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个人简历

陈瑞泉，男，博士，现为福州大学机械工程及自动化学院校聘副研究员，福建省智能感知控制与医工融合团队成员，研究背景涉及机械、计算机、人工智能、脑机接口等多学科。近年来，在Expert Systems with Applications、IEEE Transactionson Neural Systems and Rehabilitation Engineering、NeuroImage、Journal of Neural Engineering、Frontiers in Neuroscience等国外期刊发表SCI论文20余篇，其中以第一作者发表高水平SCI期刊论文6篇，申请发明专利10余项，授权4项。主持福州大学引进人员科研启动项目1项，智能制造福建省高校应用技术工程中心开发课题1项，参与国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目等国家级项目2项。担任Expert Systems with Applications、IEEE Transactionson Neural Systems and Rehabilitation、Journal of Neural Engineering等国际期刊和会议特邀审稿人。

教育工作经历

2025/03-至今，福州大学，机械工程及自动化学院，校聘副研究员

2019/09-2024/12，西安交通大学，机械工程学院，机械工程，博士（硕博连读）

2015/09-2019/06，重庆大学，机械工程学院，机械电子工程，学士

研究领域

1）脑机接口与共融机器人

2）复杂生物信号处理

3）随机共振特征强化解码

4）基于复杂网络的大数据解析

获奖情况

1）2021年西安交通大学国家奖学金，排名第一

2）第十一届NSK机械工程学优秀论文成果奖

3）2022世界机器人大赛BCI脑控机器人大赛“腾讯云杯”技术赛二等奖

主要科研项目

1）福州大学引进人员科研启动项目，混合脑-机接口弱信号随机共振强化解码技术研究及异步脑控康复应用，2025-2027，主持

2）国家自然科学基金面上项目，脑损伤康复机器人的神经可塑性视听诱发增强与健患机能补偿控制技术研究，2018-2021，参与

3）中国博士后科学基金项目，立体视觉空间运动诱发电位研究，2022-2024，参与

4）国家重点研发计划项目，高性能滚动轴承动态和渐变可靠性设计理论与方法，2020-2024，参与

代表性论著

1）Chen RQ, Xu GH, Pei JJ, et al. Typical stochastic resonance models and their applications in steady-state visual evoked potential detection technology [J]. Expert Systems with Applications, 2023, 225: 120141. (SCI, IF: 8.50，中科院大类一区TOP)

2）Chen RQ, Xu GH, Zhang HQ, et al. Filter bank second-order underdamped stochastic resonance analysis for implementing a short-term high-speed SSVEP detection [J]. NeuroImage, 2023: 120501. (SCI, IF: 5.70，中科院大类一区TOP)

3）Chen RQ, Xu GH, Zhang X, et al. Enhancement of time-frequency energy for the classification of motor imagery electroencephalogram based on an improved FitzHugh–Nagumo neuron system [J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022, 31: 282-293. (SCI, IF: 4.528，中科院大类二区TOP)

4）Chen RQ, Xu GH; Zheng Y, et al. Waveform feature extraction and signal recovery in single-channel TVEP based on Fitzhugh–Nagumo stochastic resonance [J]. Journal of Neural Engineering, 2021, 18(5): 056031. (SCI, IF: 5.173，中科院大类二区，脑-机接口顶刊)

5）Chen RQ, Xu GH, Zhang X, et al. Multi-scale noise transfer and feature frequency detection in SSVEP based on FitzHugh–Nagumo neuron system [J]. Journal of Neural Engineering, 2021, 18(5): 056054. (SCI, IF: 5.173，中科院大类二区，脑-机接口顶刊)

6）Chen RQ, Xu GH, Zhang HQ, et al. A novel untrained SSVEP-EEG feature enhancement method using canonical correlation analysis and underdamped second-order stochastic resonance [J]. Frontiers in Neuroscience, 2023, 17: 1246940. (SCI, IF: 5.152，中科院大类二区TOP)

7）Zhang X, Xu GH, Chen XB,Chen RQ, et al. Bearing fault diagnosis method based on angular domain resampling, relative position matrix and transfer learning [J]. Measurement Science and Technology, 2024, 35(7): 076118. (SCI, IF:2.40)

8）Xie JR, Xu GH, ChenXB, Zhang X, Chen RQ, et al. Multi-span transition networks: a new unified framework for analyzing time series [J]. Nonlinear Dynamics, 2024, 112(7): 5503-5523. (SCI, IF:5.60)

9）Xie JR, Xu GH, ChenXB, Zhang X, Chen RQ, et al. Second-order difference scatterplot-based transition network with Riemann similarity measure for epilepsy classification [J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2024, 93: 1746-8094. (SCI, IF:5.10)

10）Xie JR, Xu GH, ChenXB, Zhang X, Chen RQ,, et al. Fractional-order state space reconstruction: a new frontier in multivariate complex time series [J]. Scientific reports, 2024, 14(1): 18103. (SCI, IF:3.8)

11）Xie JR, Xu GH, ChenXB, Zhang X, Chen RQ, et al. Belief Tsallis-Deng Structure Entropy and its uniform framework for analyzing multivariate time-series complexity based on evidence theory [J]. Chaos Solitons & Fractals, 2024, 187: 115384. (SCI, IF:5.3)

代表性国家发明专利

1）徐光华,陈瑞泉.一种图形诱发电位的视觉电生理快速检测仪，2023，授权.

2）徐光华,陈瑞泉.一种基于FHN随机共振的SSVEP特征频率提取方法，2023，授权.

3）徐光华,陈瑞泉.一种基于FHN-CCA融合的SSVEP多尺度噪声转移及特征频率检测方法，2024，授权.

4）徐光华,陈瑞泉.基于FHN-PSD或FHN-STFTCSP运动想象时频能量增强及特征响应检测方法，2024，授权.

发表高水平著作

参与编写西安交通大学研究生“十四五”规划精品系列教材《智能信息处理方法》。

研究生招生说明

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