降低最大距离测试码输入功耗研究

伪随机测试在数字系统的故障测试中已经得到了多年的应用,但传统的伪随机测试存在着效率比较低的缺陷。针对该缺陷提出了在伪随机测试方法中引入测试码之间距离的概念。根据测试码之间距离越大,能检测到不同故障的数目概率也越大的假设,基于测试码之间距离的随机测试法（简称基于距离测试法）可以生成一组测试码序列。但是由于基于距离测试法所生成的测试码相邻间距离的变大,将造成相邻输入码之间的跳变次数增多,使得输入测试码时所需要的功耗急剧增大。针对该情况,提出对伪随机测试法生成的测试码输入顺序进行重新排序和调整的概念,从而达到降低测试功耗的最终目标。     

软硬件测试中预确定距离测试

在随机测试的基础上提出了VLSI电路测试中的一个新概念,即预确定距离测试.随机测试广泛应用于软硬件测试中已经有多年了.众所周知,随机测试中每个测试码都是随机选取的而不管它是否与先前生成的测试码重复.尽管由于测试码选取的随机性使得随机测试并不是十分有效,但是对它作了一些实质性修改从而大大提高了它的测试效率.在预确定距离测试中,总是选择总距离最大的测试码来进行测试,以便使得该测试码所检测到的故障与先前的测试码所检测到的故障尽可能地不同.还详细介绍了构造一个预确定距离测试序列的生成算法,并将其应用到软件测试中.最后,从基准电路上获得的实验结果以及从理论上的分析也表明这种新方法的有效性.     

伪随机序列的产生与随机性测试

介绍了伪随机序列的原理以及随机性测试的基本方法,提供了5种方法,并建立模型以便对所有的序列进行检测,对生成的m和Gold序列进行随机性检测,并将文本文件以二进制的方式读取,对得到的序列进行上述5种检测.     

基于准随机序列的测试性试验抽样方案

针对测试性试验和维修性试验中评估结果的分散性问题,分析了标准抽样方法存在的问题,研究提出了测试性试验对抽样的要求和基于准随机序列的抽样方案.工程试验和仿真表明,基于准随机序列的抽样方案可以显著改进抽样精度和覆盖性,降低分散性,具有很好的工程应用价值.     

基于伪随机测试的模数混合信号内建自测试法

利用伪随机序列作为测试激励,通过计算输入输出的互相关函数得到K维特征空间,在特征空间的基础上进行分析,判别电路有无故障,实验证明该方法简单可行,且提高了测试的效率和正确性,适用于模拟及混合信号测试,适用于混合信号电路的内建自测试（BIST）。     

集成学习中完全随机学习策略研究

以完全随机树(不包含属性选择过程的决策树)作为基学习器的集成，具有很好的性能。该文探讨了完全随机学习策略推广情况，实现了完全随机决策树桩算法和完全随机规则算法，分析有效的原因。实验表明，性能良好的完全随机算法，易于被许多初学者所掌握。     

伪随机变色灯

伪随机变色彩灯一旦开始运转,它的灯光颜色看起来一会儿是红色,一会儿是绿色,一会儿是黄色,有时灯光还熄灭一会儿,令人不可捉摸。表面看起来这三种颜色的灯光及不亮的状态是随机的,但实际是它的变化在总体上是有规律的,只不过变化较为复杂而已。电路原理电路原理图见图1。本作品由两个振荡器,频率调整器,灯光驱动电路和灯光显示电路组成。     

基于FPGA的雷达信号伪随机编码器设计

在某型号雷达升级项目中,为提高雷达的抗截获率和反干扰性能,分析了用伪随机编码器对雷达信号进行调制的可行性,并提供了升级方案,随后实现了该方案的硬件原理图设计,并进行了编译、逻辑综合和芯片适配,经过时序分析仿真,芯片资源和时钟频率完全满足雷达升级的设计指标.     

伪随机数与准随机数的比较

传统的随机数生成法主要采用逆转法,首先生成[0,1]区间上的均匀分布U,然后令X=F-1(U),则X满足分布F。然而,这样生成的均匀分布具有明显的差异性,在小样本或高维空间的情况下尤其严重。因此,引进一种新的随机数生成方法,即准随机数生成器。实验验证了准随机数生成器得到的随机数的差异性优于传统方法。最后,提出一种基于准随机数生成器的蒙特卡罗积分方法,结果优于传统的蒙特卡罗积分。     

基于MPI的伪随机序列并行加密算法研究

伪随机序列并行加密算法是科学与工程领域中极为重要的问题，拥有广泛的应用领域。而MPI是现在最流行的并行编程的工具，基于MPI的并行计算是现在被关注的热点。伪随机序列并行加密算法存在研究和实现上的困难，主要原因就是没有一个有效对它进行支持的工具。本文将伪随机序列并行加密算法与MPI结合起来，研究如何提高伪随机序列并行加密算法的效率。通过实验模拟和算法分析，证明这是有效的。因此，基于MPI的伪随机序列并行加密算法将会为相关应用和研究领域提供新的方法和方向。     

