香港科技大學計算機工程學係全獎博士招生 | Prof. Yuan

導師簡介

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作為(wei) 香港科技大學電子及計算機工程學係的傑出教授，導師是當今混合信號集成電路和生物醫學電子領域的重要學者。教授於(yu) 2006年在賓夕法尼亞(ya) 大學獲得電子工程博士學位，現任香港科技大學工程學院副院長（戰略規劃與(yu) 發展），同時擔任電子及計算機工程學係教授職務。憑借其在模擬數字轉換器（ADC）設計、生物傳(chuan) 感器技術和可穿戴醫療設備等前沿領域的卓越貢獻，教授已成為(wei) 國際認可的權威專(zhuan) 家。

作為(wei) 一名既具備深厚理論基礎又擁有豐(feng) 富工程實踐經驗的學者，教授致力於(yu) 將前沿科學研究轉化為(wei) 實際應用，特別是在醫療健康和高精度測量領域。

研究領域

教授的教學領域主要集中在電子及計算機工程的核心課程，特別是在模擬集成電路設計、數字信號處理和生物醫學工程的交叉領域。

在研究興(xing) 趣方麵，教授的工作涵蓋了多個(ge) 前沿技術領域。

1. 混合信號/模擬集成電路（IC）設計，這是他的核心專長領域，特別專注於高精度、低功耗的信號處理芯片設計。
2. 互補金屬氧化物半導體（CMOS）技術，這是現代集成電路製造的基礎技術，教授在這一領域的研究為提升芯片性能和降低功耗做出了重要貢獻。
3. 傳感器技術是教授研究的另一個重要方向，特別是在生物醫學傳感器的設計和優化方麵。他的工作不僅涉及傳感器的硬件設計，還包括信號處理算法的開發，以實現更高的檢測精度和更好的用戶體驗。
4. 數據轉換器，特別是模擬數字轉換器（ADC）的設計是教授的標誌性研究領域，他在這一領域的創新為高精度測量和通信係統的發展做出了重要貢獻。
5. 可穿戴/植入式電子設備是教授研究的新興領域，這一方向結合了他在集成電路設計、傳感器技術和生物醫學工程方麵的專長，旨在開發下一代個人健康監測和醫療診斷設備。

研究分析

1. "A 5-MS/s 16-bit Low-Noise and Low-Power Split Sampling SAR ADC With Eased Driving Burden"

發表在IEEE Journal of Solid-State Circuits（2025年）

論文展示了教授在高精度ADC設計方麵的最新成果。該研究提出了一種創新的分割采樣逐次逼近寄存器（SAR）ADC架構，實現了5MS/s的采樣率和16位的分辨率，同時保持了低噪聲和低功耗特性。論文的核心創新在於(yu) 分割采樣技術的應用，這種方法有效減輕了驅動電路的負擔，提高了整體(ti) 係統的效率。該研究對高精度數據采集係統和精密測量儀(yi) 器的發展具有重要意義(yi) ，為(wei) 未來的高性能ADC設計提供了新的設計思路和技術路徑。

2. "A flexible multiplexed electrochemical biosesensing platform with graphene and gold nanoparticle modification for enhanced e-ELISA point-of-care biomarker detection"

發表在Microchemical Journal（2025年）

論文體(ti) 現了教授在生物傳(chuan) 感器技術方麵的前沿研究。該研究開發了一種靈活的多路複用電化學生物傳(chuan) 感平台，通過石墨烯和金納米粒子的修飾，顯著增強了e-ELISA即時生物標誌物檢測的性能。這項技術的創新性在於(yu) 將先進的納米材料與(yu) 傳(chuan) 統的免疫檢測方法相結合，實現了更高的檢測靈敏度和更快的檢測速度。該研究對便攜式醫療診斷設備的發展具有重要推動作用，特別是在家庭醫療和偏遠地區醫療服務方麵具有廣闊的應用前景。

3. "Efficient Camera Exposure Control for Visual Odometry via Deep Reinforcement Learning"

發表在IEEE Robotics and Automation Letters（2025年）

論文展示了教授研究領域的拓展和跨學科合作能力。該研究將深度強化學習(xi) 技術應用於(yu) 視覺裏程計的相機曝光控製，實現了更高效和更魯棒的視覺導航係統。論文的創新點在於(yu) 將人工智能技術與(yu) 傳(chuan) 統的圖像處理和控製理論相結合，開發出自適應的相機參數調節算法。這項研究對自動駕駛、機器人導航和增強現實等領域具有重要應用價(jia) 值，體(ti) 現了教授在將電子工程技術應用於(yu) 智能係統方麵的前瞻性思維。

4. "A 16-bit 1-MS/s SAR ADC With Asynchronous LSB Averaging Achieving 95.1-dB SNDR and 98.1-dB DR"

