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提出了一种基于小波变换、傅立叶变换与神经网络相结合的模拟电路故障诊断新方法.该方法使用小波变换和傅立叶变换对模拟电路在各种故障状态下进行特征的提取,即首先对电路在各种故障状态下的节点电压信号进行小波变换以将干扰信号（如噪声）除去,防止不相关的能量混在有效信号中,然后采用傅立叶变换进行分析,得到有效信号频谱,提取其能量值再经主元分析与归一化处理后作为故障特征,采用概率型神经网络实现故障的定位.分析与仿真结果表明,本文方法获得了较好的故障分辨率与诊断正确率.