电子设备的故障大多出自模拟电路。随着电子工业迅速发展,电子设备的结构日益复杂,对模拟电路故障诊断的要求不断提高,对模拟电路故障诊断方法的研究也更具现实意义。因其自身存在许多困难,传统的故障诊断方法很难达到预期的效果,具有非线性映射特性的神经网络为模拟电路故障诊断提供了一条有效途径,本文研究了将小波分析与神经网络结合的模拟电路故障诊断方法。本文首先在分析模拟电路故障诊断基本思想的基础上,阐述了神经网络故障诊断的原理,探讨了用于故障诊断的BP网络的设计方法。然后,研究了将小波分析与神经网络结合用于模拟电路故障诊断的方法,松散型的结合通过小波分解输出信号提取各频段的能量作为故障特征输入到神经网络训练,紧致型的结合则将神经网络中的激励函数用特性良好的小波函数代替,通过对带通滤波器电路诊断的实例证明了小波神经网络方法的有效性、优越性。最后将虚拟仪器技术引入到模拟电路故障诊断领域,以负反馈放大器电路为例,设计完成基于LabVIEW的故障诊断系统,可实现故障的诊断和故障类型的显示,界面直观。总之,基于小波神经网络的方法对解决模拟电路故障诊断问题是切实有效的,将虚拟仪器技术应用到模拟电路故障诊断系统中,有很好的工程应用前景。