1.一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集场效晶体管的每组电气参数数据，其中，每组采集的电气参数数据包括预设数量个；分别对每组电气参数数据进行特征分解得到每组的每个IMF分量；对每组电气参数数据和IMF分量分别进行分段处理得到电气数据段和每个IMF分量的特征数据段；

根据每组电气参数数据所在电气数据段的数据分布差异和极值分布情况得到每组电气参数数据的初始含噪因子；

根据每组与其他组的每个IMF分量的特征数据段中数据的波动分布情况的差异以及所述初始含噪因子，得到每组的每个IMF分量的数据段含噪因子；根据每组与其他组的IMF分量的幅值差异对每组电气参数数据的初始含噪因子进行修正，得到每组电气参数数据的全局含噪因子；

根据每组与其他组的每个IMF分量中相同的特征数据段下数据分布差异情况以及所述数据段含噪因子，得到每组的每个IMF分量的差异因子；

根据所述全局含噪因子和所述差异因子得到每组的每个IMF分量的小波阈值，利用小波阈值对每组的每个IMF分量进行去噪，根据去噪结果获得重组数据进行场效晶体管的测试。

2.根据权利要求1所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述根据每组电气参数数据所在电气数据段的数据分布差异和极值分布情况得到每组电气参数数据的初始含噪因子，具体包括：对于任意一组电气参数数据，获取电气参数数据的极值点数据，根据每个电气数据段中电气参数数据的波动分布与数据整体的波动差异、每个电气数据段中极值点数据的数量分布，得到该组电气参数数据的初始含噪因子。

3.根据权利要求1所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述该组电气参数数据的初始含噪因子的获取方法具体为：；

其中， 表示第i组电气参数数据的初始含噪因子， 表示第i组电子参数数据的电气数据段的数量， 表示第i组电气参数数据的第m个电气数据段中所有电气参数数据的标准差， 表示第i组电气参数数据中所有电气数据段对应的标准差的均值， 表示第i组电气参数数据的第m个电气数据段中包含的极值点数据的数量， 表示第i组电气参数数据中所有电气数据段对应的极值点数据的数量的均值，Norm( )表示线性归一化函数。

4.根据权利要求1所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述根据每组与其他组的每个IMF分量的特征数据段中数据的波动分布情况的差异以及所述初始含噪因子，得到每组的每个IMF分量的数据段含噪因子，具体包括：将任意一组记为目标组，将除了目标组之外的其他组记为目标组的对照组；将任意一个特征数据段记为目标特征数据段，将任意一个IMF分量记为目标分量；

获取每组的目标分量在目标特征数据段中所有数据的标准差，记为每组的目标分量在目标特征数据段中的标准差系数；对每个对照组电气参数数据的初始含噪因子进行负相关归一化处理得到每个对照组的权重系数；

计算目标组与每个对照组的目标分量在目标特征数据段中的标准差系数之间的差异得到每个对照组在目标特征数据段中的差异系数，将每个对照组在目标特征数据段中的所述权重系数和差异系数的乘积的平方作为每个对照组在目标特征数据段中的含噪程度；计算所有对照组在目标特征数据段中的含噪程度的均值，得到目标组的目标分量在目标特征数据段的数据段含噪因子。

5.根据权利要求4所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述根据每组与其他组的IMF分量的幅值差异对每组电气参数数据的初始含噪因子进行修正，得到每组电气参数数据的全局含噪因子，具体包括：对目标组电气参数数据的初始含噪因子进行归一化处理得到第一系数；

计算目标组的目标分量的幅值与每个对照组的目标分量的幅值之间的DTW距离；计算每个对照组在所有IMF分量下对应的DTW距离的均值与所述权重系数的乘积得到每个对照组的参考系数；将所有对照组的参考系数的均值与所述第一系数的乘积作为目标组电气参数数据的全局含噪因子。

6.根据权利要求4所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述根据每组与其他组的每个IMF分量中相同的特征数据段下数据分布差异情况以及所述数据段含噪因子，得到每组的每个IMF分量的差异因子，具体包括：根据目标组与每个对照组的目标分量在目标特征数据段中的标准差系数之间的差异、目标组的目标分量在目标特征数据段的数据段含噪因子以及每个对照组的目标分量在目标特征数据段的数据段含噪因子，得到目标组的目标分量的差异因子。

7.根据权利要求1所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述目标组的目标分量的差异因子的获取方法具体为：将第i组作为目标组，除了第i组之外的其他所有组均为第i组的对照组，将第m个特征数据段作为目标特征数据段，将第k个IMF分量作为目标分量，则目标组的目标分量的差异因子的计算公式为：；

；

；

其中， 表示第i组的第k个IMF分量的差异因子， 表示IMF分量中特征数据段的总数量， 表示第i组的第k个IMF分量中第m个特征数据段的权值， 表示第n个对照组的第k个IMF分量中第m个特征数据段的权值， 表示第i组的第k个IMF分量在第m个特征数据段的数据段含噪因子， 表示第n个对照组的第k个IMF分量在第m个特征数据段的数据段含噪因子；N表示所有组的总数量， 表示目标组的目标分量在目标特征数据段中的标准差系数， 表示第n个对照组的目标分量在目标特征数据段中的标准差系数，Norm( )表示线性归一化函数。

8.根据权利要求1所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述根据所述全局含噪因子和所述差异因子得到每组的每个IMF分量的小波阈值，具体包括：将每组的每个IMF分量的差异因子与每组电气参数数据的全局含噪因子之间的乘积的归一化值作为每组的每个IMF分量的小波阈值。

9.根据权利要求1所述的一种场效晶体管智能测试方法，其特征在于，所述对每组电气参数数据和IMF分量分别进行分段处理得到电气数据段和每个IMF分量的特征数据段，具体包括：获取每组的每个IMF分量的周期长度，计算所有周期长度的最小公倍数作为分段长度；

利用所述分段长度对每组电气参数数据和IMF分量分别进行分段处理得到电气数据段和每个IMF分量的特征数据段。

10.一种场效晶体管智能测试系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑9任一项所述的一种场效晶体管智能测试方法的步骤。