摘要
本发明涉及射频四极加速器技术领域,特别涉及采用支持向量机预测射频四极加速器电磁场分布的方法,包括通过预先设置电场探针和霍尔传感器采集射频四极加速器中的电场信号、磁场信号和电磁场分布;对采集到的电场信号和磁场信号进行去噪、去趋势、归一化和平滑处理,以提高信号质量和后续分析的准确性;对采集的电场信号进行小波变换分析,提取电场特征参数,对采集的磁场信号进行小波变换分析,提取磁场特征参数。本发明采用小波变换与支持向量机相结合的方法,能够充分发挥小波变换在多尺度信号分析和噪声抑制方面的优势,同时利用SVM的强大分类和回归能力,显著提高射频四极加速器电磁场分布预测的精度、效率、鲁棒性和适应性。
技术关键词
支持向量机
机器学习模型
电场
射频
离散小波变换
霍尔传感器
数据
加速器技术
复杂度
标记
噪声抑制
信号分析
探针
冗余
鲁棒性
数值
频率
系统为您推荐了相关专利信息
贮藏运输装置
电压转换装置
物理
贮藏运输方法
导线
防火墙日志
训练机器学习模型
识别方法
网络安全技术
数据
有害气体检测设备
猪舍
有害气体监测
清粪装置
可见光图像
信号检测方法
统计学特征
训练机器学习算法
载波
样本
有源天线单元
基带处理单元
组网方法
频段
生成发射信号