【摘 要】
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为了提高RBF神经网络进行模拟电路故障诊断的速度与准确性，提出了一种基于小波变换、主成分分析与RBF神经网络相结合的故障诊断算法。该算法首先利用小波变换提取模拟电路的故
【基金项目】
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宁波城市职业技术学院科研基金（NO.ZZX15067）.
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为了提高RBF神经网络进行模拟电路故障诊断的速度与准确性，提出了一种基于小波变换、主成分分析与RBF神经网络相结合的故障诊断算法。该算法首先利用小波变换提取模拟电路的故障信号特征，然后利用主成分分析达到降维的目的，，从而达到精确识别故障类别的目的。最后选用Sallen-Key带通滤波器作为实验对象进行测试，测试结果表明该方法能精确识别模拟电路的故障类别，从而起到故障诊断，为后续电路的处理指明方向。
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