模拟电路诊断：LS-SVM与马氏距离的特征向量选择优化方法

"本文介绍了在模拟电路诊断中，基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）和马氏距离的特征向量选择方法的应用。该方法解决了多故障诊断时单个特征向量训练所有二进制SVM分类器的问题，探讨了如何选择最佳或接近最佳的特征向量以提高诊断准确性。同时，文中还讨论了小波类型、小波分解级别以及归一化方法的影响。" 在模拟电路诊断领域，支持向量机（SVM）是一种常用的技术，但传统方法中，所有二进制SVM分类器都使用单一特征向量进行训练。然而，不同特征向量对分类精度的影响是不同的。为此，研究者提出了一个基于马氏距离的近似最优特征向量选择策略，结合LS-SVM，旨在优化诊断效果。 马氏距离是一种统计学上的度量方式，它考虑了数据的协方差结构，能更好地反映不同特征之间的相关性。在这个方法中，通过计算特征向量与样本集的平均值之间的马氏距离（MD），可以选择出最具区分性的特征向量。实验证明，选取具有最大马氏距离的特征向量可以提高诊断的精度，且其准确度优于使用所有特征向量的平均精度，甚至在大多数情况下优于单一特征向量的精度。 尽管使用MD方法的计算时间较长，但它能够显著减少与穷举法相比的计算时间，准确度接近最佳水平，减少了大约20-50%的计算负担。这使得在实际应用中，尤其是在时间敏感的模拟集成电路（IC）或电路诊断场景下，这种方法更具优势。 此外，文章还研究了小波分析在特征提取中的作用，发现Haar小波在Daubechie小波家族中对于所有测试电路（CUT）的诊断表现最佳。小波分解级别的选择也会影响诊断结果，而归一化方法则有非归一化、全归一化和部分归一化三种，选择合适的归一化方法可以进一步提升诊断效率。 总结起来，基于LS-SVM和马氏距离的特征向量选择方法提供了一种有效且接近最优的模拟电路诊断策略。这种方法不仅提高了诊断的准确性，还通过减少计算时间降低了复杂性，尤其适用于大规模和复杂的模拟电路系统。对于模拟IC的测试和诊断，这是一个重要的技术进步，有助于推动模拟电路诊断技术的发展。