王启松科研成果

基本信息 科学研究 教育教学 学生培养 新建主栏目 基本信息 名称 王启松，男，1979年生，仪器科学与工程学院副教授，博士生导师。精密电测技术与仪器研究所副所长，创新创业发展中心副主任，中国生物医学工程学会会员，美国弗吉尼亚联邦大学访问学者。主要从事生物电信号处理与控制、脑机接口情感计算、毫米波雷达成像、运动神经康复等方面研究工作。在IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、Computers in Biology and Medicine、Biomedical Signal Processing and Control以及Sensors等期刊发表SCI论文30余篇，出版学术专著1部，授权国家发明专利10余项。 教育经历 名称 l 2006年 - 2011年 哈尔滨工业大学仪器科学与技术专业 工学博士 l 2003年 - 2005年 哈尔滨工业大学仪器科学与技术专业 工学硕士 l 1998年 - 2002年 哈尔滨工业大学测试计量技术及仪器专业 工学学士 工作经历 名称 l 2021年12月 - 至今 哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院 副教授 l 2018年10月 - 2021年12月 哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院 讲师 l 2014年7月 - 2015年7月 美国Virginia Commonwealth University生物医学工程系 访问学者 l 2011年11月 - 2018年10月 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院 讲师 主要研究方向 名称 1. 脑机接口 （1）多模态情感识别：基于主观/客观的多模态情感特征识别方法，设计信号测量及预处理、特征提取/特征融合、建模和分类算法，实现情感识别，进而赋予计算机识别、理解、表达和生成各种情感特征的能力。 （2）疼痛检测与抑制：研究疼痛信息的脑电数学模型，求解疼痛的存在性、强度及病灶位置。 （3）运动想象控制：研发脑电信号采集设备开发脑电信号的无线采集和嵌入式处理方法，实现智能小车、飞行器的脑电控制。 2. 生物电信号处理 （1）运动意图识别：基于表面肌电信号研究信号处理算法实现用户运动意图识别，完成灵巧机械手/康复机械手的控制，融合脑电信号实现肢体运动康复。 （2）迁移学习：针对跨个体表面肌电信号的个体差异问题，研究迁移学习算法克服个体差异，搭建强泛化模型实现肌电信号的“即插即用”。 3. 毫米波雷达成像 （1）雷达成像：基于毫米波雷达信号的分析处理进行隐匿物品的三维重建成像。 （2）生理信号监测：基于毫米波雷达信号对人体呼吸状态，心电信号进行实时监测。 4. 人体步态识别 （1）可穿戴传感器硬件开发：研究基于多传感节点的无线、便携步态识别传感器。 （2）数字孪生人体3D建模：研究基于肌肉骨骼模型的三维人体模型与多模态传感器匹配。 主要发表论文 名称 [1] Chai X, Wang Q*, Zhao Y, et al. Unsupervised domain adaptation techniques based on auto-encoder for non-stationary EEG-based emotion recognition[J]. Computers in biology and medicine, 2016, 79: 205-214. JCR Q1, 中科院 2区, IF=6.698 [2] Chai X, Wang Q*, Zhao Y, et al. A fast, efficient domain adaptation technique for cross-domain electroencephalography (EEG)-based emotion recognition[J]. Sensors, 2017, 17(5): 1014. JCR Q2, 中科院 3区, IF=3.9 [3] Liu D, Wang Q*, Zhang Y, et al. FPGA-based real-time compressed sensing of multichannel EEG signals for wireless body area networks[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2019, 49: 221-230. JCR Q2, 中科院 2区, IF=5.076 [4] Wang Q, Cao T, Liu D, et al. A motor-imagery channel-selection method based on SVM-CCA-CS[J]. Measurement Science and Technology, 2020, 32(3): 035701. JCR Q2, 中科院 3区, IF=2.398 [5] Cao T, Liu D*, Wang Q, et al. Surface Electromyography-Based Action Recognition and Manipulator Control[J]. Applied Sciences, 2020, 10(17): 5823. JCR Q2, 中科院 4区, IF=2.398 [6] Cao T, Wang Q*, Liu D, et al. Resting state EEG-based sudden pain recognition method and experimental study[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2020, 59: 101925. JCR Q2, 中科院 2区, IF=5.076 [7] Wang Q, Dong Z*, Liu D, et al. Frequency-modulated continuous wave radar respiratory pattern detection technology based on multifeature[J]. Journal of Healthcare Engineering, 2021, 2021. JCR Q2, 中科院 4区, IF=3.822 [8] Zhang M, Wang Q*, Liu D*, et al. Real-time gait phase recognition based on time