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摘要
本发明涉及一种用于射频器件的异常检测方法,具体涉及一种面向射频器件单粒子翻转所致异常的波形检测方法。解决了射频器件在太空中受到单粒子辐射发生单粒子翻转时,难以精准、快速、自适应的判断翻转导致的错误异常类型的技术问题。本发明方法包括以下步骤：1)得到训练集；2)采用小波散射卷积神经网络对训练集中的波形数据进行特征向量提取；3)将特征向量输入到门循环单元神经网络中进行特征分类训练；4)将训练好的门循环单元神经网络接入线性层,按标签的格式对线性层进行设置；5)将待检测波形数据输入到小波散射卷积神经网络中,再依次经过训练好的门循环单元神经网络和线性层,输出得到波形类型分类结果。
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