个人简介
2005/9 - 2008/12,华南理工大学,信号与信息处理,博士
2002/9 - 2005/07,华南理工大学,通信与信息系统,硕士
1985/9 - 1989/07,大连理工大学,应用数学,本科,理学学士
主要荣誉:
获奖项目:盲信号分离理论与神经网络方法,广东省人民政府,广东省科学技术奖一等奖(排名5),2008年。
主持或参加科研项目(课题):
1. 国家自然科学基金重点项目,61333013,稀疏元分析理论及其在欠定盲卷积混叠信号处理中的关键问题研究,2013年1月2016年12月,参加。
2. 广东省教育部产学研项目,2011A090200088,基于北斗/GPS 双系统高精度测绘终端研制及产业化,2011年1月~2012年12月,100万元,主持(负责人之一)。
3. 广东省科技计划工业攻关项目,2010B010600010,低成本高清数字双向机顶盒,2010年1月~2011年12月,8万元,主持。
4. 国家自然科学基金面上项目,60874061,非负矩阵分解及盲信号处理中的应用。2008年1~2009年12月,参加。
5. 国家自然科学基金面上项目,60674033,非独立盲源信号分离研究,2006年1月~2007年12月,参加。
6. 国家自然科学基金面上项目,60774094,稀疏盲信号分离中基础问题的理论研究” 2007年1月~2008年12月,参加。
7. 国家自然科学基金(广东联合基金)项目,数字家庭无线网络中若干智能信息处理理论与技术研究,U0635001,2006年1月~2008年12月,参加。
近期论文
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一、期刊论文
[1] 肖明,高峰,孙功宪,谢胜利.经时频掩码的欠定混叠信号的盲提取,通信学报,2012,(8):77-84。
[2] 肖明,谢胜利,傅予力:基于超平面法矢量的欠定盲信号分离算法,自动化学报,2008,32(2),142-149。
[3] 肖明,谢胜利,傅予力: 欠定情形下语音信号盲分离的时域检索平均法。中国科学 E辑: 信息科学 2007年 第37卷 第12期: 2007 37(012):1564- 1575。
[4] 肖明,谢胜利,傅予力: “基于频域单源区间的具有延迟的欠定盲分离”,电子学报,2007,35(12), 2279-2283。
[5] 肖明,谢胜利,傅予力:卷积混叠盲信号分离的一种线性化方法,华南理工大学学报(自然科学版),2005,33(3),34-39。
[6] M. Xiao, S. L. XIE& Y. L. FU:Searching-and-averaging method of underdetermined blind speech signalseparation in time domain. Sci China Ser F-Inf Sc I 2007.10,2007 Vol. 50(5): 771-782.
二、会议论文
[1]M. Xiao , F. Q. Wang, J. P. Xiong. ATwo-Step Blind Extraction Algorithm of Underdetermined Speech Mixtures. LectureNotes in Computer Science. Springer Berlin / Heidelberg. ISSN 0302-9743 (Print)1611-3349 (Online). Volume 5264/2008, Advances in Neural Networks - ISNN 2008.
[2] M. Xiao ,S. L. XIE & Y. L. FU,StatisticallyNon-sparse Decomposition of Two Underdetermined Audio Mixtures. 2008International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2008). 2008 IEEE WorldCongress on Computational Intelligence (WCCI 2008),459-463.
[3] M. Xiao, R. H. Li,: A Novel Approach ofEstimating Mixing Matrix in Underdetermined Blind Source Separation UsingWavelet Coefficients. DYNAMICS OF CONTINUOUS DISCRETE AND IMPULSIVESYSTEMS-SERIES A-MATHEMATICAL ANALYSIS 13: 1488-1491 Part 3 Suppl. S, DEC 2006.
[4] M. Xiao ,S. Xie, and Y. Fu: A statistically sparse decompositionprinciple for underdetermined blind source separation. Proceedings of 2005International Symposium on Intelligent Signal Processing and CommunicationSystems. ISPACS 2005,165-168.
[5]M. Xiao ,S. Xie, and Y. Fu: A novel approach for underdetermined blind sourceseparation in the frequency domain. ADVANCES IN NEURAL NETWORKS. Lecture Notesin Computer Science 3497: (2005), 484-489.