基于共空间模式与决策树支持向量机的运动想象脑电信号分类

针对脑电信号(Electroencephalogram,EEG)采集易受干扰导致EEG分类准确率低的问题,提出一种基于共空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)与决策树支持向量机法(Decision Tree Support Vector Machine,DTSVM)相融合的运动想象脑电信号处理方法。首先利用CSP算法对运动想象的EEG特征值进行特征提取,其次运用线性判别分析法(Linear Discriminant Analysis,LDA)、自适应增强分类法(Adaptive Boosting,Adaboost)和决策树支持向量机法分别对特征进行分类,最后通过实验对比发现,利用决策树支持向量机进行分类的分类效果最佳,分类准确率最高可达到92.52%。

基于小波变换和FastICA的眼电伪迹去除研究

为了高效去除脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中的眼电伪迹,文章提出一种基于小波变换(Wavelet Transform,WT)和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的眼电伪迹去除方法。首先,应用小波变换将信号分解成不同频率的小波分量,采用适合的小波基函数和阈值针对高低频噪声做去噪处理;其次,应用FastICA算法分离出各通道的独立成分,获取纯净的脑电信号;最后,对BCI competition IV公共数据集应用融合算法,并输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类验证。实验结果表明,相较于单一的小波变换和FastICA算法,采用文章提出的融合算法处理后的脑电信号的SVM分类识别率分别提升了18.9%和15.8%,证明该融合算法对去除脑电信号中的眼电伪迹有较好的效果。

浅谈注册会计师职业道德问题

在当今社会,注册会计师占有很重要的地位,起着监督的作用。但是,注册会计师在审计过程中,有时会失去职业道德,不能发现并阻止企业的一些舞弊情况。在最近出现的很多舞弊案件中,注册会计师不仅没有起到监督的作用,有的甚至帮助企业进行造假。因此,为了整个行业的更好发展,作为注册会计师,必须在提高专业水平的同时,加强自身的职业道德修养。本文介绍了注册会计师职业道德的几个基本原则,并对其现状进行了分析,接着研究了缺乏职业道德的原因,给出了增强注册会计师职业道德的一系列措施。

融资租赁业务会计处理研究

融资租赁是筹资的一种方式,但是其过程比较烦琐,因此论文对该业务进行了深入探析。论文以融资租赁的定义为出发点,介绍了租赁双方的相关核算方法,并通过案例进行了详细说明。