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以CMOS电路动态电流(IDDT)为研究对象，提出了一种针对 IDDT测试信号数据的预处理方法。该方法从统计角度出发，通过计算故障电路IDDT的标准差和偏斜度得到故障特征。文中采用CMOS与非门电路进行仿真，将该方法与小波变换预处理方法进行对比，并结合概率神经网络分类方法对故障进行诊断。仿真结果证明了基于IDDT标准差和偏斜度预处理方法的有效性，并且结合概率神经网络对晶体管桥接故障、阻性开路故障和晶体管参数故障的故障诊断平均正确率达到90.7%。