申请/专利权人：北京中成康富科技股份有限公司

申请日：2024-02-01

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117686890B

主分类号：G01R31/28

分类号：G01R31/28

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种用于毫米波治疗仪的单板测试方法及系统，涉及单板测试技术领域。其首先将控制电压时间序列和输出频率时间序列分别按照时间维度排列后进行局部时序分析以得到控制电压局部时序特征向量的序列和输出频率局部时序特征向量的序列，接着，使用序列交互响应模块对所述输出频率局部时序特征向量的序列和所述控制电压局部时序特征向量的序列进行处理以得到控制电压‑输出频率粒度响应性交互融合特征向量作为所述控制电压‑输出频率粒度响应性交互融合特征，最后，基于所述控制电压‑输出频率粒度响应性交互融合特征，确定被测试毫米波治疗仪的VCO芯片的性能是否正常，这样可以提高单板测试的效率和准确性。

主权项：1.一种用于毫米波治疗仪的单板测试方法，其特征在于，包括：获取控制电压时间序列和输出频率时间序列；将所述控制电压时间序列和所述输出频率时间序列分别按照时间维度排列为控制电压时序输入向量和输出频率时序输入向量；对所述控制电压时序输入向量和所述输出频率时序输入向量进行局部时序分析以得到控制电压局部时序特征向量的序列和输出频率局部时序特征向量的序列；使用序列交互响应模块对所述输出频率局部时序特征向量的序列和所述控制电压局部时序特征向量的序列进行处理以得到控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征向量作为所述控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征；以及基于所述控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征，确定被测试毫米波治疗仪的VCO芯片的性能是否正常；其中，对所述控制电压时序输入向量和所述输出频率时序输入向量进行局部时序分析以得到控制电压局部时序特征向量的序列和输出频率局部时序特征向量的序列，包括：对所述控制电压时序输入向量和所述输出频率时序输入向量进行同尺度向量切分以得到控制电压局部时序输入向量的序列和输出频率局部时序输入向量的序列；通过基于第一深度神经网络模型的控制电压时序模式特征提取器对所述控制电压局部时序输入向量的序列进行特征提取以得到所述控制电压局部时序特征向量的序列；以及通过基于第二深度神经网络模型的输出频率时序模式特征提取器对所述输出频率局部时序输入向量的序列进行特征提取以得到所述输出频率局部时序特征向量的序列；其中，使用序列交互响应模块对所述输出频率局部时序特征向量的序列和所述控制电压局部时序特征向量的序列进行处理以得到控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征向量作为所述控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征，包括：基于所述输出频率局部时序特征向量的序列和所述控制电压局部时序特征向量的序列之间的相关度进行注意力增强以得到注意力增强输出频率局部时序特征向量的序列和注意力增强控制电压局部时序特征向量的序列；融合所述输出频率局部时序特征向量的序列和所述注意力增强输出频率局部时序特征向量的序列中相应位置的特征向量以得到输出频率局部融合特征向量的序列，并融合所述控制电压局部时序特征向量的序列和所述注意力增强控制电压局部时序特征向量的序列中相应位置的特征向量以得到控制电压局部融合特征向量的序列；对所述输出频率局部融合特征向量的序列进行最大值池化处理以得到输出频率局部融合最大值池化特征向量，并对所述控制电压局部融合特征向量的序列进行最大值池化处理以得到控制电压局部融合最大值池化特征向量；以及融合所述输出频率局部融合最大值池化特征向量和所述控制电压局部融合最大值池化特征向量以得到所述控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征向量；其中，基于所述控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征，确定被测试毫米波治疗仪的VCO芯片的性能是否正常，包括：对所述控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征向量进行特征分布优化以得到优化控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征向量；以及将所述优化控制电压-输出频率粒度响应性交互融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示被测试毫米波治疗仪的VCO芯片的性能是否正常。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京中成康富科技股份有限公司 用于毫米波治疗仪的单板测试方法及系统

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