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基于BP神经网络的电子设备故障诊断，以其不需要建立故障诊断模型，易于智能化实现等优势，发展较为迅速，而采用此方法的故障诊断大部分以故障树获得的特征参数为依据；由于电子设备往往由大量的工作模块组成，各组成模块之间相互耦合、联系紧密，仅仅依靠故障树获得的特征参数难以较好地反映设备状态；所以基于这些特征参数的BP神经网络故障诊断往往诊断率较低；将小波分析的方法运用于特征参数的提取中，利用BP神经网络模式识别完成电台故障诊断；最后通过获得的实测数据进行了实例分析，验证了该方法对于提高电子设备故障诊断率，是可行有效