發表在IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers（2024年）

論文是教授在高精度ADC設計領域的另一重要貢獻。該研究提出了一種采用異步最低有效位（LSB）平均技術的16位SAR ADC，實現了95.1dB的信噪失真比（SNDR）和98.1dB的動態範圍（DR）。這些性能指標在同類設計中處於(yu) 領先地位，論文的技術創新為(wei) 高精度測量應用提供了新的解決(jue) 方案。該研究對音頻處理、精密儀(yi) 器和科學測量設備的發展具有重要意義(yi) 。

5. "A Voltage-Assist 16-Channel Electrochemical Biosesensor with Linearity Compensation"

發表在IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems（2024年）

論文展現了教授在生物醫學電路設計方麵的專(zhuan) 業(ye) 能力。該研究開發了一種電壓輔助的16通道電化學生物傳(chuan) 感器，配備了線性度補償(chang) 功能。這種多通道設計能夠同時檢測多種生物標誌物，大大提高了檢測效率和係統的實用性。線性度補償(chang) 技術的引入確保了在寬動態範圍內(nei) 的高精度檢測，這對生物醫學診斷的準確性至關(guan) 重要。該研究為(wei) 多參數生物醫學監測係統的發展奠定了重要基礎。

6. "An Efficient 1.4-GS/s 10-bit Timing-Skew-Free Time-Interleaved SAR ADC With a Centralized Sampling Frontend"

發表在IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems（2024年）

論文展示了教授在高速ADC設計方麵的技術突破。該研究提出了一種高效的1.4GS/s 10位時間交錯SAR ADC，采用集中式采樣前端設計，完全消除了時序偏斜問題。這種設計在保持高采樣率的同時，顯著提高了係統的精度和穩定性。該技術對高速通信係統、雷達信號處理和高頻測量設備具有重要應用價(jia) 值，代表了高速數據轉換技術的最新發展方向。

項目分析

1. The Development of an Integrated Hybrid E-ELISA Protein Sensing Platform for Home Medical Diagnostics

這個(ge) 從(cong) 2023年開始至2025年的項目是教授作為(wei) 主要負責人（Leading）的重要研究項目，由創新科技基金支持。該項目專(zhuan) 注於(yu) 開發用於(yu) 家庭醫學診斷的集成混合E-ELISA蛋白傳(chuan) 感平台，代表了教授研究從(cong) 實驗室走向實際應用的重要一步。

該項目的核心目標是將先進的電化學免疫檢測技術與(yu) 集成電路設計相結合，開發出適合家庭使用的便攜式蛋白質檢測設備。這種設備將能夠快速、準確地檢測多種疾病相關(guan) 的生物標誌物，為(wei) 個(ge) 人健康管理和早期疾病診斷提供重要工具。項目的創新性在於(yu) 將傳(chuan) 統的實驗室級別的ELISA檢測技術微型化和智能化，使其能夠在家庭環境中使用。

2. State Key Laboratory of Advanced Displays and Optoelectronics Technologies

教授作為(wei) 參與(yu) 者參與(yu) 的這個(ge) 國家重點實驗室項目自2013年開始持續至今，由創新科技基金支持。

這個(ge) 長期項目涵蓋了先進顯示技術和光電子技術的多個(ge) 前沿方向，包括新型顯示材料、高效發光器件、光電轉換技術和集成光子學等。教授在其中主要貢獻了在混合信號集成電路和傳(chuan) 感器技術方麵的專(zhuan) 長，特別是在顯示驅動電路和光電檢測係統的設計方麵。

研究想法

1. 人工智能驅動的自適應生物傳(chuan) 感器係統

• 研究內容： 開發基於機器學習的智能生物傳感器係統，能夠根據不同的檢測環境和目標自動調整傳感器參數和信號處理算法。該係統將結合多模態傳感技術和邊緣計算，實現實時的生物標誌物檢測和分析。
• 創新點： 將聯邦學習和邊緣AI技術引入生物傳感器設計，實現分布式的智能檢測網絡，同時保護用戶隱私。
• 應用前景： 智能健康監測、精準醫療、環境生物安全監測。

2. 超低功耗可植入式多參數監測芯片

• 研究內容： 設計麵向長期植入應用的超低功耗多參數生理監測芯片，集成多種傳感器和無線傳輸功能，實現對心電、血糖、血壓、體溫等多個生理參數的連續監測。
• 創新點： 采用能量收集技術和先進的功耗管理策略，實現無需外部電源的長期工作能力。結合生物相容性材料和微流控技術，提高係統的可靠性和生物兼容性。
• 應用前景： 慢性病管理、術後康複監測、老年人健康照護。

