【摘 要】
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基于电子系统状态监测为研究背景,传统的Kernel Principal Component Analysis（核主成份分析法,简称KPCA）在状态监测过程中做数据特征降维处理,使得电路状态数据在消除冗余信息
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基于电子系统状态监测为研究背景,传统的Kernel Principal Component Analysis（核主成份分析法,简称KPCA）在状态监测过程中做数据特征降维处理,使得电路状态数据在消除冗余信息的同时,也能在相应的模型算法计算中很大程度的减少计算步骤,但是KPCA法的降维数据处理过程对数据样本贡献率的识别能力有不足之处,虽然达到了降维的目的,但是对特征样本数据的信息保留能力存在不足。本文中采用经验模态分解法（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）对输出信号进行采
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