近年来,随着我国航天军事等领域的飞速发展,多余物问题成为限制密封电子元器件性能安全的重要问题。微粒噪声碰撞检测是当下对于多余物检测的出厂必做试验。由于组件信号与多余物信号的输出波形相仿,组件信号在输出时甚至会覆盖多余物信号,所以传统的微粒噪声碰撞检测系统无法精准判断多余物信号的有无。本论文就是在此现状下开展。目标是在Python环境下搭建出一套高效的支持向量机分类模型,从而实现对组件信号与多余物信号分类识别的最优化,解决当下多余物的误判和漏判问题,并可将其制定入组件信号识别编制规定。本论文首先通过微粒碰撞噪声硬件检测系统(Particle Impact Noise Detection,PIND),测得的PIND信号,再使用三门限提取脉冲算法、补零法、离散傅里叶变换法,处理规整脉冲信号,得到能被计算机识别、计算的具有研究意义的样本数据。之后分析实验获取的组件信号与多余物信号,选取能有效区分两种信号的特征并记录。再将具有分类特征和标签定义的样本数据导入Python,并训练不同核函数的SVM分类模型,对比分类精度,选出分类最优的核函数(本文选出的是RBF核)。后面使用优化后的网格搜索法寻找核函数的最优超参数组合(C,gamma),代入SVM分类模型并得到最为理想的分类识别效果。最后将优化后的SVM分类模型保存到数据库,以便后续数据处理时直接调用,实现实际应用。本文最终实现的SVM分类器模型分类精度高达92.8%,有效改善了组件信号与多余物信号的误判和漏判问题,对密封电子元器件的安全性检测具有重要研究意义。