随着时代在不停的进步,我国自主研发芯片越来越成为重中之重。芯片热也是近几年的关键词,但是在自主研发芯片的时候就会出现很多问题,因为现在的芯片越来越集成化了,所以当芯片一旦出现问题就会造成重大损失,并且在很多地方,投入电路测试中的成本也逐渐高于电路实际的研发成本;尤其是模拟电路集成芯片,被运用于医疗、航天、通讯等各种领域。尽管学者们对模拟电路故障诊断进行了深入研究与探讨,在未来仍将面临越来越多挑战,但是到目前为止,仍然没有一种成熟有效的方法能广泛的应用到实际电路中,因为模拟电路本身存在很多的制约条件,如:容差、阻差、非线性、有源和无源器件,这些条件都将会影响模拟电路本身;当模拟电路发生故障,没有一种能够有效的解决所有问题的方法。目前发表研究模拟电路故障诊断的论文有很多,人工智能方法居多,其主要依靠大量数据来完成模拟电路故障诊断。本文主要对输出电压进行测量,将测量的电压值作为矩阵模型来对电路进行故障诊断,以两个国际标准电路Sallen＿key、CTSV电路以及对数放大器电路作为实验研究对象;通过时间的不同,测量输出电压值,利用电压值的不同组成输出矩阵,然后以矩阵为模型基础,对矩阵的优化进行一系列的研究,从矩阵的特性和矩阵的降维、分类两方面着手,这能够更好的对模拟电路进行故障诊断,并且故障能够精确定位。本文涉及的工作和方法创新如下:（1）针对现有模拟电路故障诊断方法的人工神经网络、支持向量机（SVM）等人工智能算法,这些人工智能算法需要大量的训练样本,如果训练样本不够多或者训练时间不够,则会导致故障诊断率下降,所以本文提出了一种利用矩阵特征分析进行模拟电路故障诊断方法。该方法建立了一个输出响应方阵,当电路发生故障时,方阵中的元素会发生变化。根据矩阵理论,在对矩阵理论深入研究发现,矩阵里面的元素发生变化时,矩阵的谱半径和最大奇异值也会随之而改变,但是也可能发生两个矩阵拥有相同谱半径的情况,所以本文使用谱半径和最大奇异值来寻找矩阵之间的差异,在谱半径和最大奇异值共同的作用下,描述矩阵的特性。Sallen＿Key电路、对数放大器电路和CTSV电路的实验结果表明,该方法能够很好的判断模拟电路是否发生故障以及故障定位。本文中方法的有效性在Sallen＿Key电路、对数放大器电路、CTSV电路上得到了验证,并且在这三个电路中,故障诊断率高达100%。（2）本文进一步提出了一种将矩阵模型与机器学习相结合的方法,与传统的机器学习相对比,诊断率有所提高,同时也验证了矩阵模型对模拟电路故障诊断方法的可行性与有效性。针对模拟电路故障诊断特征提取和特征分类问题,提出了一种基于优化矩阵随机森林算法（Random Forest algorithm,RF）的模拟电路故障诊断方法,该方法建立在优化矩阵基础上,然后通过三个激励建立特殊的优化矩阵模型。此外,在仿真软件中,根据不同时间测量输出节点的电压值,由测量的电压值共同构建一个输出电压值矩阵。当电路发生故障时,随着激励的输入,输出响应矩阵中的元素会随之发生变化,通过使用局部均值分解生成一个新的优化矩阵,然后将优化矩阵输入到随机森林算法（RF）中,利用多维向量能够具有不同的有效特征,将优化的矩阵模型通过bagging和决策树的共同作用,能够准确的进行单故障和多故障的模拟电路故障诊断的研究。这与其他类型的人工智能算法相比,优化矩阵随机森林算法（RF）不仅能够同时满足特征提取和特征分类的效果,而且故障诊断率达到99.5%。