WO2017024691A1 - 一种模拟电路故障模式分类方法 - Google Patents

一种模拟电路故障模式分类方法 Download PDF

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WO2017024691A1 PCT/CN2015/095424 CN2015095424W WO2017024691A1 WO 2017024691 A1 WO2017024691 A1 WO 2017024691A1 CN 2015095424 W CN2015095424 W CN 2015095424W WO 2017024691 A1 WO2017024691 A1 WO 2017024691A1
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fault
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voltage signal
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袁莉芬
罗帅
何怡刚
陈鹏
张朝龙
龙英
程珍
袁志杰
赵德勤
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合肥工业大学
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Definitions

  • the invention relates to the field of analog circuit fault diagnosis, in particular to a method for classifying analog circuit fault modes.
  • the advantage of the analog circuit fault mode classifier based on support vector machine is that it is suitable for small sample decision, and the number of learning samples is low. It can mine the hidden classification information in the data with limited feature information. If the dimension of the fault feature vector is too large, the learning training difficulty of the support vector machine will increase, and the different processing methods of the training data will also affect the classification accuracy of the fault mode classifier.
  • the technical problem to be solved by the present invention is to overcome the above-mentioned drawbacks of the prior art, and to provide an analog circuit fault mode classifier method, which is beneficial to alleviating the learning training difficulty of the fault mode classifier and improving the classification accuracy of the fault mode classifier.
  • the invention constructs a fault mode classifier based on a support vector machine, and uses a subspace projection method to extract The fault feature is standardized, and the fault features are standardized. Finally, the standardized fault feature training support vector machine is used to construct the analog circuit fault mode classifier.
  • An analog circuit fault mode classification method includes the following steps:
  • V ij F V ij F
  • the step of extracting the fault feature vector V ij F by using the subspace projection is:
  • I(p) Index(Max(
  • I(p) represents the pth vector value in the I vector
  • Max( ⁇ ) represents the maximum value of the vector element
  • V P represents the projection vector of the voltage signal sample vector V ij in the Topplitz transformation matrix ⁇
  • Index( ⁇ ) represents the index
  • step (4) the specific construction steps of each binary classification support vector machine are:
  • sgn( ⁇ ) is a symbolic function; Indicates the number of training data samples;
  • step (4.3) the specific steps of training the two classifier decision models by using the training sample set S to determine the parameters ⁇ i and b of the two-class support vector machine are:
  • M represents the number of acquisition groups of the voltage signal sample vector
  • M represents the number of acquisition groups of the voltage signal sample vector
  • the invention has the following advantages:
  • the present invention utilizes a subspace projection method to extract a fault feature vector, and determines the dimension of a suitable fault feature vector according to the length of the voltage signal sample vector, thereby ensuring complete fault feature information while reducing redundant fault features, and contributing to Reduce the difficulty of learning and training of the fault mode classifier.
  • the present invention uses a standardized processing method to process fault feature vectors, which has a significant effect on improving the classification accuracy of the fault mode classifier.
  • FIG. 1 is a flow chart of a method for simulating a circuit fault mode classifier according to the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram showing the steps of constructing a two-class support vector machine according to the present invention.
