| 表目录 | 第7-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 模拟电路故障诊断 | 第14-15页 |
| 1.2.2 特征提取方法 | 第15页 |
| 1.2.3 支持向量机 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 模拟电路故障诊断理论 | 第19-26页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 模拟电路故障理论 | 第19-21页 |
| 2.2.1 模拟电路故障情况 | 第19页 |
| 2.2.2 模拟电路故障分类 | 第19-21页 |
| 2.3 模拟电路故障特征及特征预处理 | 第21-23页 |
| 2.3.1 模拟电路故障特征提取 | 第21-22页 |
| 2.3.2 模拟电路故障特征选择 | 第22-23页 |
| 2.4 模拟电路故障诊断方法和流程 | 第23-25页 |
| 2.4.1 模拟电路故障诊断方法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 模拟电路故障智能诊断流程 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于 PCA 和 ICA 的双空间特征提取方法 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 主成分分析（PCA）技术 | 第26-31页 |
| 3.2.1 引言 | 第26页 |
| 3.2.2 主成分分析（PCA）原理分析 | 第26-27页 |
| 3.2.3 主成分分析（PCA）算法分析 | 第27-29页 |
| 3.2.4 主成分分析（PCA）用于模拟电路故障诊断的可行性分析 | 第29页 |
| 3.2.5 将主成分分析（PCA）应用于模拟电路故障诊断 | 第29-31页 |
| 3.3 独立成分分析（ICA）技术 | 第31-36页 |
| 3.3.1 引言 | 第31页 |
| 3.3.2 独立成分分析（ICA）原理分析 | 第31-32页 |
| 3.3.3 独立成分分析（ICA）算法分析 | 第32-34页 |
| 3.3.4 独立成分分析（ICA）用于模拟电路故障诊断的可行性分析 | 第34页 |
| 3.3.5 将独立成分分析(ICA)应用于模拟电路故障诊断 | 第34-36页 |
| 3.4 基于 PCA 和 ICA 的双空间特征提取方法 | 第36-38页 |
| 3.4.1 PCA 和 ICA 组成双空间的可行性分析 | 第36页 |
| 3.4.2 PCA 和 ICA 双空间特征提取方法 | 第36-38页 |
| 3.4.3 将双空间算法应用于模拟电路故障诊断 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 融合特权信息支持向量机方法研究 | 第40-60页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 支持向量机 | 第40-51页 |
| 4.2.1 支持向量机基础理论分析 | 第40-42页 |
| 4.2.2 支持向量机算法分析 | 第42-51页 |
| 4.3 支持向量机用于模拟电路故障诊断的可行性分析 | 第51-54页 |
| 4.3.1 支持向量机可以用于模拟电路故障诊断 | 第51页 |
| 4.3.2 支持向量机用于模拟电路故障诊断优势明显 | 第51-52页 |
| 4.3.3 支持向量机用于模拟电路故障诊断存在不足 | 第52-53页 |
| 4.3.4 融合特权信息支持向量机 | 第53-54页 |
| 4.4 基于双空间的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断方法 | 第54-58页 |
| 4.4.1 融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断 | 第54-57页 |
| 4.4.2 双空间融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于双空间算法的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断 | 第60-72页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 XX 自动综合测试诊断平台 | 第60-61页 |
| 5.3 WJ8615P 超短波接收机模拟部分故障诊断实例 | 第61-71页 |
| 5.3.1 WJ8615P 超短波接收机设备介绍 | 第61-62页 |
| 5.3.2 整机到单元电路的测试诊断 | 第62-64页 |
| 5.3.3 单元电路到功能电路的测试诊断 | 第64-65页 |
| 5.3.4 功能电路到元器件的测试诊断 | 第65-69页 |
| 5.3.5 故障覆盖率和诊断识别率测试统计 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 全文总结和展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 下一步工作和努力方向 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简历 攻读硕士期间完成的主要工作 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
