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非线性模拟电路Wiener核故障特征提取的优化方法研究的中期报告
摘要：
本文研究了非线性模拟电路Wiener核故障特征提取的优化方法。针对目前故障特征提取中存在的问题，本文提出了一种基于小波变换和支持向量机的优化方法。首先，小波变换用于对模拟电路信号进行分解，得到不同频率段的子带信号；然后，支持向量机用于对各个子带进行分类，得到故障子带；最后，结合Wiener核方法对故障子带进行特征提取，得到准确性更高的故障特征。
本文还在仿真实验中验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地提取出故障特征，具有较高的识别准确性和稳定性。通过对比试验，本文证明该方法的优越性和实用性。
关键词：非线性模拟电路，故障特征提取，小波变换，支持向量机，Wiener核。
Abstract:
ThispaperstudiestheoptimizationmethodoffaultfeatureextractionfornonlinearanalogcircuitWienerkernel.Aimedattheproblemsexistinginthecurrentfaultfeatureextraction,thispaperproposesanoptimizationmethodbasedonwavelettransformandsupportvectormachine.Firstly,wavelettransformisusedtodecomposetheanalogcircuitsignalandobtainsub-bandsignalsindifferentfrequencyranges.Then,supportvectormachineisusedtoclassifyeachsub-bandandobtainthefaultsub-band.Finally,combinedwithWienerkernelmethod,thefaultfeaturesareextractedfromthefaultsub-band,andhigheraccuracyfaultfeaturesareobtained.
Thispaperalsoverifiestheeffectivenessofthemethodthroughsimulationexperiments.Theresultsshowthatthemethodcaneffectivelyextractfaultfeaturesandhashighrecognitionaccuracyandstability.Throughcomparativeexperiments,thispaperprovesthesuperiorityandpracticalityofthemethod.
Keywords:Nonlinearanalogcircuit,faultfeatureextraction,wavelettransform,supportvectormachine,Wienerkernel.