本人的研究聚焦于信号处理与人工智能的交叉领域，致力于为复杂非理想环境下的信号分析与参数估计提供稳健、高效的解决方案。

核心方向一：稳健信号处理理论与应用

该研究方向聚焦于信号处理的前沿理论，旨在解决脉冲噪声、同频干扰及循环平稳特性等复杂信号环境下的稳健分析与模式识别难题。通过融合非线性理论与稳健统计学，构建了新一代的信号处理框架，能够为非平稳信号提供创新的分析手段，显著提升了在强干扰背景下关键参数估计的准确性与鲁棒性，并在无线通信、雷达等领域展现了重要的应用价值。

核心方向二：基于深度学习的生物医学信息处理

该研究方向致力于将深度学习作为核心驱动力，应对生物医学信息中信号的复杂性与个体差异性所带来的挑战，实现心血管疾病的智能诊断。通过构建先进的模型架构并结合创新的数据预处理策略，可以实现对心血管数据中复杂病理特征的精准提取与分析，最终为发展智慧医疗与大健康领域的诊断系统提供关键技术支持。