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一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法
资料介绍
文中提出了一种基于小波预处理的模拟电路故障诊断方法。由于小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,我们利用小波变换对电路脉冲信号进行多尺度分解,提取特征向量输入神经网络进行训练。实验表明,该办法可以有效地减少神经网络的训练时间,提高模拟电路故障诊断的准确率。
This paper presents a method of analog circuit fault diagnosis based on wavelet preprocessing. We use wavelet transform to decompose the pulse signal of circuit into multi-scale, and import the extracted feature vector to neural network for training, as wavelet analysis possesses the characteristic of data compression and feature extraction. Experiments show that this method can reduce the training time of neural network, and improve the accurate rate of analog circuit fault diagnosis effectively.
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