讲师。

邮箱：zhengnan@stu.edu.cn

研究兴趣：基于电生理信号的机制解析、智能运动辅助技术

2026年8月加入汕头大学生物医学工程系，福州大学博士。主要研究方向为基于电生理信号的神经机制解析、自主意愿下的运动辅助技术。已在JNER、AIIM、Neurocomputing等期刊发表多篇SCI/EI学术论文，同时担任TNNLS、BSPC、CMPB等国际期刊的审稿人。

教育背景：

1、2022.09-2026.06 福州大学电气学院，电工理论与新技术专业，工学博士

2、2019.09-2022.06 福州大学电气学院，控制科学与工程专业，工学硕士

3、2015.09-2019.06 广东石油化工学院电信学院，自动化专业，工学学士

工作经历：

2026.08-至今：汕头大学工学院，生物医学工程系，讲师

科研项目：

1、福建省自然科学基金面上项目，基于OpenSim和肌肉协同-耦合探究温针灸干预膝骨关节炎疗效的神经肌肉控制机制2023.08-2026.08，主要参与

2、福建省科技计划项目科技创新联合资金项目，深度学习赋能长程ECG：癌症患者心律失常动态监测及风险预测研究，2025.11-2028.11，主要参与

科研论文：

1、Xie Q.R., Zheng N, Zhang X, et al. Neural mechanisms underlying loss of functional independence after stroke: EEG evidence of impaired motor-to-sensory directed connectivity on the affected side[J]. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2026.（共同第一作者）

2、Zheng N, Li Y.R., Shi W.X., et al. Sparse Bayesian based NARX Modeling of Cortical Response: Introducing Information Entropy for Enhancing the Stability[J]. Neurocomputing, 2025: 129569.

3、郑楠,李玉榕,史武翔,等. 尺度自适应的多小波脑电稀疏时变建模与时频表征方法[J].电子学报,2025,53(8):2707-2718.

4、Zheng N, Li Y.R., Shi W.X., et al. Decoding the Cortical Responses to Mechanical Wrist Perturbations: A Two-step Shared Structure NARX Method[J]. Artificial Intelligence in Medicine, 2025: 103273.

5、Zheng N, Li Y.R.. Adaptive radial basis functions based Time-Varying model for EEG analysis in patients with cervical dystonia[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2024, 92: 106135.

6、Zheng N, Li Y.R.. Recognition of Muscular Activity in Complex Noise Contaminated Myoelectric Signals: An Adaptive Two-Step Approach[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024, 73: 3509713.

7、Zheng N, Li Y.R., Zhang W.X., et al. User-Independent EMG Gesture Recognition Method Based on Adaptive Learning[J]. Frontiers in Neuroscience, 2022, 16:847180.

8、郑楠,李玉榕,张文萱,李吉祥.基于特定任务肌肉协同的用户无关肌电手势识别研究[J].仪器仪表学报,2021,42(09):253-261.

9、Chen W.S., Li Y.R., Zheng N. Self-Supervised EEG Denoising via Dual-Branch Consistency Learning with Masked Reconstruction[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 114703.

10、Shi W.X., Li Y.R., Zheng N. A Deep Learning Framework Leveraging Spatiotemporal Feature Fusion for Electrophysiological Source Imaging[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2025: 108767.

专利：

1、发明专利：李玉榕，郑楠. 一种分步式肌电信号活动段检测方法. 专利号：ZL 2022 1 1583953.6, 授权日期：2024年8月27日.

2、发明专利：李玉榕，郑楠. 基于自适应学习的用户无关肌电手势识别系统. 专利号：ZL 2021 1 1376022.4, 授权日期：2023年7月21日.

3、发明专利：李玉榕，郑楠. 基于肌肉协同的用户无关实时手势识别方法. 专利号：ZL 202110072896.4, 授权日期：2022年8月9日.

4、实用新型专利：郑楠，李玉榕. 一种自带滤波的实时眼电信号采集装置. 专利号：ZL202120340472.7, 授权日期：2021年12月21日.