  • an analog circuit fault mode classification method includes the following steps:
  • V ij F V ij F
  • step (2) the step of extracting the fault feature vector V ij F by using the subspace projection is:
  • I(p) Index(Max(
  • I(p) represents the pth vector value in the I vector
  • Max( ⁇ ) represents the maximum value of the vector element
  • V P represents the projection vector of the voltage signal sample vector V ij in the Topplitz transformation matrix ⁇
  • Index( ⁇ ) represents the index
  • step (4) the specific construction steps of each binary classification support vector machine are:
  • sgn( ⁇ ) is a symbolic function; Indicates the number of training data samples;
  • step (4.3) the specific steps of training the two classifier decision models by using the training sample set S to determine the parameters ⁇ i and b of the two-class support vector machine are:
  • M represents the number of acquisition groups of the voltage signal sample vector
  • M represents the number of acquisition groups of the voltage signal sample vector

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Abstract

一种模拟电路故障模式分类方法，其包括如下实施步骤：(1)利用数据采集板对模拟电路的每种故障模式Fi采集M组电压信号样本向量Vij；(2)依次对电压信号样本向量Vij利用子空间投影提取故障特征向量Vij F；(3)对提取的故障特征向量Vij F进行标准化处理，得到标准化故障特征向量；(4)构建基于支持向量机的故障模式分类器，输入标准化故障特征，对分类器进行学习训练，确定分类器结构参数；(5)按故障模式判定规则，完成故障模式判决。上述分类方法的学习训练简单，模式分类精度可靠。

Description

一种模拟电路故障模式分类方法 技术领域
本发明涉及模拟电路故障诊断领域，特别涉及一种模拟电路故障模式分类方法。
背景技术
现代电子和计算机技术的迅猛发展使得电子设备的组成和结构越来越复杂,规模越来越庞大,为了提高系统的安全性和可靠性,对电路测试和诊断提出了更高、更新的要求。电子系统中容易出问题的部分往往在模拟电路,模拟电路的故障诊断也一直制约我国电路工业的“瓶颈”。为顺应当代微电子技术和信息技术的新发展,开展模拟电路工业发展具有重要的理论价值和现实意义。
目前基于支持向量机的模拟电路故障模式分类器优势在于它适合于小样本决策，对学习样本的数量要求较低，能够在有限特征信息情况下，最大限度的挖掘数据中隐藏的分类信息，缺点在于故障特征向量的维数过大，会增加支持向量机的学习训练难度，另外对训练数据不同的处理方法也会影响故障模式分类器的分类精度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种模拟电路故障模式分类器方法，以利于减轻故障模式分类器的学习训练难度，提高故障模式分类器的分类精度，
本发明基于支持向量机构建故障模式分类器，利用子空间投影方法提取故 障特征，再对故障特征进行标准化处理，最后使用标准化故障特征训练支持向量机，实现模拟电路故障模式分类器的构建。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种模拟电路故障模式分类方法，包括以下几个步骤：
一种模拟电路故障模式分类方法，其特征在于，包括以下几个步骤：
(1)利用数据采集板在模拟电路的每种故障模式Fi，i＝1,2,…,N下的待测节点处采集M组电压信号样本向量Vij,j＝1,2,…,M，Vij代表第i类故障模式的第j组电压信号样本向量，N代表故障模式的总数；
(2)依次对工作在故障模式Fi，i＝1，2，...，N下的电压信号样本向量Vij，j＝1，2，...，M利用子空间投影提取故障特征向量Vij F，Vij F表示第i种故障模式下，第j组电压信号样本的故障特征向量；
(3)对提取的故障特征向量Vij F进行标准化处理，得到标准化故障特征向量
Figure PCTCN2015095424-appb-000001
其计算方法为：
Figure PCTCN2015095424-appb-000002
(4)依次对两种不同故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000003
