电路的复杂程度随着电子技术、集成电路技术以及计算机技术的快速发展也在不断增加,电子设备中的电路一旦发生故障,系统可能会无法正常运行甚至造成经济损失,因此,研究模拟电路的故障诊断方法具有重要意义。模拟电路故障诊断存在一定的难度在于模拟电路的连续性、容差性以及非线性等因素。近年来,各种故障诊断技术在电子技术的不断发展过程中诞生。其中,基于模式识别的故障诊断方法在大量故障数据条件下,无需掌握电路知识与求解电路,即可实现故障状态的检测与分类。该类方法的故障诊断结果受故障特征以及所构建的故障诊断模型性能的影响,由于模拟电路的非线性与容差性等因素,导致特征数据往往呈现高维度,存在干扰以及冗余信息等,从而降低故障诊断精度。针对上述问题,本文主要开展对故障特征提取方法与降维方法的研究。主要内容如下:(1)研究基于最大重叠离散小波包变换(Maximum Overlap Discrete Wavelet Package Transform,MODWPT)的模拟电路故障特征提取方法,模拟电路信号经MODWPT分解,对分解得到的终端节点进行重构,计算重构信号的能量作为原始特征,构成原始特征集。(2)提出改进最大边界准则(Maximum Margin Criterion,MMC)降维算法,其降维优化目标是在最大化异类样本间距离时,考虑同类样本间近邻关系,从而使降维后的样本数据中,同类数据距离减小,异类数据距离变大,从而提高降维后数据的可分性。(3)基于随机森林分类算法分别构建模拟电路故障诊断模型,采用国际标准电路中CSTV滤波器进行仿真实验分析,验证所提出方法的有效性。为验证随机森林算法用于故障模式识别的优越性,还分别基于支持向量机与K最近邻算法构建故障诊断模型进行实验对比。实验结果表明,本文所提出的基于MODWPT的模拟电路故障特征提取方法能够有效的提取故障特征,提高故障诊断准确率;本文提出的改进MMC的降维算法能够在将高维特征集映射到低维空间的同时,降低冗余信息,提高降维后特征集的可分性,从而更有利于故障模式识别,提高故障诊断精度。当选取合适的降维维数时,可明显提升模型的诊断性能,达到理想的诊断准确率。