基本信息

职称职务：讲师，硕士研究生导师

E-mail：billchen@bjut.edu.cn

通讯地址：北京市朝阳区平乐园100号 北京工业大学tyc86太阳集团

基本情况

陈佳明，讲师，长期从事脑机智能融合与脑认知状态辨识等领域的研究。主持或参与多项国家自然科学基金与北京市自然科学基金等项目，在运动意图识别建模和多模态生理信号融合等方面发表了10余篇高水平研究论文，授权国家发明专利7项，软件著作权1项。

研究方向

脑机接口、运动意图识别、多模态脑机智能融合

科研项目

(1)国家自然科学基金青年科学基金项目，生成式模型驱动的双模态多关节精细运动意图识别研究，在研，主持

(2)国家资助博士后研究人员计划项目，基于多层感知混合网络的精细运动意图识别研究，结题，主持

(3)企业委托项目，基于微创脑机接口的连续运动意图快速识别技术，在研，主持

(4)**局前沿创新项目，融合脑机接口的**技术，结题，核心骨干

代表性成果

[1].Chen J, Zhang Y, Liu K, et al, Filter Bank Convolutional Network with Dual Channel Attention for Multi-class Fine Joint Motor Imagery Decoding[J]. Neurocomputing, 2025: 131480.

[2].Yi W*^#,Chen J^#（共同一作）, Wang D*, et al. A multi-modal dataset of electroencephalography and functional near-infrared spectroscopy recordings for motor imagery of multi-types of joints from unilateral upper limb[J]. Scientific Data, 2025, 12(1): 953.

[3].Chen J, Wang D*, Yi W, et al.Filter bank sinc-convolutional network with channel self-attention for high performance motor imagery decoding[J]. Journal of Neural Engineering, 2023, 20(2): 026001.

[4].Chen J, Yi W, Wang D*, et al. FB-CGANet: filter bank Channel Group Attention network for multi-class motor imagery classification[J]. Journal of Neural Engineering, 2022, 19(1): 016011.

[5].Chen J, Wang D*, Hu B,Yi W,et al. MCFHNet: Multi-Channel Fusion Hybrid Network for Efficient EEG-fNIRS Multi-modal Motor Imagery Decoding[C]//2022 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2022: 4821-4825.

[6].Chen J, Yi W, Wang D*. Filter Bank Sinc-ShallowNet with EMD-based Mixed Noise Adding Data Augmentation for Motor Imagery Classification[C]//2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2021: 5837-5841.

招生寄语

欢迎各地的优秀学生报考本课题组的学术型与专业型硕士，也欢迎对科研创新充满热情的本科生加入。本课题组长期深耕脑机接口这一引领未来高技术产业的前沿创新技术方向，围绕神经信号解码和多模态融合等关键问题开展系统研究。团队配备多台高性能深度学习建模服务器与实验平台，为同学们开展大规模模型训练、算法创新和高质量科研成果产出提供了保障。期待与你们携手，在脑机接口领域释放更多科研活力与创新潜能。