北京大学计算机学院李杰,李杰

李杰副教授

E-mail:lijie.psy@hznu.edu.cn

研究方向:认知心理学,运动心理学

个人履历

学习经历:

2005年9月---2010年7月 浙江大学 心理与行为科学系 博士

1999年9月---2003年7月 北京大学 生命科学学院 学士

工作经历:

2019年11月--现在 杭州师范大学 教育学院心理科学研究院 副教授

2018年9月--2019年10月 北京体育大学 心理学院 副教授

2013年1月--2018年8月  北京体育大学 心理教研室 讲师

2011年8月--2012年7月  芬兰图尔库大学 心理系 访问博士后

2010年10月--2012年12月 浙江大学 心理与行为科学系 博士后

科学研究

科研项目:

多身份追踪中眼动的模式、作用及影响因素(31500887) 国家自然科学基金 青年项目 201601-201812

视觉工作记忆资源随眼跳进行分配的方式及机制(20110491801) 中国博士后科学基金201106-201210

表情识别与自我认知及人际沟通满意度的关系(2016QN017) 中央高校基本科研业务费专项资金资助课题 青年项目 201605-201705

目标属性和观察者状态对多身份追踪中的眼动模式的影响(2015QN002) 中央高校基本科研业务费专项资金资助课题 青年项目 201505- 201605

多目标特征-位置绑定的机制及在体育运动中的应用(2014QN013) 中央高校基本科研业务费专项资金资助课题 青年项目 201405-201505

科研成果:

发表论文

1)闻嘉宁,李杰*, 杨子鹏, & 张禹 (已录用) 空手道训练对大学生自我控制能力的影响:来自行为和脑电的证据.应用心理学. (*通讯作者)

2)Hyönä, J.,Li, J.,& Oksama L. (2019). Eye behavior during multiple object tracking and multiple identity tracking.Vision,3(3), 37, 1-26. 201909

3)李泰安, 张禹, &李杰*. (2019). 多目标追踪在各类人群评价与训练中的应用.心理科学进展,27(9), 1585-1595. (*通讯作者) 201909

4)Li, J., Oksama, L., & Hyönä, J. (2019). Model of Multiple Identity Tracking (MOMIT) 2.0: Resolving the serial vs. parallel controversy in tracking.Cognition,182, 260-274. 201901

5)Li, J., Oksama, L., & Hyönä, J. (2018). Close coupling between eye movements and serial attentional refreshing during multiple-identity tracking.Journal of Cognitive Psychology.30(5-6), 609-626. 201808

6)Li, J., Oksama, L., Nummenmaa, L., & Hyönä, J. (2018). Angry faces are tracked more easily than neutral faces during multiple identity tracking.Cognition and Emotion,32(3), 464-479. 201804

7)王静,李杰*,&张禹 (2018) 足球运动员在动态追踪任务中的追踪表现和注意分配特点.天津体育学院学报,33(2), 139-147. (*通讯作者)201803

8)Li, J., Oksama, L, & Hyönä, J. (2016) How facial attractiveness affects sustained attention.Scandinavian Journal of Psychology,57(5), 383-392. 201610

9)杨子鹏, &李杰*. (2016). 基于心理理论视角的点球方向决策研究.中国体育科技,52(4), 91-102. (*通讯作者)201607

10)Li, J.(2016). Dissociable loss of the representations in visual short-term memory.The Journal of General Psychology,143(1), 1-15. 201601

11)Li, J., Zhou, Y., Shui, R., & Shen, M. (2015). Visual working memory for dynamic objects: Impaired binding between object feature and location.Visual Cognition,23(3), 357-378.201504

12)Li, J., Shao, N., Xu, H., Shui, R., & Shen, M. (2013). Does visual working memory work as a few fixed slots?The Quarterly Journal of Experimental Psychology,66(11), 2103-2117. 201311

13)Gao, T., Gao, Z.,Li, J.,Sun, Z., & Shen, M. (2011). The perceptual root of object-based storage: an interactive model of perception and visual working memory.Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 37(6), 1803-1823. 201112

14)Gao, Z.,Li, J., Yin, J., & Shen, M. (2010). Dissociated mechanisms of extracting perceptual information into visual working memory.Plos One, 5(12), e14273. 201012

