| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 流形学习概述 | 第9-11页 |
| 1.3 工程中的数据降维问题及降维目的 | 第11-13页 |
| 1.4 流形学习的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.5 流形学习降维技术在工程上的应用 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 模拟电路故障诊断及其数据降维 | 第17-23页 |
| 2.1 模拟电路故障诊断现状概述 | 第17页 |
| 2.2 模拟电路故障诊断总体流程 | 第17-19页 |
| 2.3 模拟电路故障特征提取方法 | 第19-20页 |
| 2.4 模拟电路故障诊断工程降维问题 | 第20-21页 |
| 2.5 智能诊断算法简介 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 两种典型的流形学习数据降维方法 | 第23-28页 |
| 3.1 等度量映射 | 第23-24页 |
| 3.2 局部线性嵌入 | 第24-27页 |
| 3.3 算法比较 | 第27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 模拟电路故障诊断特征提取 | 第28-37页 |
| 4.1 通用的特征提取技术 | 第28-29页 |
| 4.2 系数能量值提取 | 第29-31页 |
| 4.3 小波特征提取技术实现方案 | 第31-36页 |
| 4.3.1 小波基函数选择实验 | 第32-33页 |
| 4.3.2 小波分解层次对比实验 | 第33-34页 |
| 4.3.3 小波系数构建故障特征对比实验 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 流形学习数据降维及模拟电路诊断工程应用 | 第37-50页 |
| 5.1 实验方案 | 第37-38页 |
| 5.2 实验电路图 | 第38-39页 |
| 5.3 故障注入与数据采集 | 第39-41页 |
| 5.4 数据预处理 | 第41-43页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第43-50页 |
| 5.5.1 LLE和Isomap数据降维效果对比实验 | 第43-47页 |
| 5.5.2 WPD不同分解层数下数据降维效果对比 | 第47-48页 |
| 5.5.3 同一数据进行降维效果对比实验 | 第48-50页 |
| 第六章 结论与展望 | 第50-51页 |
| 6.1 主要结论 | 第50页 |
| 6.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |