论文电流模电路小波神经网络测试是适合神经网络论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关深度神经网络算法开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要提出一种基于多尺度小波分解及神经网络映射归纳的测试电流模电路故障缺陷的方法.针对CMOS器件典型故障建立了测试所需的故障模型,给电路节点加入故障模型进行故障响应测试.对故障信号进行时域采样,采用小波多尺度分解对故障相应信号进行频域多尺度分解,然后将处理数据作为神经网络训练样本,对各类缺陷响应结果进行分类、识别,最后根据可接受偏差范围确定信号为故障或非故障.给出了6类故障的故障覆盖率测试结果.
关键词电流模；测试；小波分解；神经网络
中图分类号TM315文献标识码A文章编号1000-2537（2014）02-0051-05
和开关电容技术不同,电流模电路采用电流作为信号传输介质,因而呈现较低的电抗特性,具有较小的漂移电感（stray-inductance）[1-3],可以达到较高的速率.电流模电路基本单元如图1所示.但是,将传统的模拟电路测试方法应用在电流模电路方面遇到了困难,电流模电路独特的结构及传输方式需要新的测试方法.可供选择的方法是采用神经网络方法,相关文献[4～9]表明,如果要达到较高的故障识别率,需要在神经网络训练过程中加大训练数据的数量以及神经元数目,这将导致训练过程的复杂化及过长的训练时间.本文在研究电流模电路特殊结构和特性的前提下,提出了一种基于测试节点电压的瞬态测试的多尺度小波分分解及神经网络非线性映射归纳的测试方法,可以在较少训练的前提下获得较高的故障识别率.
4结束语
本文提出了一种针对电流模电路的预先采用多尺度小波分解,再使用神经网络训练测试的方法.即首先将各类故障模型加入电流模电路中,以电流模电路的电流输出响应信号为样本,在正常提取测试信号特性的前提下,采用多尺度小波分解对各类响应数据进行预处理,在保留故障信号特性品质的前提下降低分析的样本数量,将预处理的结果作为神经网络模型训练样本,训练完成后可对各类故障进行识别.本文方法可以适用于电流模式信号传输测试并有效降低训练所需神经网络结构复杂性.
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