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摘要
模拟电路在出现多个元器件同时故障情形时，由于容差多样、耦合关系复杂等因素，难以对其进行准确在线故障诊断；对模拟电路的在线故障诊断过程进行了定量数学描述，提出了幅频特征值获取方法，将PCA方法和LDA方法相结合，构建属性协方差矩阵、类间散度矩阵、类内散度矩阵，对模拟电路的复杂故障样本数据进行降维与分类，采用BP神经网络对样本数据集与故障模式集进行准确匹配；实验结果表明，文章提出的方法对数据分类降维有效、诊断结果正确，样本数据维度由31降到3,故障分类准确率达到100%,较LDA、PCA、KPCA和KPCA-LDA等其它4种方法，文章方法的指标更优。
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