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从业背景：6 年计算机行业工作经验，电子与通信工程985硕士毕业，作为核心研究人员，参与国家自然基金项目， 作为第一作者，发表 SCI 2 区 1 篇、第一发明人授权专利 1 篇。熟悉 Python、C++、Java、MATLAB 编程语言， 可以驾驭从规划调研、前端设计、后端开发、测试、验收交付的全栈工作。
计算机语言：
熟练掌握以下编程语言：Python、MATLAB、C#、Java、C++、R；
支持在 Windows10、Windows 7、Ubuntu22.0 等操作系统进行跨平台开发；
熟练使用以下软件开发工具： Qt、Visual Studio、Pycharm、IDEAJ、MATLAB、Anaconda、Selenium； 熟练使用以下办公工具：Gitlab、JIRA、Confluence、Copilot、Google Colab；
熟练使用示波器、频谱仪、信号源、SDR、GNUradio 等多种仪器进行数字信号实验；
擅长领域：
进行 AIOps 智能运维研发，包括：通过卷积神经网络进行 KPI 关键指标异常检测；
进行风控技术研发，包括：通过多模态和 AI 图像处理技术进行金融交易数据的风险控制研发；
使用小波变换、高阶累积量等细微特征提取算法和细粒度分类算法，结合神经网络进行射频指纹识别；
使用 Python 爬虫企业数据，并进行用户数据曲线拟合。
2020.01-2020.12 国家自然基金项目 项目核心技术人员 项目简介：基于分布源多维结构特征的大规模阵列信号处理技术研究：针对高维阵列信号，使用压缩感知算法 和学习型的压缩感知算法进行 1-Bit 量化的到达角估计。 软件环境：Anaconda 3 + Python 3.7 + Tensorflow 1.14.0 + MATLAB 2016A 工作内容：负责大规模稀疏高维阵列下的测向算法，通过非均匀阵元形式的原子范数 DOA 估计方法，提高非均匀 阵列的估计精度。针对高维阵列信号，使用压缩感知算法和学习型的压缩感知算法进行 1-Bit 量化的到达角估计。 主要成果:本人负责产出 SCI 论文 1 篇，专利 1 篇，并完成项目申报书的撰写。
2019.01-2019.12 天津大学自主创新基金项目 项目核心技术人员 项目简介：无网格海上目标无源定位方法研究：构建稀疏阵列中嵌套阵、互质阵以及低互耦阵列的模型，通过 非均匀阵元形式的原子范数 DOA 估计方法，提高非均匀阵列的估计精度。针对高维参数估计问题，研究高维参 数估计的无网格参数估计模型，并简化模型，并基于原子范数张量进行表示，探索求解方法。 软件环境：MATLAB 2016A 工作内容：负责构建稀疏阵列中嵌套阵、互质阵以及低互耦阵列的模型，充分挖掘稀疏阵列的构型特点并利用原子
范数理论实现阵列孔径大、角度分辨率高、物理资源利用率高的超分辨率的稀疏阵列测向算法。 主要成果:本人负责产出 EI 论文 1 篇，专利 3 篇，并完成项目申报书的撰写。
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