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针对模拟电路故障信号的容差性、非线性、非平稳性等检测困难问题，提出适合处理这类信号的希尔伯特黄变换算法（Hilbert Huang Transform，HHT），但信号特征提取产生虚假分量和模态混叠等不足。基于此，文中分别提出相关系数法和集合经验模式分解法进行改进。核函数和内核参数决定不同性能的支持向量数据描述（Support Vector Data Describe，SVDD），寻找最优内核参数，选择合适的核函数并构造多核函数优化SVDD算法。文中首先用改进HHT提取联合故障特征向量，然后训练优化后的S