和
Figure PCTCN2015095424-appb-000004
构建一个二分类支持向量机，其中i1＝1，2，...，N，i2＝1，2，...，N，(i1≠i2)，N为故障模式总数，则总共能构建N(N-1)/2个不同的二分类支持向量机；
(5)将待测标准化故障特征同时送入N(N-1)/2个二分类支持向量机进行分类判决，根据每个二分类支持向量机的分类结果统计票数，若待测故障模式属于故障模式Fi，i＝1，2，...，N，则Fi的票数加1，最后所得投票数最多的故障模式即为待测电路所属的故障模式。
进一步，所述步骤(2)中，利用子空间投影提取故障特征向量Vij F的步骤为：
(2.1)计算电压信号样本向量Vij维数：L＝length(Vij)；
(2.2)生成L×L维托普利兹变换矩阵Φ:
Figure PCTCN2015095424-appb-000005
其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000006
(2.3)计算电压信号样本向量Vij在托普利兹变换矩阵Φ内的投影向量：VP＝ΦTVij，其中T表示转置矩阵；
(2.4)求最大投影子空间及故障特征向量Vij F：
(2.4.1)初始化子空间投影坐标维数K：
Figure PCTCN2015095424-appb-000007
其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000008
代表向上取整，N为待测电路故障模式总数；
(2.4.2)构建最大投影子空间索引向量I，其维数为1×K，并将其初始化为1×K维的0向量，即I＝[0 0 … 0]，同时构建一计数变量p，初始化p＝1；
(2.4.3)更新最大投影子空间索引向量I：I(p)＝Index(Max(|Vp|))，此处I(p)代表I向量中的第p个向量值，Max(·)代表求向量元素最大值，VP表示电压信号样本向量Vij在托普利兹变换矩阵Φ内的投影向量,Index(·)代表求索引；
(2.4.4)判断：p<K？,如果不是，则执行步骤(2.4.5)；否则，执行p＝p+1,且用0值替换投影向量VP中最大元素，返回步骤(2.4.3)；
(2.4.5)以I向量元素作为托普利兹变换矩阵Φ的行索引值，提取对应行向量构成矩阵ΦΛ，其维数为K×L；
(2.4.6)计算最大投影子空间
Figure PCTCN2015095424-appb-000009
(2.4.7)计算子空间投影故障特征向量
Figure PCTCN2015095424-appb-000010
进一步，步骤(4)中，每个二分类支持向量机的具体构建步骤为：
(4.1)构建二分类器决策模
Figure PCTCN2015095424-appb-000011
其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000012
代表 训练数据样本数量，xi称为支持向量，αi为某一实数，b为偏置量，yi∈y＝{+1,-1}为类标识；
(4.2)划分训练样本集：将故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000013
和
Figure PCTCN2015095424-appb-000014
下的标准化故障特征
Figure PCTCN2015095424-appb-000015
及
Figure PCTCN2015095424-appb-000016
j＝1，2，...，M构成训练样本集S＝{{S+},{S-}},其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000017
的类标识定义+1，
Figure PCTCN2015095424-appb-000018
的类标识定义为-1；
(4.3)利用训练样本集S对二分类器决策模型进行训练，以确定二分类支持向量机的参数αi及b；
(4.4)输出二分类支持向量机判决函数：
Figure PCTCN2015095424-appb-000019
其中sgn(·)为符号函数；
Figure PCTCN2015095424-appb-000020
表示训练数据样本数量；
(4.5)按判决函数对待测特征完成模式判决：测试过程中的判决投票按判决函数进行，若输出y＝1，则故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000021
的票数加1，否则，故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000022
的票数加1。
进一步，所述步骤(4.3)中，利用训练样本集S对二分类器决策模型进行训练，以确定二分类支持向量机的参数αi及b的具体步骤为：
(4.3.1)标准化核矩阵：
Figure PCTCN2015095424-appb-000023
其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000024
M表示电压信号样本向量的采集组数；
Figure PCTCN2015095424-appb-000025
式中diag(·)代表求对角阵，sqrt(·)代表求矩阵元 素的均方根，更新
Figure PCTCN2015095424-appb-000026
表示标准化核矩阵；
(4.3.2)二分类器训练，其训练伪代码如下：
输入训练样本集：S＝{{S+},{S-}}；
处理过程：如果类标识yi＝+1,则
Figure PCTCN2015095424-appb-000027
否则
Figure PCTCN2015095424-appb-000028
