为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
构建一种能够自适应提取脑电特征的PMEMD-2JSD-CSP模型，明确了立体视频的两类匀加速深度运动的可分性。利用部分噪声辅助多变量经验模态分解(PNA-MEMD)对脑电(EEG)信号进行分解得到本征模态函数(IMF)，应用基于詹森-香农散度(JSD)的有效因子对IMF进行两次不同范围的自适应筛选，筛选结果按照权重叠加从而构成了重构信号。最后，利用共空间模式(CSP)对重构信号进行空域特征提取，支持向量机(SVM)对特征进行分类，结果最高为73.16%，证明了该模型对两类EEG信号特征提取的有效性。