【摘 要】
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Ada Boost算法作为Boosting算法的经典算法之一,在人脸检测和目标跟踪等领域得到了广泛应用,但该算法也有一个缺点——退化问题.为了解决这个问题,通过对弱分类器进行筛选、引入平滑因子和权值修正函数三个措施对算法进行优化,并将优化后的算法与小波包分解相结合应用到癫痫脑电信号的识别上.结果表明,本文算法对癫痫脑电信号的识别率为96.11%,对正常脑电信号的识别率为99.51%,具有较高的识别
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Ada Boost算法作为Boosting算法的经典算法之一,在人脸检测和目标跟踪等领域得到了广泛应用,但该算法也有一个缺点——退化问题.为了解决这个问题,通过对弱分类器进行筛选、引入平滑因子和权值修正函数三个措施对算法进行优化,并将优化后的算法与小波包分解相结合应用到癫痫脑电信号的识别上.结果表明,本文算法对癫痫脑电信号的识别率为96.11%,对正常脑电信号的识别率为99.51%,具有较高的识别率,为癫痫的正确诊断提供了一种可能有效的解决方案.
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