鲁溟峰 - 北京理工大学 - 信息与电子学院

个人简介

鲁溟峰，高级实验师，硕士生导师。主要研究领域是光学测量、电子测量中的现代信号/数据处理，人工智能的安全问题。作为项目负责人主持北京市自然科学基金重点研究专题1项、企业合作横向项目3项和省部级教改项目2项。以第一作者/通信作者发表高水平同行评议论文29篇（8篇SCI、21篇EI），获最佳论文奖2项，出版学术专著1部，授权发明专利5项（美国3项中国2项）。主讲信号与系统，机器学习等本科生课程，发表教改论文3篇，获得省部级教学成果奖一等奖1项、协会级一等奖1项、最佳论文奖1项。个人简历 2003.09 至今：任职于北京理工大学信息与电子学院 2016.12-2017.12：就读于美国特拉华大学电子与计算机工程系访问学者 2006.09-2013.09：就读于北京理工大学光学工程专业博士 2000.09-2003.07：就读于北京理工大学电路与系统硕士（本硕连读） 1997.09-2001.07：就读于北京理工大学电子工程本科荣誉奖励鲁溟峰、武进敏、杨文明、张峰、陶然、王宇兴、周红、罗旭东，新型牛顿环实验仪—观测牛顿环的新视角，中国高等教育学会，第六届全国高等学校教师自制实验教学仪器设备创新大赛，一等奖，2021 鲁溟峰、张峰、董博洋，基于Matlab和Python（PaddlePaddle）的机器学习系列实验案例，中国计算机实践教育联合会，第五届全国计算机类课程实验教学案例设计竞赛（人工智能类），一等奖，2020 鲁溟峰，美国特拉华大学信号类课程教学模式探讨，高等学校电路和信号系统教学与教材研究会，高等学校电路和信号系统、电磁场教学与教材研究会第十一届年会，最佳论文奖，2018 学术兼职及其他 IEEE Beijing Section Education Society Chapter会员发展委员会主席和理事太赫兹技术（大同）研究院研究员无线电联盟2016年度亚太区国际会议 “Signal Processing, Algorithms and Circuit” 分会场主席（session chair） IEEE会员 OSA会员北京理工大学采购评审专家

研究领域

新型光学测量仪器研究光学测量中的现代信号/数据处理，国际上首次提出牛顿环是一种chirp信号，开发了基于分数傅里叶变换、离散chirp傅里叶变换、深度神经网络的牛顿环干涉条纹处理方法，基于此开发新型光学测量仪器，用于球面测量。人工智能的安全问题利用生成对抗样本对图像分类、目标检测、自然语言处理、语音分类等AI算法进行攻击，通过添加一些微小的扰动，这些扰动不会影响人类判断，却能迷惑AI算法，使其输出错误的判断结果。

近期论文

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著作鲁溟峰，张峰，陶然，分数傅里叶变换域数字化与图像处理，北京理工大学出版社, 398千字, 2016. 期刊论文 Li P, Lu M F*, Ji C C, et al. Convolutional neural network for estimating physical parameters from Newton’s rings[J]. Applied optics, 2021, 60(13): 3964-3970. (SCI) Ji C C, Lu M F*, Wu J M, et al. Faster region-based convolutional neural network method for estimating parameters from Newton’s rings[J]. Optical Engineering, 2020, 59(1): 014115. (SCI) Wu J M, Lu M F*, Phase extraction from a single closed interferogram with quadratic phase based on fractional Fourier transform method[J]. Optical Engineering, 2019, 58(9): 094104. (SCI) Guo Z, Lu M F*, Wu J M, et al. Fast FRFT-based method for estimating physical parameters from Newton’s rings[J]. Applied optics, 2019, 58(14): 3926-3931. (SCI) Wu J M, Lu M F*, Guo Z, et al. Impact of background and modulation on parameter estimation using fractional Fourier transform and its solutions[J]. Applied optics, 2019, 58(13): 3528-3538. (SCI) Wu J M, Lu M F*, Tao R, et al. Improved FRFT-based method for estimating the physical parameters from Newton's rings[J]. Optics and Lasers in Engineering, 2017, 91: 178-186. (SCI) Lu M F*, Zhang F, Tao R, et al. Parameter estimation of optical fringes with quadratic phase using the fractional Fourier transform[J], Optics and Lasers in Engineering, 2015, 74: 1-16. (SCI) Lu M F, Ni G Q*, Bai T Z, et al. Method for suppressing the quantization error of Newton's rings fringe pattern[J]，Optical Engineering, 2013, 52(10): 103105-1-103105-11. (SCI) 会议论文（部分） Liang X, Lu M* , Chen T , et al. The Design of an Intelligent Monitoring System for Human Action[C]// 2nd EAI International Conference, AICON 2020. (Best Paper Award) Li P , Lu M F* , Wu J , et al. Deep learning based method for phase analysis from a single closed fringe pattern[C]// Optical Technology and Measurement for Industrial Applications Conference. 2020. Wu Z L, Lu M F*, Ji C C. The design of an intelligent monitoring system for human hand behaviors [C]// 5th International Conference on Multimedia and Image Processing, ICMIP 2020, 125-129. (Best Paper Award) Guo Z , Lu M F*, Wu J M , et al. Improved FRFT-Based Method for Estimating Physical Parameters from Newton's Rings[C]// Optical Fabrication and Testing. 2019. Wu J M, Lu M F*, Ji C C, et al. Fractional Fourier ridges for demodulation of interferograms with quadratic phase[C]//Modeling Aspects in Optical Metrology VII. International Society for Optics and Photonics, 2019, 11057: 1105706. Ji C C, Lu M F*, Wu J M, et al. Faster region-based convolutional neural network method for estimating parameters from Newton's rings[C]//Modeling Aspects in Optical Metrology VII. International Society for Optics and Photonics, 2019, 11057: 110570X. Lu M F*, Zhang F, Tao R, et al. Application of Fractional Fourier Transform for Interferometry[C]// CLEO: Applications and Technology, Optical Society of America, 2015.