MATLAB在自动测试系统中的应用及仿真分析，这篇论文主要讨论了MATLAB软件在自动测试系统中的功能及应用，并侧重于MATLAB神经网络工具箱在故障诊断平台中的应用和仿真分析。以下是根据文档提供的内容，详细介绍的知识点：
1. 自动测试系统(ATS)的结构特点：自动测试系统是一种利用计算机或可编程控制器协调各可程控测量仪器的智能测试系统。该系统通常包括系统硬件平台、系统软件平台和故障诊断平台。
2. 故障诊断过程：故障诊断通常涉及三个步骤，首先是检测设备状态的特征信号；其次是提取检测到的特征信号中的征兆；最后是根据征兆和其它诊断信息识别设备的状态。
3. 故障诊断方法：故障诊断方法多样，其中包括基于神经网络的故障诊断专家系统。该系统结合了领域专家的经验和神经网络强大的运算及模式匹配能力，适用于诊断信息少、难以确诊故障的场景。
4. MATLAB软件功能介绍：MATLAB软件是一款由MathWorks公司开发的高效率数值计算和可视化软件。它提供了数值分析、矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像处理等多种功能，并拥有多个针对不同学科的工具箱。MATLAB的开放环境使其成为控制界广泛使用的编程语言。
5. MATLAB在自动测试系统中的应用：在现代自动测试设备中，MATLAB软件被用于开发自动测试系统的关键软件部分，从而决定了系统的先进性、可靠性和实时性。MATLAB神经网络工具箱特别被用于构造自动测试系统的故障诊断网络模型和仿真分析。
6. 神经网络工具箱函数的使用：通过MATLAB神经网络工具箱的相关函数，可以建立一个网络，使输入的特征信号和输出的故障模式能够一一对应。通过神经元之间连接权值的不断调整，可以建立一个稳固的神经网络模型。
7. 仿真分析：文章说明了如何利用神经网络工具箱进行故障诊断网络模型的仿真研究，包括确定网络模型、网络训练和性能检验等步骤。通过仿真，可以检验网络性能是否满足故障诊断的精度要求。
8. 仿真结果：仿真结果表明，利用MATLAB神经网络工具箱构造的故障诊断模型非常有效，可以满足诊断精度的要求，并适合对复杂系统内各种电子元器件进行性能检测。
9. 关键词解读：论文的关键词包括自动测试系统（ATS）、MATLAB、神经网络、故障诊断和仿真。这些关键词突出了文章讨论的核心内容和技术方向。
通过上述知识点的介绍，可以深刻理解MATLAB在自动测试系统中的应用，特别是神经网络工具箱在故障诊断平台中的作用。同时，这也展示了MATLAB在数据处理、数据分析方面强大的功能，以及其在工业界的广泛应用。