如果类标识yi＝-1,则
Figure PCTCN2015095424-appb-000029
否则
Figure PCTCN2015095424-appb-000030
M表示电压信号样本向量的采集组数；
Figure PCTCN2015095424-appb-000031
(4.3.2)计算分类器参数：
实数
Figure PCTCN2015095424-appb-000032
偏置量
Figure PCTCN2015095424-appb-000033
其中(·)T代表矩阵或者向量的转置。
Figure PCTCN2015095424-appb-000034
表示标准化核矩阵。
本发明与现有技术相比具有如下优点：
(1)本发明利用子空间投影方法提取故障特征向量，根据电压信号样本向量的长度确定合适的故障特征向量的维数，保证故障特征信息完整的同时也减少冗余的故障特征，有助于降低故障模式分类器的学习训练难度。
(2)本发明使用标准化处理方法处理故障特征向量，对提高故障模式分类器的分类精度有较明显的效果。
附图说明
图1为本发明模拟电路故障模式分类器方法的流程框图；
图2为本发明构建二分类支持向量机步骤框图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明进行详细的说明。
参照图1，一种模拟电路故障模式分类方法，包括以下几个步骤：
(1)利用数据采集板在模拟电路的每种故障模式Fi，i＝1,2,…,N下的待测节点处采集M组电压信号样本向量Vij,j＝1,2,…,M，Vij代表第i类故障模式的第j组电压信号样本向量，N代表故障模式的总数；
(2)依次对工作在故障模式Fi，i＝1，2，...，N下的电压信号样本向量Vij，j＝1，2，...，M利用子空间投影提取故障特征向量Vij F，Vij F表示第i种故障模式下，第j组电压信号样本的故障特征向量；
(3)对提取的故障特征向量Vij F进行标准化处理，得到标准化故障特征向量
Figure PCTCN2015095424-appb-000035
其计算方法为：
Figure PCTCN2015095424-appb-000036
(4)依次对两种不同故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000037
和
Figure PCTCN2015095424-appb-000038
构建一个二分类支持向量机，其中i1＝1，2，...，N，i2＝1，2，...，N，(i1≠i2)，N为故障模式总数，则总共能构建N(N-1)/2个不同的二分类支持向量机；
(5)将待测标准化故障特征同时送入N(N-1)/2个二分类支持向量机进行分类判决，根据每个二分类支持向量机的分类结果统计票数，若待测故障模式属于故障模式Fi，i＝1，2，...，N，则Fi的票数加1，最后所得投票数最多的故障模式即为待测电路所属的故障模式。
所述步骤(2)中，利用子空间投影提取故障特征向量Vij F的步骤为：
(2.1)计算电压信号样本向量Vij维数：L＝length(Vij)；
(2.2)生成L×L维托普利兹变换矩阵Φ:
Figure PCTCN2015095424-appb-000039
其中
(2.3)计算电压信号样本向量Vij在托普利兹变换矩阵Φ内的投影向量：VP＝ΦTVij，其中T表示转置矩阵；
(2.4)求最大投影子空间及故障特征向量Vij F：
(2.4.1)初始化子空间投影坐标维数K：
Figure PCTCN2015095424-appb-000041
其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000042
代表向上取整，N为待测电路故障模式总数；
(2.4.2)构建最大投影子空间索引向量I，其维数为1×K，并将其初始化为1×K维的0向量，即I＝[0 0…0]，同时构建一计数变量p，初始化p＝1；
(2.4.3)更新最大投影子空间索引向量I：I(p)＝Index(Max(|Vp|))，此处I(p)代表I向量中的第p个向量值，Max(·)代表求向量元素最大值，VP表示电压信号样本向量Vij在托普利兹变换矩阵Φ内的投影向量,Index(·)代表求索引；
(2.4.4)判断：p<K？,如果不是，则执行步骤(2.4.5)；否则，执行p＝p+1,且用0值替换投影向量VP中最大元素，返回步骤(2.4.3)；
(2.4.5)以I向量元素作为托普利兹变换矩阵Φ的行索引值，提取对应行向量构成矩阵ΦΛ，其维数为K×L；
(2.4.6)计算最大投影子空间
Figure PCTCN2015095424-appb-000043
(2.4.7)计算子空间投影故障特征向量
Figure PCTCN2015095424-appb-000044
参照图2，步骤(4)中，每个二分类支持向量机的具体构建步骤为：
(4.1)构建二分类器决策模
Figure PCTCN2015095424-appb-000045
其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000046
代表训练数据样本数量，xi称为支持向量，αi为某一实数，b为偏置量，yi∈y＝{+1,-1}为类标识；
(4.2)划分训练样本集：将故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000047
和
Figure PCTCN2015095424-appb-000048
下的标准化故障特征
Figure PCTCN2015095424-appb-000049
及
Figure PCTCN2015095424-appb-000050