3. 基於(yu) 量子效應的超高精度傳(chuan) 感器接口電路

• 研究內容： 探索量子效應在傳感器接口電路中的應用，開發基於量子隧道效應和單電子晶體管的超高精度信號檢測電路，實現前所未有的測量精度和噪聲性能。
• 創新點： 將量子器件與傳統CMOS技術相結合，開發混合量子-經典傳感器係統。
• 應用前景： 精密科學儀器、量子傳感網絡、基礎物理研究。

4. 神經形態感知計算芯片

• 研究內容： 開發模擬生物神經係統的感知計算芯片，將傳感器、信號處理和決策功能集成在單一芯片上，實現類腦的實時信息處理能力。
• 創新點： 采用憶阻器技術和脈衝神經網絡架構，實現超低功耗的智能感知和學習能力。
• 應用前景： 智能機器人、自動駕駛、物聯網邊緣設備。

5. 生物-電子混合接口係統

• 研究內容： 開發生物組織與電子係統的無縫接口技術，包括生物兼容的電極材料、信號轉換機製和長期穩定性技術，實現生物係統與電子係統的高保真信息交換。
• 創新點： 結合生物材料工程和微電子技術，開發可自愈合、自適應的生物-電子接口。
• 應用前景： 神經接口、生物假肢、腦機接口係統。

申請建議

1. 學術背景準備

• 核心知識體係建構： 申請者需要在模擬集成電路設計、數字信號處理、半導體器件物理等核心領域建立紮實的理論基礎。特別要深入理解CMOS技術、運算放大器設計、數據轉換器原理和噪聲分析等關鍵概念。建議係統學習Razavi的《模擬CMOS集成電路設計》、Gray的《模擬集成電路分析與設計》等經典教材。
• 跨學科知識儲備： 鑒於教授研究的跨學科特性，申請者應該補充生物醫學工程、材料科學和人工智能方麵的知識。特別要了解電化學檢測原理、生物傳感器工作機製、納米材料特性以及機器學習在信號處理中的應用。
• 實踐技能培養： 熟練掌握Cadence、HSPICE、MATLAB/Simulink等專業軟件工具，具備PCB設計和測試能力。同時，培養實驗室技能，包括芯片測試、生物樣品處理和數據分析等。

2. 研究經曆積累

• 項目參與策略： 積極參與相關的研究項目，特別是涉及ADC設計、生物傳感器或醫療電子設備的項目。如果本科學校缺乏相關資源，可以尋求暑期實習或訪問學者的機會，到有相關研究方向的實驗室進行短期訓練。
• 論文發表規劃： 爭取在SCI期刊或知名會議上發表相關論文，即使是作為共同作者也有很大價值。重點關注IEEE Transactions係列期刊、JSSC、TCAS等教授常發表論文的期刊，了解這些期刊的發表標準和研究熱點。
• 競賽和獎項： 參加相關的學術競賽，如全國大學生電子設計競賽、集成電路設計競賽等，這些經曆能夠展現申請者的實踐能力和創新潛力。

3. 研究提案撰寫(xie)

• 問題識別與創新性： 研究提案應該基於對教授最新研究成果的深入理解，識別出尚未解決的關鍵技術問題。避免重複已有的工作，而是要在現有基礎上提出創新性的解決方案。例如，可以探索新的ADC架構、開發更高效的生物傳感器算法或設計新型的可穿戴醫療設備。
• 技術路線設計： 製定詳細且可行的技術路線，包括理論分析、仿真驗證、實驗設計和預期結果等。要展現對相關技術的深度理解和係統性思考能力。特別要注意技術風險的評估和備選方案的準備。
• 產業應用前景： 結合當前的產業需求和技術發展趨勢，闡述研究成果的潛在應用價值。教授的研究具有很強的實用性，因此申請者需要展現對技術商業化和產業應用的理解。

4.申請材料優(you) 化

• 個人陳述撰寫： 個人陳述應該清晰地表達研究興趣、學術背景和職業規劃的一致性。要具體說明為什麽選擇教授和他的研究方向，展現對其研究工作的深入了解和真誠的學術熱情。
• 推薦信策略： 選擇真正了解申請者學術能力的教授作為推薦人，特別是在相關研究領域有經驗的導師。提前與推薦人溝通，提供詳細的研究計劃和個人成就總結，幫助他們寫出有針對性的推薦信。
• 作品集準備： 整理相關的研究成果、項目經曆和技術作品，製作專業的作品集。包括電路設計、仿真結果、實驗數據、論文草稿等，展現全麵的技術能力。

博士背景

Blythe，985電氣工程碩士，後畢業(ye) 於(yu) 香港科技大學電子及計算機工程學係博士學位。研究方向聚焦於(yu) 電力電子與(yu) 智能電網技術。在國際權威期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》和《IEEE Transactions on Smart Grid》發表多篇論文。專(zhuan) 注於(yu) 開發新型高效率電力變換器和先進智能配電係統控製算法，熟悉香港PhD申請流程。