一种低功耗双重测试数据压缩方案

随着集成电路制造工艺的发展,VLSI（Very Large Scale Integrated）电路测试面临着测试数据量大和测试功耗过高的问题.对此,本文提出一种基于多级压缩的低功耗测试数据压缩方案.该方案先利用输入精简技术对原测试集进行预处理,以减少测试集中的确定位数量,之后再进行第一级压缩,即对测试向量按多扫描划分为子向量并进行相容压缩,压缩后的测试向量可用更短的码字表示;接着再对测试数据进行低功耗填充,先进行捕获功耗填充,使其达到安全阈值以内,然后再对剩余的无关位进行移位功耗填充;最后对填充后的测试数据进行第二级压缩,即改进游程编码压缩.对ISCAS89基准电路的实验结果表明,本文方案能取得比golomb码、FDR码、EFDR码、9C码、BM码等更高的压缩率,同时还能协同优化测试时的捕获功耗和移位功耗.     

一种基于编码的低硬件开销的测试数据压缩方法

提出了一种新的测试数据压缩/解压缩的算法,称为混合游程编码,它充分考虑了测试数据的压缩率、相应硬件解码电路的开销以及总的测试时间.该算法是基于变长-变长的编码方式,即把不同游程长度的字串映射成不同长度的代码字,可以得到一个很好的压缩率.同时为了进一步提高压缩率,还提出了一种不确定位填充方法和测试向量的排序算法,在编码压缩前对测试数据进行相应的预处理.另外,混合游程编码的研究过程中充分考虑到了硬件解码电路的设计,可以使硬件开销尽可能小,并减少总的测试时间.最后,ISCAS 89 benchmark电路的实验结果证明了所提算法的有效性.     

保持编码效率的变长码分解方法

本文介绍了能用数学解杆式表示的变长码和它的三种编译码算法，提出了这种变长码的分解方法，分解后的多个变长码保持了原变长码的编码效率，但降低了编译码的复杂度。     

一种用于测试数据压缩的自适应EFDR编码方法

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%。     

基于变游程编码的测试数据压缩算法

基于IP核的设计思想推动了SOC设计技术的发展,却使SOC的测试数据成几何级数增长.针对这一问题,本文提出了一种有效的测试数据压缩算法——变游程(Variable-Run-Length)编码算法来减少测试数据量、降低测试成本.该算法编码时同时考虑游程0和游程1两种游程,大大减小了测试数据中长度较短游程的数量,提高了编码效率.理论分析和实验数据表明,变游程编码能取得较同类编码算法更高的压缩效率,能够显著减少测试时间、降低测试功耗和测试成本.     

基于概率补偿的无哈夫曼树变长压缩编码

现在广泛使用的压缩编码方法都要通过哈夫曼树来实现,这样围绕着哈夫曼树就存在着许多运算过程.为了化简编码过程,提出了一种无需哈夫曼树就能实现的变长最佳编码方法,通过一个概率补偿的过程,可以直接得到所有信源的最佳码长.知道码长和概率后也无需通过哈夫曼树就可以确定最后的编码,并且可以证明结果满足变长最佳编码定理和前缀编码.经测试,该方法可以快速有效得到变长最佳编码,并简化了变长编码的运算存储过程.     

游程编码与哈夫曼编码联合压缩实现技术

随着海量数据进入我们的生活,数据压缩成为计算机科学领域中十分活跃的论题,游程编码与哈夫曼编码是两种典型的无损压缩编码的方法,通过对两种编码压缩思想的分析,并对游程编码算法进行改进,将两者联合起来进行数据压缩,以期达到更大压缩比的目的。     

应用混合游程编码的SOC测试数据压缩方法

本文提出了一种有效的基于游程编码的测试数据压缩/解压缩的算法:混合游程编码,它具有压缩率高和相应解码电路硬件开销小的突出特点.另外,由于编码算法的压缩率和测试数据中不确定位的填充策略有很大的关系,所以为了进一步提高测试压缩编码效率,本文还提出一种不确定位的迭代排序填充算法.理论分析和对部分ISCAS 89 benchmark电路的实验结果证明了混合游程编码和迭代排序填充算法的有效性.     

双游程编码的无关位填充算法

双游程编码是集成电路测试数据压缩的一种重要方法,可分为无关位填充和游程编码压缩两个步骤.现有文献大都着重在第二步,提出了各种不同的编码压缩算法,但是对于第一步的无关位填充算法都不够重视,损失了一定的潜在压缩率.本文首先分析了无关位填充对于测试数据压缩率的重要性,并提出了一种新颖的双游程编码的无关位填充算法,可以适用于不同的编码方法,从而得到更高的测试数据压缩率.该算法可以与多种双游程编码算法结合使用,对解码器的硬件结构和芯片实现流程没有任何的影响.在ISCAS89的基准电路的实验表明,对于主流的双游程编码算法,结合该无关位填充算法后能提高了6%-9%的测试数据压缩率.     

