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模拟电路测试生成及故障诊断的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-32页
   ·论文研究背景第13-14页
   ·电子系统测试生成及故障诊断的意义和发展概况第14-21页
     ·电子系统测试生成及故障诊断的意义第14-16页
     ·电子系统测试生成及故障诊断的发展和现状第16-21页
   ·模拟电路测试生成及故障诊断技术概述第21-26页
     ·相关技术的发展第21-25页
     ·技术发展的瓶颈及现有技术的不足第25-26页
   ·本文的主要内容及结构安排第26-32页
第二章 基于SVM 的测试生成方法第32-58页
   ·测试生成概述第32-41页
     ·SVM 训练过程第34-36页
     ·SVM 测试生成算法第36-38页
     ·实例分析第38-41页
   ·压缩响应向量长度第41-48页
     ·基于k-近邻算法的压缩方法第43-44页
     ·基于样本均值的压缩方法第44-45页
     ·实例分析第45-48页
   ·压缩测试信号集第48-53页
     ·理论分析第48-50页
     ·算法流程第50页
     ·实例分析第50-53页
   ·优化测试信号集第53-56页
     ·优化测试信号集方法第53-55页
     ·实例分析第55-56页
   ·本章小节第56-58页
第三章 多频测试生成算法第58-77页
   ·多频测试生成算法概述第58页
   ·改进故障模型的多频测试生成第58-67页
     ·故障模型第58-59页
     ·算法流程第59-63页
     ·实例分析第63-67页
   ·基于遗传算法的多频测试生成第67-72页
     ·遗传算法概述第67-68页
     ·特征值的选取第68页
     ·实例分析第68-72页
   ·多频测试生成算法在集成电路中的应用第72-76页
     ·测试生成在集成电路中的应用分析第72-73页
     ·实例分析第73-76页
   ·本章小节第76-77页
第四章 模拟电路故障检测技术第77-94页
   ·故障检测技术概述第77-79页
   ·基于SVM 的故障检测第79-81页
     ·特征空间的建立第79-80页
     ·分类器的应用第80-81页
   ·特征选择第81-90页
     ·特征选择概述第81-83页
     ·熵的定义及应用第83-84页
     ·特征选择算法第84-90页
   ·实例分析第90-92页
   ·本章小节第92-94页
第五章 模拟电路故障定位技术第94-126页
   ·故障定位技术概述第94-95页
   ·非线性CCM 故障定位算法第95-103页
     ·非线性模型第96-97页
     ·改进型CCM 故障定位方法第97-99页
     ·实例分析第99-103页
   ·分层次CCM 故障定位算法第103-112页
     ·分层次建模第104-105页
     ·实例分析第105-112页
   ·基于敏感度分析算法的故障定位第112-125页
     ·敏感度分析算法第112-116页
     ·实例分析第116-125页
   ·本章小结第125-126页
第六章 总结与展望第126-129页
   ·论文工作总结第126-127页
   ·研究展望第127-129页
致谢第129-130页
参考文献第130-138页
攻博期间取得的研究成果第138-139页

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