【摘 要】
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针对提取的模拟电路故障特征向量信息不够充分的问题,提出了一种将S时频变换（ST,S-transform）和非负矩阵分解（NMF,non-negative matrix factorization）相结合的特征选取新方法。
【机 构】
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九江学院电子工程学院,江西省数控技术与应用重点实验室
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针对提取的模拟电路故障特征向量信息不够充分的问题,提出了一种将S时频变换（ST,S-transform）和非负矩阵分解（NMF,non-negative matrix factorization）相结合的特征选取新方法。该方法先对模拟电路故障响应信号应用S时频变换建立时频图谱矩阵,再用NMF算法构造时频图谱数据集合的子空间基矩阵,有效降低了投影特征向量的维数,保留了足够多的故障隐含特征信息,进而提高模拟电路故障识别率。最后,在Sallen-Key高通滤波器电路中验证了文中方法的有效性。
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