15)Shao, N.#,Li, J.#, Shui, R., Zheng, X., Lu, J., & Shen, M. (2010). Saccades elicit obligatory allocation of visual working memory.Memory & Cognition,38(5), 629-640. (#co-first author)201007

16)Gao, Z.,Li, J., Liang, J., Chen, H., Yin, J., & Shen, M. (2009). Storing fine detailed information in visual working memory -- Evidence from event-related potentials.Journal of Vision, 9(7), 17. 200907

17)陈雯, 马聪,李杰, & 沈模卫 (2009). 时序信息和空间信息在工作记忆中的分离存储.应用心理学,15(3), 195-200. 200909

18)邵娜, 冯成志,李杰, 来晶晶, & 水仁德 (2009). 停表错觉的机制:注意是否为决定因素.应用心理学, 15(1), 17-24. 200903

19)沈模卫, 王祺群, 郎学明,李杰, & 水仁德 (2007). 客体运动方向的视觉工作记忆存储方式.心理科学, 30(3), 514-518. 200705

20)沈模卫,李杰, 郎学明, 高涛, 高在峰, & 水仁德 (2007). 客体在视觉工作记忆中的存储机制.心理学报, 39(5), 761-767. 200709

教学工作

u本科生课程:心理测量、教育心理学、运动心理学、心理学导论(部分讲授)

u研究生课程(部分讲授):心理学实验技术、认知神经科学、心理学研究前沿、运动心理学研究方法、运动心理学专题

社会工作

学术期刊审稿

u《Cognition》、《Quarterly Journal of Experimental Psychology》、《Attention, Perception, and Psychophysics》、《Scandinavian Journal of Psychology》、《Journal of Eye Movement Research》、《Journal of Science in Sport and Exercise》、《Humanities and Social Sciences》、

u《心理学报》、《心理科学》、《应用心理学》、《北京体育大学学报》、《上海体育学院学报》、《中国运动医学杂志》、《International Journal of Sport and Exercise Psychology(中文网络版)》

其他

荣誉奖励:

2019年      北京体育大学青年教师教学基本功比赛二等奖

2016年      北京体育大学科技创新人才奖

2016年      北京体育大学科技成果奖二等奖

2012年      浙江省自然科学学术奖二等奖

2012年      浙江省自然科学学术奖三等奖

2010年      浙江省自然科学学术奖二等奖

2010年      浙江大学优秀毕业研究生

学生指导:

指导本科生论文获奖

2018.6   北京体育大学2014级本科生优秀毕业论文三等奖

名称:调节匹配对足球运动员在禁区内外防守决策的影响

获奖学生:刘一志 指导教师:李杰

2015.6   北京体育大学2011级本科生优秀毕业论文三等奖

名称:基于心理理论角度下的点球方向决策研究

获奖学生:杨子鹏 指导教师:李杰

指导本科生科研项目

1)国家级大学生创新创业训练计划项目 “社会排斥对认知任务中的合作与竞争的影响”,编号201910043023,负责学生:林睿,2019.6 – 2020.6

2)国家级大学生创新创业训练计划项目 “不同运动水平下足球裁判员在动态追踪任务中的追踪表现和注意分配特点”,编号201910043024,负责学生:郑佳鑫,2019.6 – 2020.6

3)北京市大学生科研训练项目 “混合式认知训练在基于虚拟现实的多目标追踪训练中的效果”,负责学生:王祖玥,2019.4 - 2020.4

4)国家级大学生创新创业训练计划项目 “急性有氧运动对冗思思维的干预效果及其神经机制”,编号201710043005,负责学生:姜玥,2017.6 – 2018.6

5)北京市大学生科研训练项目 “锻炼能否增强情绪体验的敏感性——基于情绪的身体地图”,负责学生:邱思越,2017.6 - 2018.6

6)国家级大学生创新创业训练计划项目 “不同位置足球运动员视觉搜索策略及效率的差异:基于眼动的研究”,编号2016100043033,负责学生:黄畅,2016.6 – 2017.6

