为进一步夯实师生科研基础、打通教学与科研壁垒、助力学生学科竞赛提质增效，搭建师生学术交流、科研赋能、创新实践的优质平台，近日，智能与电子工程系邢艳丽老师面向全系师生开展脑电数据分析专题科研讲座。讲座聚焦脑电数据处理核心技术，围绕常用分析方法、课程教学融合、科研项目落地、学科竞赛赋能四大核心维度展开深度分享，内容兼具专业性、实用性与创新性。

脑电信号（EEG）分析是人工智能、生物医学工程、智能检测等领域的核心研究方向，凭借无创、实时、高分辨率的优势，广泛应用于脑机接口、认知科学、智能交互等前沿领域，是当下智能电子领域科研创新与学科竞赛的热门赛道。讲座中，邢艳丽老师结合自身丰富的科研经验与教学实践，系统梳理了当下主流、实用的脑电数据常用分析方法，由浅入深拆解技术原理与实操流程。从时域、频域基础分析手段，到快速傅里叶变换、小波变换、独立成分分析等经典信号处理技术，再到ERP特征提取、脑区连通性分析、数据降噪与特征优化等进阶方法，层层递进、细致讲解，清晰厘清了不同分析方法的适用场景、技术优势与实操难点，帮助师生精准掌握脑电数据处理的核心逻辑与关键技巧。

在教学融合板块，邢艳丽老师重点剖析了脑电数据分析技术与日常专业课程的深度融合路径。她指出，传统课堂教学多侧重理论知识传授，而将脑电数据处理、智能信号分析等科研前沿内容融入课程体系，能够有效弥补课堂教学与行业前沿、科研实践脱节的短板。通过将复杂的科研技术拆解为适配课堂教学的知识点、实训案例，把科研思维、实操方法融入日常教学，让学生在夯实专业基础的同时，提前接触前沿科研技术，实现“以研促教、教研相融”，切实提升课堂教学的深度与实效性。

此次专题科研讲座的顺利开展，是智能与电子工程系深耕教研融合、助力师生科创成长的重要举措。未来，系部将持续立足学科发展前沿，常态化开展各类学术讲座、科研培训、科创交流活动，不断搭建多元化教研科创平台，深化教学科研一体化建设，助力教师提升科研教学能力，助力学生锤炼创新实践本领，持续推动系部学科建设与科创育人工作高质量发展。