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针对模拟电路运行过程中存在的不确定性，对传统的隐马尔可夫模型（HMM）进行了改进，将模型中满足不变性的状态转移概率矩阵改为时变状态转移概率矩阵，使之更符合实际情况。在状态初期为了防止状态转移概率发生过度更新，设置了更新概率控制因子。采用线性辨别分析（LDA）方法对测量信号进行特征提取，用于HMM的训练和测试，从而实现模拟电路早期故障的识别和诊断。仿真结果表明，改进后的HMM具有更强的故障识别和诊断能力。