SQUID脑磁数据采集系统
案例介绍
1. 完成 SQUID-MEG 在线分块去噪算法 实现，面向低频漂移、宽频噪声地板与工频/谐波干扰进行联合抑制；在空室数据上实现 0.5–100 Hz 宽频功率 -3.32 ± 1.03 dB，任务段等价时域 SNR 提升 +4.8 ± 1.2 dB；在线配置 1024 Hz、chunk=200 下处理延迟 Mean 124.3 ms / P95 189.5 ms。
2. 将去噪模块按 MNE Scan 插件体系集成至 noisereduction 处理链路，完成参数配置、运行状态记录与在线稳定性处理；基于现代 C++ 与 Eigen 实现矩阵计算与投影更新，结合 Qt 信号槽、对象生命周期管理、分块缓冲与线程调度组织实时数据流，降低链路抖动与积压风险。
3. 基于 Qt + OpenGL + Qt3D 搭建三维显示与交互模块，实现实时数据流接入、渲染与联调展示；使用 Qt3D Entity-Component 组织网格、材质与变换，结合 VBO/IBO、纹理与 GLSL 着色器完成高频刷新渲染，并加入 FPS、CPU/GPU/显存监测以支持系统联调。
SQUID脑磁数据采集系统
案例介绍
参与国家重点研发计划“开放源码通用数据分析平台”项目，负责脑磁数据分析系统的软硬件联合开发。协同 6 名科研人员开展多任务研发，承担仪器联调与 SQUID 控制系统测试，保障装置稳定运行；并完成多份技术报告、测试大纲与验收材料撰写。
1. 完成 SQUID-MEG 在线分块去噪算法 实现，面向低频漂移、宽频噪声地板与工频/谐波干扰进行联合抑制；在空室数据上实现 0.5–100 Hz 宽频功率 -3.32 ± 1.03 dB，任务段等价时域 SNR 提升 +4.8 ± 1.2 dB；在线配置 1024 Hz、chunk=200 下处理延迟 Mean 124.3 ms / P95 189.5 ms。
2. 将去噪模块按 MNE Scan 插件体系集成至 noisereduction 处理链路，完成参数配置、运行状态记录与在线稳定性处理；基于现代 C++ 与 Eigen 实现矩阵计算与投影更新，结合 Qt 信号槽、对象生命周期管理、分块缓冲与线程调度组织实时数据流，降低链路抖动与积压风险。
3. 基于 Qt + OpenGL + Qt3D 搭建三维显示与交互模块，实现实时数据流接入、渲染与联调展示；使用 Qt3D Entity-Component 组织网格、材质与变换，结合 VBO/IBO、纹理与 GLSL 着色器完成高频刷新渲染，并加入 FPS、CPU/GPU/显存监测以支持系统联调。
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