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在集成电路测试领域常常需要对测试集和测试响应进行频谱分析,计算其频谱主分量,用于指导测试产生和进行测试数据压缩等。提出一种用KM(Kuhn-Munkras)算法增强测试集频谱主分量的方法,先根据测试集和其频谱主分量矩阵构建二分图模型和权值矩阵,把增强频谱主分量的问题转化为二分图的匹配问题,然后用KM算法求解。根据匹配关系调整测试集中测试向量的顺序后,频谱主分量和测试集的相关性增加,频谱主分量得到增强。在ISCAS-89基准电路测试集的实验表明,测试集排序后,其频谱主分量的相关性提高了19.05%,测试集残差FDR编码压缩率提高了4.59%。 相似文献
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该文提出一种用于测试数据压缩的自适应EFDR(Extended Frequency-Directed Run-length)编码方法。该方法以EFDR编码为基础,增加了一个用于表示后缀与前缀编码长度差值的参数N,对测试集中的每个测试向量,根据其游程分布情况,选择最合适的N值进行编码,提高了编码效率。在解码方面,编码后的码字经过简单的数学运算即可恢复得到原测试数据的游程长度,且不同N值下的编码码字均可使用相同的解码电路来解码,因此解码电路具有较小的硬件开销。对ISCAS-89部分标准电路的实验结果表明,该方法的平均压缩率达到69.87%,较原EFDR编码方法提高了4.07%。 相似文献
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