未知专利类型
本发明涉及机器学习技术领域，尤其是涉及一种MEMS振荡器的检测方法。所述方法包括以下步骤：获取MEMS振荡器的振荡信号数据，对MEMS振荡器的振荡信号数据进行振荡非线性图谱构造及谱域拓扑解析处理，以生成MEMS动态谱特征结构数据，对MEMS动态谱特征结构数据进行自适应模态检测及反馈逻辑构建，以生成MEMS实时反馈规则集，基于MEMS实时反馈规则集进行环境模拟校准及振荡动态干扰解耦，以生成振荡干扰缓解策略，利用振荡干扰缓解策略对MEMS振荡器进行自适应调整优化，以生成振荡器自调参数。借助机器学习。本发明能够对MEMS振荡器的性能和状态可以进行实时监测和预测。这有助于及早发现振荡器的异常行为。
发明专利
