中文摘要：

本人近年研究主要在四个方面1.信号盲处理。 建立了几个感知器个数少于源信号个数等情形下, 关于可解性的充要条件、相关模型及算法。2.信号的稀疏编码及在信号盲处理中的应用。首次在概率论框架下讨论了基于稀疏编码的信号盲分离的可解性问题，建立了一组概率不等式及概率估计等。这方面结果构成了基于稀疏编码的信号盲分离的初步理论框架, 在国际上已产生一定影响。3.脑电信号分析及脑机接口。在2005年国际脑机接口竞赛中获得优胜. 4.半监督机器学习. 建立了联合特征提取与分类的半监督学习算法.在小的训练集下，该算法通过迭代重提来提高特征的质量,得到好的分类结果。 本人共发表论文60余篇,其中IEEE 汇刊长文6篇、Neural Computation论文2篇、Machine Learning论文1篇, 获得了广东省及教育部自然科学一等奖各一项（分别排名第一、第二），主持了新世纪优秀人才基金等项目多项.

结论摘要：

本项目属于信息科学与脑科学的交叉，主要研究内容包括脑信号分析算法研究、脑信号分析、脑机接口等内容。本项目主要成果包括如下三个方面 1．脑信号分析算法研究在概率框架下，分析了两个关键稀疏解0－范数解和1－范数解等价的一个必要条件，并证明了在该条件下，两个稀疏解以高概率相等，进而给出了该条件可以作为验证条件使用的依据。 同时，讨论了两个稀疏解等价的概率的数字估计，提出了抽样方法，并证明其有效性。进一步给出了基于稀疏表示的盲信号分离性能分析。 2. 脑机接口在国际上首次用多模态方法实现了脑机接口二维光标控制及脑控鼠标。 与现有标志性结果相比，主要优势是（1）两个控制信号产生的机制不同，几乎独立；（2）光标可以从随机位置到随机位置；（3）用户不需要长期训练；（4）基于多模态混合特征，实现鼠标左键选择功能，精确度高，速度快。在国际上首次实现了基于脑机接口鼠标的网络浏览器；研发实现了多模态脑控轮椅，在国际上首次实现了轮椅的方向、速度、停止启动等多功能控制。 3. 功能核磁共振成像（fMRI）信号分析建立了系列fMRI信号体素选择的稀疏表示方法，证明了该算法的收敛性和对噪声的鲁棒性。该算法可以选择几乎所有带有信息的体素，同时，对体素进行分类，体现体素的不同编码功能。与广东省人们医院合作，利用fMRI研究人脑视觉和听觉的信息整合机制及人脑面孔识别的神经机制。