究生 |
讲师 |
语音信号处理 |
史慧敏 |
1987.02 |
硕士研究生 |
助教 |
音频信号听测 |
王月新 |
1974.09 |
硕士 |
实验师 |
微弱信号处理 |
王若凡 |
1985.01 |
硕士 |
实验师 |
微弱信号处理 |
特色及发展前景
本方向的主要特色为:(1)根据人机交互的实际应用需求, 实现自驱动传感器设计,研究成果注重应用性;(2)涉及多学科知识交叉融合,具有学科前沿性;(3)研究内容融合团队成员各自的研究方向,有利于学科团队综合实力的提高。
该研究方向以自供能传感器设计为核心,涉及自供能传感器件设计与制作、先进材料制备及测试、传感信号分析与处理、低功耗电源管理电路设计、多模态信号识别等,在人工智能、可穿戴电子设备、多模态交互设备等领域均有广阔的应用前景。