先看效果: https://renmaiwang.cn/s/jkhfz Hue系列产品将具备高度的个性化定制能力,并且借助内置红、蓝、绿三原色LED的灯泡,能够混合生成1600万种不同色彩的灯光。 整个操作流程完全由安装于iPhone上的应用程序进行管理。 这一创新举措为智能照明控制领域带来了新的启示,国内相关领域的从业者也积极投身于相关研究。 鉴于Hue产品采用WiFi无线连接方式,而国内WiFi网络尚未全面覆盖,本研究选择应用更为普及的蓝牙技术,通过手机蓝牙与单片机进行数据交互,进而产生可调节占空比的PWM信号,以此来控制LED驱动电路,实现LED的调光功能以及DIY调色方案。 本文重点阐述了一种基于手机蓝牙通信的LED灯设计方案,该方案受到飞利浦Hue智能灯泡的启发,但考虑到国内WiFi网络的覆盖限制,故而选用更为通用的蓝牙技术。 以下为相关技术细节的详尽介绍:1. **智能照明控制系统**:智能照明控制系统允许用户借助手机应用程序实现远程控制照明设备,提供个性化的调光及色彩调整功能。 飞利浦Hue作为行业领先者,通过红、蓝、绿三原色LED的混合,能够呈现1600万种颜色,实现了全面的定制化体验。 2. **蓝牙通信技术**:蓝牙技术是一种低成本、短距离的无线传输方案,工作于2.4GHz ISM频段,具备即插即用和强抗干扰能力。 蓝牙协议栈由硬件层和软件层构成,提供通用访问Profile、服务发现应用Profile以及串口Profiles等丰富功能,确保不同设备间的良好互操作性。 3. **脉冲宽度调制调光**:脉冲宽度调制(PWM)是一种高效能的调光方式,通过调节脉冲宽度来控制LED的亮度。 当PWM频率超过200Hz时,人眼无法察觉明显的闪烁现象。 占空比指的...
### 李杰概率密度演化方法简介 李杰提出的概率密度演化方法是一种用于分析复杂随机系统的有效工具,特别适用于工程领域中的不确定性传播研究。该方法的核心在于通过求解广义密度演化方程来描述系统状态的概率密度随时间的变化过程[^1]。 在 MATLAB 中实现这一方法通常涉及以下几个方面: #### 1. 广义密度演化方程的数值求解 广义密度演化方程可以通过有限差分法或其他数值技术离散化并求解。以下是基于一维情况的一个简单示例代码片段: ```matlab function pdf_evol = solve_density_evolution(x, t, initial_pdf) % 参数说明: % x - 空间变量向量 % t - 时间步长数组 % initial_pdf - 初始概率密度函数 dx = mean(diff(x)); % 计算空间间隔 dt = mean(diff(t)); % 计算时间间隔 nx = length(x); % 空间节点数 nt = length(t); % 时间节点数 % 初始化PDF矩阵 pdf_evol = zeros(nx, nt); pdf_evol(:, 1) = initial_pdf; % 数值迭代 (假设简单的扩散模型 dP/dt = D * d²P/dx²) diffusion_coefficient = 0.1; % 扩散系数示例值 for i = 2:nt current_pdf = pdf_evol(:, i-1); new_pdf = current_pdf + ... diffusion_coefficient * dt / dx^2 * ... ([current_pdf(2:end); 0] - 2*current_pdf + [0; current_pdf(1:end-1)]); % 归一化处理 new_pdf = new_pdf ./ sum(new_pdf .* dx); pdf_evol(:, i) = new_pdf; end end ``` 此代码仅作为基础框架展示如何逐步更新 PDF 值。实际应用中可能需要更复杂的偏微分方程形式以及边界条件设置[^1]。 #### 2. 随机输入建模与采样 为了模拟真实世界中的不确定因素,在构建初始条件或者外部激励源时往往需要用到蒙特卡洛仿真或者其他高效抽样策略。例如利用 `normrnd` 函数生成服从正态分布的样本数据集。 ```matlab mu = 0; sigma = 1; n_samples = 1e4; random_inputs = normrnd(mu, sigma, [1, n_samples]); histogram(random_inputs,'Normalization','pdf'); hold on; plot(linspace(-5,5),normpdf(linspace(-5,5)),'LineWidth',2); legend('Sampled Data','True Distribution') title('Random Input Modeling Example Using Normal Distribution') xlabel('Value'); ylabel('Probability Density Function') grid minor; ``` 以上脚本展示了怎样创建一组标准高斯噪声实例,并将其可视化对比理论曲线[^1]。 #### 3. 后验估计及敏感性分析 完成前两部分之后就可以进一步探讨目标响应特性及其对于不同参数变化程度上的反应状况了。这一步骤经常依赖贝叶斯推断原理来进行统计评估工作。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值