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模拟电路是集成电路中的重要组成部分,基于深度学习技术对模拟电路发生的故障进行检测,并精准识别故障的类型是当前集成电路测试领域的研究热点。针对模拟集成电路故障检测存在困难的问题,利用人工智能在图像识别领域、语音分类领域的先进技术,提出了基于自注意力机制检测Sallen-Key型低通滤波电路故障的深度学习模拟电路故障检测方案,将输出信号采样成音频信号,并将其输入到自注意力变换网络的音频分类模型中进行训练、测试和优化。结果表明,通过自注意力变换网络音频分类在9种不同的故障类型诊断中,平均准确率达93.1%,最高准确率达98.1%。该模型收敛速度更快,具有较强的模拟电路故障检测能力。 相似文献
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多普勒频移模拟器是多普勒导航雷达自动测试设备最重要的测试资源之一.本文介绍了一种多普勒频移模拟器的实现方法.电路为数模混合的形式,通过使用嵌入式控制系统、对分立元件与模拟集成电路的合理运用,使电路性能稳定可靠. 相似文献
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相比于数字电路来说,混合信号电路通常需要更加复杂的测试技术,数字电路可以用简单的结构进行完整的测试。由于混合信号电路中的一些内部节点和外部信号具有模拟信号特性,因此定性的功能测试需要保证每个操作步骤中的电路性能。像模数转换器和数模转换器这种混合信号设备是SoC的数字处理模块和模拟处理模块之间的接口。利用数字设备来处理现实世界的模拟信号的需求的增加使得这种混合信号设备越来越普遍。由于对混合信号设备进行测试具有高度的复杂性,因此对这些设备进行大批量人工测试效率很低,所以需要使用自动测试设备。目前学者们已经提出多种内建自测试方案来提供模拟测试激励,然而这些测试大多数采用的是传统的直方图的方法。本文提出一个模数转换器输出测试方法,该方法包含一个功能模式,可以进行实时密码分析。该方法所使用的向量并不需要大量存储资源,同时能够提供一个优于传统直方图方法的测试方案。 相似文献
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基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模拟电路故障诊断方法.这种方法采用脉冲信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,应用径向基函数神经网络的分类能力强、学习速度快等优点进行故障诊断.结果显示,基于RBF神经网络的模拟电路故障诊断方法学习速度快,故障诊断率高.是一种有效的故障诊断方法. 相似文献
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基于可测性分析和支持向量机的模拟电路故障诊断 总被引:8,自引:2,他引:6
针对低可测性模拟电路的测试问题,提出了一种模拟电路故障诊断的新方法.该方法首先计算被测电路的可测性,利用可测性提供的信息对被测电路进行模糊组划分,组成可诊断的元件集,并引入支持向量机完成对故障的分类识别.可测性分析理论上确定了被测电路可诊断的元件集,支持向量机结构简单,泛化能力强,以模拟和混合信号测试标准电路的实验结果证明了基于可测性分析和支持向量机的模拟电路故障诊断方法是有效的,其故障诊断率大于99%. 相似文献
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研究了通过扫描链配置缩短数字集成电路测试时间问题。利用图论中的极大独立集来描述被测电路主输入的结构无关性。通过结构无关主输入共用扫描寄存器,以缩短扫描链长度进而减少扫描测试时间。提出了利用被测电路主输出可控性来分配一主输入至某一共用扫描寄存器的主输入组,直至形成一个极大组,这改进了利用被测电路测试集信息处理同样问题的方法[1]。还分析了在多输出有扇出电路中插入内置扫描单元,以增大结构无关输入的实现方法。对国际标准电路的实验证明了该方法是减少数字集成电路扫描测试时间的一条有效途径。 相似文献
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基于 FPGA 产生伪随机信号和曼彻斯特编码,以 MSP430为基本功能控制单元,通过三路低通滤波器和伪随机信号信道噪声来模拟传输信道,设计了一个以数字信号发生器,模拟传输信道和数字分析电路为核心的简易数字信号传输性能分析系统,实现了数字信号传输特性测试.测试表明系统工作稳定,输入信号动态范围大,眼图清晰,达到了设计要求. 相似文献
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介绍了高线性度模拟光电耦合器HCNR201对模拟电压进行隔离的基本原理和典型应用电路.研制了一种基于HCNR201的交直流电压传感器,能实现对交流、直流或交直流混合的电压信号进行隔离.输入衰减部分采用阻容分压器的结构,保证了传感器的带宽.利用线性光耦在有效工作区域内传输比恒定的特性,通过对其工作电流的特殊设置,实现了双极性模拟电压信号的隔离.给出了测试数据和分析结果. 相似文献