组合电路随机测试的一种新方法

本文在随机测试的基础上提出了逆随机测试（ART）的新概念，在该测试序列的集合中各测试码之间的海明距离为尽可能的大，这样可以使不同的测试码检测到更多不同的故障，从则提高了测试效率和故障覆盖率。本文给出了构造逆随机测试序列（ARTS）的详细过程，并且严格证明了该序列的高效和正确性，同时还给出了用Benchmark和其它电路作为例子的实验结果。     

基于混沌映射的伪随机序列发生器

提出了一种基于线性分段混沌映射(PWLCM)的收缩式伪随机序列发生器。针对分段线性混沌映射“逐段线性”的缺点,提出一种新的混沌轨迹比特位提取算法。该算法使用具有最长周期的线性移位寄存器(m-LFSR)所产生的序列来控制混沌轨道比特位的提取,从而有效避免混沌轨道泄露造成的安全性问题。分析表明,该发生器具有良好的密码学特性。     

一维加性扩展CA的伪随机序列的生成方法

随机序列在密码学中有广泛的应用,随机序列发生方法已成为密码学的重要研究课题之一。针对扩展元胞自动机中搜索空间过大的问题,构造出一维加性扩展元胞自动机模型。结果表明,该文的发生方法具有较好的性能,为密码学中的随机序列提供了一种新的发生方法。     

基于一维扩展元胞自动机的伪随机数发生器研究

随机数作为加密数据的载体,备受关注,自然,随机数发生器亦成为密码学的重要研究课题之一。依据元胞自动机(CA)的基本理论,构造出一维扩展元胞自动机模型,借以生成随机数发生器的元胞自动机规则,同时引进遗传算法(GA),以元胞状态序列的熵作为遗传演化的适应度,从而有效地实现最佳元胞自动机规则的搜索,即构造出特定初始条件下的最优GA-CA耦合随机数发生器。最后对其生成随机数性能进行统计检验,其结果通过美国联邦信息处理标准(FIPS140-2)。为网络安全应用提供一种新的、特别适合硬件实现的、简单快速的伪随机数发生器。     

伪随机序列中本原多项式生成算法

伪随机序列在现代通信技术中有着非常重要的作用,其技术关键是实现本原多项式。该文根据本原多项式的定义和相关代数理论,给出了寻找本原多项式的通用算法和计算机实现方法,并通过验,证明了算法的正确性。     

在测试用例不放回时比较随机测试和分割测试

在测试用例放回的情况下,关于随机测试和分割测试的比较,许多研究者做了大量的工作,取得了显著成果.在测试用例不放回的情况下,类似的比较工作在国内外文献中尚未见到.然而在实际工作中,尤其是在软件测试早期和模块测试阶段,测试用例是不放回的.因此,在测试用例不放回的情况下,对随机测试和分割测试进行了比较,得出4个结论.与Chen和Yu在测试用例放回情况下的研究成果相比,一个不同的发现是,在平分子域、错误数、测试次数时,分割测试不如随机测试效果好.另外还发现,如何利用各种信息分割出错误集中的区域,然后着重测试,这是分割测试的核心.     

CART:组合自适应随机测试方法

自适应随机测试方法将测试用例均匀分布于整个输入空间,以提高测试效率.然而,当被测软件的输入参数存在错误相关性,使失效区域形状成为“片状”时,传统的自适应随机测试方法效率将急剧下降.针对“片状”失效区域的特点,本文提出了一种新的自适应随机测试方法:组合自适应随机测试方法.该方法将输入参数划分为多个不同的组;每一组被视作一个独立的输入空间并通过自适应随机测试方法生成“准”测试用例序列;最终的测试用例将由各组“准”测试用例组合而成.实验表明,组合自适应随机测试方法能大幅度提高测试用例发现错误的效率.     

失效区域紧致性对适应性随机测试的性能影响

适应性随机测试是一种增强的随机测试方法.已有的研究发现:失效区域的紧致程度是影响适应性随机测试性能的几个基本因素之一,并仅在失效区域为长方形的情形下验证了上述猜想.采用仿真实验的方法进一步研究失效区域的紧致程度与适应性随机测试的性能之间的精确关系.研究了几种基本规则形状的和不规则形状的失效区域.实验结果表明:适应性随机测试方法的性能随着失效区域的紧致程度的增强而提高.该研究进一步地揭示了适应性随机测试优于随机测试的基本条件.     

基于最大后验概率-马尔科夫随机场的二进制体数据优化

许多三维重建算法的结果以二进制体数据的形式给出,然而直接从中抽取等值面会造成阶梯化、锯齿化等走样现象.为此提出基于最大后验概率?马尔科夫随机场的二进制体数据优化方法.假设目标数据是随机变量并具有马尔科夫性,通过计算其最大后验概率推导了通用的优化公式,以及在常用模型下的优化公式;在此基础上,用户可选择不同的先验模型和观察模型来预测数据最有可能的取值,并将其作为优化结果.实验结果表明,文中方法可用于二进制体数据的可视化,光顺,去噪,修复等.