j＝1，2，...，M构成训练样本集S＝{{S+},{S-}},其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000051
Figure PCTCN2015095424-appb-000052
的类标识定义+1，
Figure PCTCN2015095424-appb-000053
的类标识定义为-1；
(4.3)利用训练样本集S对二分类器决策模型进行训练，以确定二分类支持向量机的参数αi及b；
(4.4)输出二分类支持向量机判决函数：
Figure PCTCN2015095424-appb-000054
其中sgn(·)为符号函数；
Figure PCTCN2015095424-appb-000055
表示训练数据样本数量；
(4.5)按判决函数对待测特征完成模式判决：测试过程中的判决投票按判决函数进行，若输出y＝1，则故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000056
的票数加1，否则，故障模式
Figure PCTCN2015095424-appb-000057
的票数加1。
所述步骤(4.3)中，利用训练样本集S对二分类器决策模型进行训练，以确定二分类支持向量机的参数αi及b的具体步骤为：
(4.3.1)标准化核矩阵：
Figure PCTCN2015095424-appb-000058
其中
Figure PCTCN2015095424-appb-000059
M表示电压信号样本向量的采集组数；
Figure PCTCN2015095424-appb-000060
式中diag(·)代表求对角阵，sqrt(·)代表求矩阵元素的均方根，更新
Figure PCTCN2015095424-appb-000061
表示标准化核矩阵；
(4.3.2)二分类器训练，其训练伪代码如下：
输入训练样本集：S＝{{S+},{S-}}；
处理过程：如果类标识yi＝+1,则
Figure PCTCN2015095424-appb-000062
否则
Figure PCTCN2015095424-appb-000063
如果类标识yi＝-1,则
Figure PCTCN2015095424-appb-000064
否则
Figure PCTCN2015095424-appb-000065
M表示电压信号样本向量的采集组数；
Figure PCTCN2015095424-appb-000066
(4.3.2)计算分类器参数：
实数
Figure PCTCN2015095424-appb-000067
偏置量
Figure PCTCN2015095424-appb-000068
其中(·)T代表矩阵或者向量的转置。
Figure PCTCN2015095424-appb-000069
表示标准化核矩阵。

Claims (4)

  1. 一种模拟电路故障模式分类方法，其特征在于，包括以下几个步骤：
    (1)利用数据采集板在模拟电路的每种故障模式Fi，i＝1,2,…,N下的待测节点处采集M组电压信号样本向量Vij,j＝1,2,…,M，Vij代表第i类故障模式的第j组电压信号样本向量，N代表故障模式的总数；
    (2)依次对工作在故障模式Fi，i＝1，2，...，N下的电压信号样本向量Vij，j＝1，2，...，M利用子空间投影提取故障特征向量Vij F，Vij F表示第i种故障模式下，第j组电压信号样本的故障特征向量；
    (3)对提取的故障特征向量Vij F进行标准化处理，得到标准化故障特征向量
    Figure PCTCN2015095424-appb-100001
    其计算方法为：
    Figure PCTCN2015095424-appb-100002
    (4)依次对两种不同故障模式
    Figure PCTCN2015095424-appb-100003
    和
    Figure PCTCN2015095424-appb-100004
    构建一个二分类支持向量机，其中i1＝1，2，...，N，i2＝1，2，...，N，(i1≠i2)，N为故障模式总数，则总共能构建N(N-1)/2个不同的二分类支持向量机；
    (5)将待测标准化故障特征同时送入N(N-1)/2个二分类支持向量机进行分类判决，根据每个二分类支持向量机的分类结果统计票数，若待测故障模式属于故障模式Fi，i＝1，2，...，N，则Fi的票数加1，最后所得投票数最多的故障模式即为待测电路所属的故障模式。
  2. 根据权利要求1所述的模拟电路故障模式分类方法，其特征在于，所述步骤(2)中利用子空间投影提取故障特征向量Vij F的步骤为：
    (2.1)计算电压信号样本向量Vij维数：L＝length(Vij)；
    (2.2)生成L×L维托普利兹变换矩阵Φ:
    Figure PCTCN2015095424-appb-100005
    其中
    Figure PCTCN2015095424-appb-100006
    k＝1,2，...，L；
    (2.3)计算电压信号样本向量Vij在托普利兹变换矩阵Φ内的投影向量：VP＝ΦTVij，其中T表示转置矩阵；
    (2.4)求最大投影子空间及故障特征向量Vij F：
    (2.4.1)初始化子空间投影坐标维数K：
    Figure PCTCN2015095424-appb-100007
    其中
    Figure PCTCN2015095424-appb-100008
    代表向上取整，N为待测电路故障模式总数；
    (2.4.2)构建最大投影子空间索引向量I，其维数为1×K，并将其初始化为1×K维的0向量，即I＝[0 0 … 0]，同时构建一计数变量p，初始化p＝1；
