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对照组主机搭载传统识别系统。在其他影响因素不发生改变的前提下，应用控制变量法分别记录应用实验组、对照组识别系统后相关实验数据的变化情况。
3.1 前期实验准备
相关实验参数及具体实验环境配置结果如表2所示。
为保证实验结果的绝对公平性，除所采用识别系统不同外，实验组、对照组其他实验参数始终保持一致。
3.2 电量采集精度对比
在模数转换参量等于0.46的条件下，以100 min作为实验时间，分别记录在该段时间内，应用实验组、对照组识别系统后，电量采集精度的变化情况，详细实验对比结果如图4所示。
分析图4可知，随着实验时间的增加，实验组、对照组电量采集精度出现了明显的分层趋势，在整个实验过程中，实验组数值始终处于对照组数值上方。实验组电量采集精度最大值超过90%，且出现频率相对较高;对照组电量采集精度最大值仅达到40%，且出现频率较低，远低于理想极值区间。综上可知，在模数转换参量等于0.46的条件下，应用基于神经网络的模数转换电路动态误差源识别系统，可使电量采集精度数值大幅提升。
3.3 单位时间内的信号识别量对比
在动态误差源识别系数等于0.82的条件下，以20 min作为单位时间长度，分别记录在5个单位时间长度内，应用实验组、对照组识别系统后信号识别量的具体变化情况，详细实验对比结果如表3，表4所示。
对比表2，表3可知，在前3组单位时间内，实验组信号识别量都保持稳定的上升状态，从第4组单位时间开始，上升幅度逐渐缩小，直至第5组单位时间，实验组信号识别量开始出现稳定状态。整个实验过程中，实验组信号识别量共上升了2.0×109 TB，最大值7.7×109 TB与理想极值5.0×109 TB相比，上升了2.7×109 TB。
对比表2，表4可知，在整个实验过程中，对照组信号识别量始终保持上升、下降交替出现的变化趋势，但随着实验时间的增加，最小值始终保持为2.6×109 TB，最大值却出现不断下降的变化趋势，阶段性最大值从3.7×109 TB下降至3.1×109 TB，低于理想极值5.0×109 TB，更远低于实验组数值结果。综上可知，在动态误差源识别系数等于0.82的条件下，应用基于神经网络的模数转换电路动态误差源识别系统，可促进信号识别量的稳定提升。
4 结 语
从实际应用结果来看，基于神经网络模数转换电路动态误差源识别系统可在兼顾电量采集精度的同时，提升单位时间内的信号识别量，更加符合理想狀态下的系统应用需求。从搭建角度来看，新型动态误差源识别系统以CNN神经网络作为硬件执行基础，在模数转换电路等元件的支持下，对识别精度进行不断提纯。未来相关科研机构将在此系统的基础上，全面发掘模数转换电路在误差源识别领域的实用能力，力求使我国的模拟电路处理技术达到国际领先水平。
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