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基于SVM的模拟电路故障特征识别方法
基于SVM的模拟电路故障特征识别方法
作者:
刘晓芹
徐庆尧
李刚
陈建辉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
时频分析
支持向量机
功率谱
摘要:
针对目前模拟电路测试性设计中,故障模式分析缺乏科学数据支持的问题,提出在特征提取的基础上,利用支持向量机(SVM)解决模式分类问题的基本原理,构造SVM分类器,对电路特征进行识别、分类的方法.经过仿真验证,该方法对模拟电路故障模式的识别、分类效果显著.
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篇名
基于SVM的模拟电路故障特征识别方法
来源期刊
仪表技术
学科
工学
关键词
时频分析
支持向量机
功率谱
年,卷(期)
2008,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
66-68
页数
3页
分类号
TM930
字数
2318字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2394.2008.11.026
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李刚
111
584
12.0
16.0
2
刘晓芹
18
118
7.0
10.0
3
陈建辉
59
347
9.0
15.0
4
徐庆尧
7
8
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2.0
传播情况
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引证文献(1)
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2014(2)
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2019(1)
引证文献(1)
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研究主题发展历程
节点文献
时频分析
支持向量机
功率谱
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪表技术
主办单位:
上海仪器仪表研究所
上海市仪器仪表学会
中国仪器仪表学会汉字信息处理系统研究会
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2394
CN:
31-1266/TH
开本:
大16开
出版地:
上海市
邮发代号:
4-351
创刊时间:
1972
语种:
chi
出版文献量(篇)
4081
总下载数(次)
14
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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