常见的信号特征提取方法有：瞬时特征、高阶累积特征、小波变换、时频分析等。

K最邻近(K-Nearest Neighbors，K-NN)算法使用距离度量将新示例与现有的示例比较，以最近的类标进行分类。以上传统的方法结构简单，易于理解，但是存在效率低下、惰性学习等局限性。

目前更多地采用积极学习的算法，如支持向量机(Support Vector Machines，SVM)，把结构风险最小化原则应用于分类领域中，擅于处理小样本和二分类问题；神经网络(Neural Networks，NN)，是模拟人脑功能的一种数学模型，在多分类问题中表现更好。

LTC7050可以配置为对两个独立的电源轨供电，每个电源轨有单独的开/关控制、故障报告和电流检测输出；或者，该器件也可以配置为一个双相单输出转换器。

LTC7051单通道140A功率级利用LTC7050内核设计,通过单个电感提供更高的功率密度。

LTC7050双通道单片式功率驱动器在电气和热优化封装中完全集成了高速驱动器和低电阻半桥电源开关，以及全面的监控和保护电路。借助合适的高频控制器，该功率驱动器可形成具有先进的效率和瞬态响应的紧凑型大电流稳压器系统。

Silent Switcher®2架构和集成自举电源支持高速切换，通过衰减输入电源或开关节点电压过冲来降低高频功率损耗，并最大限度地减少伴随的EMI。

BP神经网络的运作核心是输入量经过隐藏层的正向传播得到输出量后,通过计算输出量与期望输出量之间的误差,将该误差反向传播,并在反向传播的过程中不断修正连接权重和阈值,不断减小网络的误差,直到误差趋近于零。

BP算法有下列优点:当BP神经网络具有足够多的隐藏层神经元时,可以拟合任意非线性函数:BP神经网络是一种全局拟合算法,具有较强的泛化能力。

BP网络基本结构,由i维的输入层x,中间的j个神经单元的单隐藏层J和m维的输出层Y构成。