随着社会智能化的加速，电子设备中电路的集成规模和复杂度也随之变高，因此对电路测试提出更高的要求。模拟电路故障诊断作为电路测试领域研究的重点，自提出以来，取得了一定的研究成果，但由于电路元件存在容差性、非线性以及所提诊断模型难以量化等问题，模拟电路故障诊断技术仍存在提升空间。
　　本文将模拟电路的故障诊断方法作为研究核心，以缩短诊断时间、提高诊断精度和提升模型稳定性为目的，以信号处理技术为基础，对机器学习相关算法在模拟电路诊断领域的应用进行有益探索。主要研究内容与贡献如下：
　　1.针对小波分析在故障诊断领域存在故障信号分解不彻底的问题，深入研究了小波包变换在模拟电路故障特征提取领域的应用。通过对小波分析和小波包变换的理论研究与对比，总结出小波包变换更适用于该领域，并给出基于小波包变换的模拟电路故障特征提取方法的具体步骤和流程。
　　2.针对在故障诊断中蝙蝠算法寻优过程易出现早熟和BP神经网络易陷入局部最优解这两个问题，提出了一种基于小波包和CRBA-BP的模拟电路故障诊断方法。利用混沌理论以及具有振荡特性的正弦函数对蝙蝠算法（BA）中的脉冲发射率和脉冲响度进行改进，然后将改进后的蝙蝠算法（CRBA）对BP神经网络权值和阈值进行寻优，构建CRBA-BP故障诊断模型。
　　3.针对传统算法存在诊断精度过低的问题，探索了XGBoost算法在模拟电路故障诊断领域的应用。对于 XGBoost 具有高效、灵活、可移植性强的特点，本文将其应用到模拟电路故障诊断领域，提出了基于小波包变换和 XGBoost 的模拟电路故障诊断方法。
　　4.针对模型参数对XGBoost诊断性能影响较大的问题，提出了基于小波包和暴力搜索寻优 XGBoost 的模拟电路故障诊断方法。通过大量仿真实验，研究了学习率、决策树数量、最大树深对模型的影响，并给出各自的调优范围和寻优方法。利用暴力搜索寻优方法对三个参数的研究成果进行整合，实现多参数寻优。
　　本文基于PSpice、Python和MATLAB仿真平台，利用四运放双二次高通滤波器和跳蛙滤波器电路进行仿真实验。结果表明：与 PSO-BP、CS-BP、BA-BP 相比， CRBA-BP 的整体诊断性能最高；与 BP 和 SVM 等该领域传统方法相比，XGBoost在该领域具有较强的诊断效率；与 XGBoost 寻优前期和中期相比，暴力搜索寻优后的XGBoost诊断精度最高。上述实验验证了本文所提方法的有效性。