一种基于游程编码的显存压缩算法

手持设备中的LCD(液晶显示器)彩色显示占用了大量总线资源,反复读取显存也会导致大量功耗的开销,严重影响系统的性能。显示数据中存在着大量的冗余信息,通过减少这些冗余信息可大幅度压缩显存数据,从而降低LCD显示对系统总线的占用,同时也可降低显存读取的功耗。文中据此特性提出了利用游程编码压缩显存数据,并定量讨论了显存压缩比对系统的影响,以及不同应用情况下的显存压缩比。实验结果表明,该方法对于交互式应用尤其是色彩较单一的应用效果明显。     

一种基于变长数据块相关性统计的测试数据压缩和解压方法

为了解决系统芯片(SoC)测试过程中自动测试设备(ATE)在存储空间以及带宽等方面所面临的问题,本文提出了一种新的基于变长数据块相关性统计的测试数据压缩和解压方法.以测试向量为单位,先用算法确定一个具有最好相关性的数据块作为该向量的参考数据块,再利用它与该向量中数据块的相关性进行压缩.且每个向量的参考数据块长度相互独立.其解压结构只需要一个有限状态机(FSM)、一个5位暂存器和一个与参考数据块等长的循环扫描移位寄存器(CSR)即可,硬件开销小,对ISCAS-89标准电路Mintest集的压缩结果表明,本文提出方案较同类编码方法有更高的压缩效率.     

基于游程编码的分块交叉数字图像压缩算法

本文在软件工程设计中发现了一种数字图像压缩算法，它是在游程编码基础上的改进和创新，具有许多明显的优点，如无损压缩、高效、快速等。实际应用表明，该算法具有很好的适用性。     

一种具有检错能力的数据压缩编码方法

本文介绍一种具有检错能力的算术数据压缩编码。它采用改进型的概率模型 ,将每一个信源符号的概率乘以 (1-ε) ,其中 0 <ε <1。在编码时 ,不使用减少的概率部分 ,因此 ,如果在数据传输过程中没有发生误码 ,解码运算将不会落到未使用的概率部分。然而 ,如果在数据传输过程中发生了误码 ,则该误码在经过n个符号的解码后被检测出来的概率为 [1- (1-ε) n]。这种编码方法主要有两个优点 ,一是编码后的冗余可以用ε非常方便地进行调节 ,二是当n趋于无穷时 ,误码检测概率趋于 1。计算机模拟结果显示 ,当ε =0 .5 ,即相当于平均每一信源符号的编码增加 1比特冗余时 ,误码在经过 10个符号的解码后被检测出来的概率为 99.9%。     

An Efficient Test Data Compression Technique Based on Codes

提出了一种新的测试数据压缩/解压缩的算法,称为混合游程编码,它充分考虑了测试数据的压缩率、相应硬件解码电路的开销以及总的测试时间.该算法是基于变长-变长的编码方式,即把不同游程长度的字串映射成不同长度的代码字,可以得到一个很好的压缩率.同时为了进一步提高压缩率,还提出了一种不确定位填充方法和测试向量的排序算法,在编码压缩前对测试数据进行相应的预处理.另外,混合游程编码的研究过程中充分考虑到了硬件解码电路的设计,可以使硬件开销尽可能小,并减少总的测试时间.最后,ISCAS 89 benchmark电路的实验结果证明了所提算法的有效性.     

小波包变换在水声信号压缩编码中的应用

应用小波包变换及Huffman编码技术相结合的方法对水声信号进行了压缩编码。先对水声信号进行小波包分解;然后对分解系数进行阈值处理,最后对阈值后的系数进行Huffman编码。使用了两种阈值方案,通过仿真比较．其中不同频段不同阈值方案的零率比全局阈值的零率高。尽管全局阈值的零率稍低一些,但其Huffman编码效率较高且硬件实现较为简单,因此最后选取全局阈值进行闽值量化。仿真结果表明,本算法对水声信号压缩编码效果理想。     

图像灰度级动态分段的无损压缩编码方法

文中提出了一种新的无损图像压缩编码方法．通过对图像灰度值按四种情况进行动态分段编码压缩,对于不同的图像会有不同的分段选择,因而具有一定的自适应性．实验证明,这种压缩方法具有很好的压缩效果．