domain features of multi-MEMS inertial sensors[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-12. JCR Q1, 中科院 2区, IF=5.6 [9] Tao L, Cao T, Wang Q, et al. Distribution adaptation and classification framework based on multiple kernel learning for motor imagery BCI illiteracy[J]. Sensors, 2022, 22(17): 6572. JCR Q2, 中科院 3区, IF=3.9 [10] Zhang M, Liu D*, Wang Q*, et al. Detection of ness-related EEG signals based on decision fused BP neural network[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2022, 74: 103479. JCR Q2, 中科院 2区, IF=5.076 [11] Zhang M, Liu D, Wang Q, et al. Gait pattern recognition based on plantar pressure signals and acceleration signals[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 1-15. JCR Q1, 中科院 2区, IF=5.6 [12] Tao L, Cao T, Wang Q, et al. Application of self-adaptive multiple-kernel extreme learning machine to improve MI-BCI performance of subjects with BCI illiteracy[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2023, 79: 104183. JCR Q2, 中科院 2区, IF=5.076 [13] Zhong X C, Wang Q*, Liu D, et al. A Deep Domain Adaptation Framework with Correlation Alignment for EEG-based Motor Imagery Classification[J]. Computers in Biology and Medicine, 2023. JCR Q1, 中科院 2区, IF=7.7 近5年授权专利 名称 [1] 王启松,曹天傲,刘丹,张美妍,李鸿飞,郭焕焕,孙金玮. 一种情感EEG的脑功能网络分析方法[P]. 黑龙江省：CN113017651B,2022-06-21. [2] 张美妍,刘丹,王启松,赵博琪,曹天傲,孙金玮,刘润樵. 基于表情识别及脑电融合的观影印象检测方法[P]. 黑龙江省：CN113197573B,2022-06-17. [3] 王启松,刘丹,钟小聪,唐嘉泽,赵博琪,张美妍,孙金玮. 一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法[P]. 黑龙江省：CN113319855B,2022-04-12. 科研项目 名称 主持国防科技项目基金、省博士后基金等纵向课题，参与美国自然科学基金、中国国家自然科学基金、省部级课题及横向课题20余项。主持哈尔滨工业大学未来科技创新团队建设项目1项。 团队成员 名称 l 赵永平 教授 仪器科学与技术 哈尔滨工业大学 l 孙金玮 教授 仪器科学与技术 哈尔滨工业大学 l Ou bai 教授 生物医学工程 Florida International University l 刘丹 副教授 仪器科学与技术 哈尔滨工业大学 讲授课程 名称 l 智能仪器设计 l 单片机原理及应用 l 单片机原理及应用课程设计 l 精密仪器及智能化类专业创新实践 招生信息 名称 暂无填写 竞赛指导 名称 l 研究生竞赛： 2023年全国大学生集成电路创新创业大赛：全国总决赛一等奖1项；东北赛区一等奖1项。 2023年中国研究生电子设计竞赛：全国总决赛二等奖1项；东北分赛区1等奖1项；东北分赛区三等奖2项。 2022年中国研究生电子设计竞赛：东北分赛区二等奖1项；东北分赛区三等奖1项。 2021年中国传感器创新创业大赛：东北分赛区三等奖1项。 2021年中国研究生电子设计竞赛：全国总决赛二等奖1项 ；东北分赛区一等奖2项。 2020年中国研究生电子设计竞赛：全国总决赛二等奖1项 ；全国总决赛三等奖1项 ；东北分赛区一等奖2项。 2020年数字中国创新大赛：全国总决赛机器人赛道智能生活组二等奖1项。 2019年中国研究生电子设计竞赛：全国总决赛三等奖1项 ；东北分赛区一等奖1项；东北分赛区三等奖1项。 2018年中国研究生电子设计竞赛：全国总决赛一等奖2项 ；东北分赛区一等奖3项；东北分赛区二等奖2项。 2017年中国研究生电子设计竞赛：全国总决赛三等奖1项；东北分赛区一等奖1项；东北分赛区二等奖1项。 2016年中国研究生电子设计竞赛：全国总决赛三等奖1项；东北分赛区一等奖1项；东北分赛区二等奖1项。 l 本科生竞赛： 2023年大学生光电设计竞赛：东北分赛区一等奖3项；黑龙江省一等奖3项。 2022年大学生光电设计竞赛：全国总决赛二等奖1项；东北分赛区一等奖1项；黑龙江省一等奖2项，二等奖3项。 2022年大一年度项目：二等奖2项。 2022年祖光杯创意创新大赛：铜奖1项。 2021年“互联网+”大学生创新创业大赛省银奖1项，铜奖2项；校银奖1项，铜奖2项，优秀奖1项。 2021年大学生光电设计竞赛：全国总决赛二等奖1项；东北分赛区一等奖3项，二等奖2项；黑龙江省一等奖5项。 2021年大一年度项目：校一等奖2项，二等奖1项。 2021年大学生创新创业训练计划：校一等奖1项。 2020年大学生光电设计竞赛：全国总决赛三等奖1项 ；东北分赛区一等奖，1项；黑龙江省一等奖1项。 2021年祖光杯创意创新大赛：铜奖2项；入选项目培育库3项。 2019年黑龙江省大学生课外学术科技竞赛，一等奖，1项。 2019年祖光杯创意创新大赛，金奖，1项。 2013年-2020年，大一年度项目，二等奖，5项。 l 本/硕毕业论文： 2020年，哈尔滨工业大学优秀本科毕业设计（论文），1项。 2022年，哈尔滨工业大学优秀硕士学位论文，1项。