摘要
本申请涉及智能检测领域,提供了一种光模块数据采集分析方法及系统,其采用基于深度学习的时序数据分析和处理技术,通过对光模块在多个时间点的发射光功率值、接收光功率值以及误码率数据进行时序分析进而来判断当前时间点光模块是否出现故障。这样,能够更全面地了解光模块的运行状态,捕捉到性能变化的趋势,进而提高光模块故障检测的准确性和可靠性。
技术关键词
数据采集分析方法
融合时序分析
数据采集分析系统
卷积神经网络模型
光模块光功率
调制误码率
编码器
特征提取单元
数据编码
特征值
视角
HTTP请求
项目
分类器
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
图片
数据采集层
卷积神经网络模型
机器可读程序
算法优化技术
胶带制作方法
模型训练模块
无线通信模块
耐酸碱
数据获取模块
图像采集方法
活动轮廓
OCT系统
初始轮廓
斯托克斯参数
列车滚动轴承
状态识别方法
数据
卷积神经网络模型
种子