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针对模拟电路故障诊断的神经网络存在结构规模较大的问题，提出一种基于小波一神经网络的模拟电路故障诊断方法。该法采用冲激响应来获取模拟电路的故障信号，采用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器，利用Haar小波分层次分解提取故障信号特征，该信号特征经主元分析和数据标称化后，作为用于故障诊断的神经网络的输入。基于该法故障诊断的基本原理，对一实例电路进行故障划类、小波函数及故障特征选择，给出计算故障特征的仿真编程及故障类别的识别方法。该法大大减少用于故障诊断的神经网络的输入数目，简化它的结构和减少其训练处理的时间