【摘 要】
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为了解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并实现对模拟电路故障模式准确的分类,提出一种优选小波基、模糊理论和自组织特征映射网络（SOM,self-organizing feature map）相结合
【机 构】
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华东交通大学现代教育技术中心,南昌航空大学工程训练中心,合肥工业大学电气与自动化工程学院
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为了解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并实现对模拟电路故障模式准确的分类,提出一种优选小波基、模糊理论和自组织特征映射网络（SOM,self-organizing feature map）相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法首先对模拟电路故障响应信号进行小波分解、提取能量值、均值和方差组成输入特征向量,同时采用余弦分离度评价小波变换在不同小波基函数下获取故障特征的有效性,据此选择余弦分离度最小的小波基分解的特征向量输入到自组织特征映射网络进行故障分类。仿真实验表明,利用余弦分离度选择的最优小波基能有效提
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