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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于GAF‑DRSN的TSV故障测试方法，该方法首先通过三维电磁仿真软件HFSS设计TSV缺陷模型，将不同缺陷的TSV所提取的S参数作为测试参数；然后利用GAF将采集到的S参数特征数据转换为二维图像；最后利用DRSN模型对转换后的TSV不同故障类型图像数据进行准确的故障识别。仿真结果表明，该方法的能有效的对各种故障类型进行分类，平均准确率达到98％以上，具有准确率高，泛化能力强等优点。
主权项：1.基于GAF-DRSN的TSV故障测试方法，其特征在于：所述TSV故障识别分类方法是按照下列步骤进行的：1通过三维电磁仿真软件HFSS搭建TSV三维模型，对TSV进行电学特性分析。然后建立TSV发生电阻开路故障，短路故障的三维模型，分析故障的结构参数变化对信号传输性能的影响，提取发生故障TSV模型中的S参数数据，作为区分不同故障的分类标签。2将提取的S参数特征数据作为格拉姆算法的输入，导入格拉姆算法，运行后可得到不同故障的TSV特征图，设置图片大小为64×64；然后将信号特征图输入DRSN网络提取深层的图片特征，最后通过全连接层和softmax映射到最后的分类数目上，最后得到TSV故障分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 基于GAF-DRSN的TSV故障测试方法
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