在模拟电路故障诊断中，由于标准的BP神经网络算法在训练样本时存在着收敛速度慢、分布不均匀、效率不高等缺点，导致电路的整体诊断性能下降。提出了一种将Levenberg-Marquardt(LM)算法与神经网络相结合的方法，对电路的脉冲信号进行多尺度分解，提取故障特征作为神经网络的输入对网络进行训练。实验仿真表...

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