模拟电路故障诊断一直以来都是十分必要且有意义的,已成为热门的研究课题。传统的模拟电路故障诊断的方法也有很多种,但是它们一般都是用于诊断开路、短路这种硬故障的,难以发现在电路中的各个元器件存在类似器件缺陷或缓慢失效之类的软故障。此外,在很多情况下,一些电路只有一个可测试点,也就是它的输出端,传统的方法根本无法对它们进行有效诊断。而基于神经网络的模拟电路故障诊断方法可以很好地解决这些问题。本文研究了基于神经网络的模拟电路故障诊断的一般方法和诊断步骤,探讨了BP网络的结构设计、训练算法以及用于故障诊断的优势,研究了选取有效采样点和基于小波变换的故障特征提取方法,最后选取了一个典型滤波器电路,使用PSPICE和MATLAB软件对故障诊断过程进行了具体的仿真实现。实验结果表明,BP神经网络能够有效的对故障特征进行分类和识别,可以达到故障自动定位和诊断的目的,且诊断率高,而几种提取故障特征的方法都是可行有效的。总之,基于神经网络的方法,对于解决模拟电路的单点可测、单个软故障诊断问题是切实有效的。