石墨烯——未来材料之星

学习"双语物理导论"课程后,我们选择"石墨烯"作为课程论文和最终报告的主题.石墨烯目前是凝聚态物理和材料科学最为活跃的研究前沿,这一非传统的二维材料展现出极好的结晶性及电学质量,它在过去短短3年内已充分显示出在理论研究和应用方面的无穷魅力.论文首先叙述了石墨烯的背景与发现,接着阐述了石墨烯的定义、特性及相应的应用,结论是:虽然只有当商用产品出现时才能肯定其应用的现实性,但凭借其非同寻常的性质,石墨烯已不需要证明其在基础物理学中的价值.通过撰写这篇课程论文,我们践行了课程的理念和目标——"让学生尽早阅读英文资料并开展一些研究性工作",并且受益匪浅.

基于匹配滤波器和度量学习的脑电信号分类

脑电信号识别和脑机接口技术是人机交互领域的热点问题。当前脑电信号分类方法模型复杂,难以实际应用。该文提出基于匹配滤波器的脑电信号分类框架:根据脑电信号特点和假设检验建立生成式模型,并基于Gauss噪声假设推导出一个简单的线性判定算子;利用度量学习方法估计主信号分量和最优协方差矩阵,进一步增强分类器的鉴别力。实验结果表明:所推导出的线性判定算子分类精度和计算复杂度都优于其他算法,能够满足实际应用需求。