【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电磁干扰诊断方法，更具体地说，涉及一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法。
技术介绍
1、目前人们所处的电子和系统环境越来越复杂，设备和设备之间会产生相应的电磁干扰，为了保证设备和系统的正常运行，电磁干扰检测成为了保障电磁环境安全的必要手段，它可以避免或者减少电磁干扰问题产生的影响。面对电磁干扰问题，最好的办法就是在设计初期以及问题发生时及时对问题进行干扰诊断。
2、传统的电磁干扰问题主要还是依赖于人工干预，需要通过工程师的个人经验进行故障查找。但是由于现在的设备和系统集成度越来越高，内部结构复杂，并且各功能模块相互耦合，导致电磁干扰诊断变得困难。并且对于工程师来说很难快速准确的诊断出电磁干扰源，则需要寻找一种无需人工参与自动化的快速检测方式。
3、近几年，深度学习已经在许多故障检测领域有着很好的表现，其有自动学习的能力，可以通过构建不同深度的网络很好的学习数据和分类之间的映射关系，避免了人工特征提取的不全面和不准确性。针对电磁干扰领域，有学者使用resnet网络构建电磁干扰诊断模型，以及使用基于cnn...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，步骤S1中，对所述生成高质量的伪样本Xv具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，步骤S2中，对所述一维能量综合特征矩阵具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，步骤S3中，对所述一维峰值特征矩阵具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，步骤S4中，对所述基于EMS...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，步骤s1中，对所述生成高质量的伪样本xv具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电磁干扰诊断方法，其特征在于，步骤s2中，对所述一维能量综合特征矩阵具体为：
4.根据权利要求1所述的一种...
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