    (2.4.3)更新最大投影子空间索引向量I：I(p)＝Index(Max(|Vp|))，此处I(p)代表I向量中的第p个向量值，Max(·)代表求向量元素最大值，VP表示电压信号样本向量Vij在托普利兹变换矩阵Φ内的投影向量,Index(·)代表求索引；
    (2.4.4)判断：p<K？,如果不是，则执行步骤(2.4.5)；否则，执行p＝p+1,且用0值替换投影向量VP中最大元素，返回步骤(2.4.3)；
    (2.4.5)以I向量元素作为托普利兹变换矩阵Φ的行索引值，提取对应行向量构成矩阵ΦΛ，其维数为K×L；
    (2.4.6)计算最大投影子空间
    Figure PCTCN2015095424-appb-100009
    (2.4.7)计算子空间投影故障特征向量
    Figure PCTCN2015095424-appb-100010
    Figure PCTCN2015095424-appb-100011
  3. 根据权利要求1所述的模拟电路故障模式分类方法，其特征在于，步骤(4)中，每个二分类支持向量机的具体构建步骤为：
    (4.1)构建二分类器决策模
    Figure PCTCN2015095424-appb-100012
    其中
    Figure PCTCN2015095424-appb-100013
    代表训练数据样本数量，xi称为支持向量，αi为某一实数，b为偏置量， yi∈y＝{+1,-1}为类标识；
    (4.2)划分训练样本集：将故障模式
    Figure PCTCN2015095424-appb-100014
    和
    Figure PCTCN2015095424-appb-100015
    下的标准化故障特征
    Figure PCTCN2015095424-appb-100016
    及
    Figure PCTCN2015095424-appb-100017
    j＝1，2，...，M构成训练样本集S＝{{S+},{S-}},其中
    Figure PCTCN2015095424-appb-100018
    Figure PCTCN2015095424-appb-100019
    的类标识定义+1，
    Figure PCTCN2015095424-appb-100020
    的类标识定义为-1；
    (4.3)利用训练样本集S对二分类器决策模型进行训练，以确定二分类支持向量机的参数αi及b；
    (4.4)输出二分类支持向量机判决函数：
    Figure PCTCN2015095424-appb-100021
    其中sgn(·)为符号函数；
    Figure PCTCN2015095424-appb-100022
    表示训练数据样本数量；
    (4.5)按判决函数对待测特征完成模式判决：测试过程中的判决投票按判决函数进行，若输出y＝1，则故障模式
    Figure PCTCN2015095424-appb-100023
    的票数加1，否则，故障模式
    Figure PCTCN2015095424-appb-100024
    的票数加1。
  4. 根据权利要求3所述的模拟电路故障模式分类方法，其特征在于，所述步骤(4.3)中，利用训练样本集S对二分类器决策模型进行训练，以确定二分类支持向量机的参数αi及b的具体步骤为：
    (4.3.1)标准化核矩阵：
    Figure PCTCN2015095424-appb-100025
    其中
    Figure PCTCN2015095424-appb-100026
    i,j＝1,2,…,2M；M表示电压信号样本向量的采集组数；
    Figure PCTCN2015095424-appb-100027
    式中diag(·)代表求对角阵，sqrt(·)代表求矩阵元素的均方根，更新
    Figure PCTCN2015095424-appb-100028
    Figure PCTCN2015095424-appb-100029
    Figure PCTCN2015095424-appb-100030
    表示标准化核矩阵；
    (4.3.2)二分类器训练，其训练伪代码如下：
    输入训练样本集：S＝{{S+},{S-}}；
    处理过程：如果类标识yi＝+1,则
    Figure PCTCN2015095424-appb-100031
    否则
    Figure PCTCN2015095424-appb-100032
    如果类标识yi＝-1,则
    Figure PCTCN2015095424-appb-100033
    否则
    Figure PCTCN2015095424-appb-100034
    M表示电压信号样本向量的采集组数；
    Figure PCTCN2015095424-appb-100035
    (4.3.2)计算分类器参数：
    实数
    Figure PCTCN2015095424-appb-100036
    偏置量
    Figure PCTCN2015095424-appb-100037
    其中(·)T代表矩阵或者向量的转置；
    Figure PCTCN2015095424-appb-100038
    表示标准化核矩阵。
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