香港城市大学电气工程系全奖博士招生 | Prof. CHAN

导师简介

如果你想申请香港城市大学 电气工程系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港城市大学的Prof. CHAN的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

Prof. Ho Man CHAN（陳皓敏）现任香港城市大学电气工程系教授，2023年曾担任该系副系主任。她拥有丰富的学术背景，2003年以一级荣誉获得香港中文大学自动化与计算机辅助工程学士学位，2004年获裘槎奖学金和尤德爵士纪念海外研究生奖学金。2011年，她从美国南加州大学获得生物医学工程博士学位，期间还取得了生物医学工程、电气工程和航空航天工程三个硕士学位。

学术荣誉方面，她于2013年因认知假体数学建模的研究突破，共同获得IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering杰出论文奖；2021年凭借基于AIoT的青少年体育教育与管理SaaS平台，获日内瓦发明展虚拟版（IGED）金奖；2024年获工程学院杰出教学奖，体现了其在科研与教学领域的双重实力。

研究分析

代表性论文

1. 2025年《Aging amplifies sex differences in low alpha and low beta EEG oscillations》（NeuroImage, 312, 121231）：

   该研究探讨衰老对低alpha和低beta脑电振荡性别差异的放大作用。脑电振荡（EEG oscillations）是大脑神经元群体活动的重要表现，与认知功能密切相关。研究通过分析不同年龄段人群的脑电数据，揭示了衰老过程中性别因素在特定脑电频段的动态变化规律，为理解衰老相关的脑功能变化提供了新视角，核心关键词包括Brain Function、Neural Oscillation、Sex Differences等。

2. 2025年《Blood Pressure Estimation using Self-attention Mechanism Built-in ResUNet on PulseDB: Demographic Fairness, and Generalization》（IEEE Sensors Journal, 25, 1, p. 1694-1705）：

   提出一种基于ResUNet内置自注意力机制的血压估计方法，并在PulseDB数据库上验证了人口统计学公平性和泛化性。该方法将自注意力机制（Self-Attention Mechanism）融入ResUNet网络，提升了对脉搏信号特征的捕捉能力， Mean Absolute Error达到当前先进水平（State Of The Art），为无创血压监测的精准化和公平性研究提供了新思路。

3. 2025年《Inhibitory Components in Muscle Synergies Factorized by the Rectified Latent Variable Model from Electromyographic Data》（IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 29, 2, p. 1049-1061）：

   利用整流潜变量模型（Rectified Latent Variable Model）从肌电数据中分解肌肉协同中的抑制成分。肌肉协同是运动控制的重要机制，研究通过创新模型挖掘肌电信号中的抑制性成分，涉及Spike、Interneuron、Muscle等关键要素，为运动功能评估和神经肌肉疾病诊断提供了新的分析工具。

活跃研究项目

1. STG-ExtU-Lead: Personalized Rehabilitation Pathways to Maximal Motor Functional Return through an AI Recovery Prediction System for Diverse Stroke Survivors：

   Prof. Chan担任首席研究员，项目旨在通过AI康复预测系统为不同中风幸存者构建个性化康复路径，以实现最大运动功能恢复。项目结合她在脑机接口和神经康复领域的研究基础，有望通过AI技术优化康复方案，提高中风患者的康复效率。

2. SRFS(HKSI): Assistive Video Analysis Systems for Enhanced Tracking of Players and Ball in Squash: Applications in Training and Competition：

   作为首席研究员，她带领团队开发壁球运动辅助视频分析系统，用于增强运动员和球的追踪，应用于训练和比赛。该项目融合AIoT技术与体育分析，延续了她在智能系统开发的经验，可为运动训练提供数据支持和技术指导。

研究想法

1. 脑机接口（BCI）与元宇宙融合的神经康复训练系统：

   结合Prof. Chan在BCI和神经康复的研究基础，可构建元宇宙虚拟康复场景，利用EEG信号实时捕捉患者的运动意图和认知状态，将其映射到虚拟 avatar 上完成康复动作。同时引入上文论文中提到的脑电振荡性别差异和衰老特征，针对不同人群定制虚拟训练难度和场景，提升康复的趣味性和个性化程度。

2. 基于肌肉协同抑制成分的可穿戴神经假体控制：

   基于其在肌肉协同分解的研究，可开发新型可穿戴肌电传感器，实时提取肌肉协同中的抑制成分作为控制信号，优化假肢的运动精度和响应速度。结合血压估计研究中的自注意力机制，提升传感器对复杂肌电信号的处理能力，解决传统神经假体在多自由度控制上的局限性。

3. AI驱动的脑电-肌电多模态融合用于精神健康评估：

   整合脑电振荡分析与肌电信号处理技术，构建多模态数据库，利用AI算法挖掘精神健康（如焦虑、抑郁）状态下的生理信号特征。参考其在人口统计学公平性的研究思路，确保模型在不同性别、年龄段人群中的评估准确性，为精神健康的早期筛查提供无创、便捷的检测工具。

申请建议

1.学术背景准备

• 需具备电气工程、生物医学工程、神经科学或相关专业的硕士学位，本科及硕士阶段成绩优异。
• 核心课程需涵盖信号处理（如EEG/EMG信号分析）、机器学习（尤其是深度学习模型如ResUNet、自注意力机制）、神经解剖学、生物医学仪器等，熟悉Prof. Chan论文中涉及的基础理论和方法。

2.科研经历积累

• 优先参与脑机接口、神经假体、医疗AI或运动康复相关的科研项目，如有EEG/EMG数据采集与分析、机器学习模型开发、可穿戴设备设计等经验更佳。
• 尝试在项目中完成具体任务，如实现某类脑电信号特征提取算法，或参与撰写技术报告、学术论文，积累第一作者研究成果（期刊或会议论文）将显著提升竞争力。

3.文书材料优化

• 个人陈述（PS）需明确阐述申请动机，结合自身科研经历与Prof. Chan的研究方向（如BCI神经康复、AI医疗系统）的契合点，可具体提及对其某篇代表性论文的理解或延伸想法。推荐信需由熟悉自身科研能力的导师撰写，重点突出科研潜力、团队协作能力和学术严谨性。简历（CV）需清晰罗列科研项目、技能（如Python/MATLAB编程、信号处理工具、机器学习框架）及学术成果。

4.技能提升重点

• 掌握编程语言（Python/MATLAB）、信号处理工具（如EEGLAB、FieldTrip）、机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）；熟悉实验设计与数据采集方法，具备EEG/EMG设备操作经验者优先；提升学术写作和英文沟通能力，为后续文献阅读、论文撰写及学术交流奠定基础。
• 改写版：Prof. Ho Man CHAN（陳皓敏）研究领域与申请攻略

博士背景

Blythe，985电气工程硕士，后毕业于香港科技大学电子及计算机工程学系博士学位。研究方向聚焦于电力电子与智能电网技术。在国际权威期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》和《IEEE Transactions on Smart Grid》发表多篇论文。专注于开发新型高效率电力变换器和先进智能配电系统控制算法，熟悉香港PhD申请流程。