测试生成算法

4 SOCRATES算法 SOCRATES在FAN算法的基础上提出一种全局的蕴含策略,改进的唯一敏化策略及改进的多路回退策略。这些策略有助于降低回溯次数,尽早地发现信号冲突,识别冗余故障。     

基于混沌搜索的组合电路测试生成算法

基于组合电路测试生成的离散Hopfield神经网络模型，将混沌搜索与Hopfield网络的梯度算法相结合，利用混沌搜索的内随机性及遍历性来克服梯度算法易于陷于局部极小的缺点，形成一种具有全局搜索能力的测试生成有效算法。该算法综合了随机性和确定性算法的优点，其性能优于一般的随机性算法。实验结果验证了该测试生成算法的有效性。     

神经网络在组合电路故障模拟测试生成算法中的应用

本文在基于故障模拟的测试生成算法基础上,提出了一种初始测试矢量的生成方法,即采用神经元网络模型来生成初始矢量,既避免了随机生成初始矢量的盲目性,又避免了确定性算法使用回溯所带来的大运算量。试验结果证明这种方法是有效的。     

采用基本门单元完全测试矢量的测试生成算法

文章介绍了一种采用基本逻辑门单元的安全测试矢量集生成测试矢量的方法，该方法可以将搜索空间限制在2(n 1）种组合内。它采用故障支配和故障等效的故障传播、回退等技术，建立了一套从局部到全局的测试生成新方法。同时，利用基本门单元安全测试矢量的规律性，可以实现最小的内存容量要求。在一些基准电路的应用实例中，得到了满意的结果。     

时序电路的模糊化测试生成算法

文章提出的模糊化的时序电路测试生成算法不明确指定故障点的故障值，它将故障值模糊化，并以符号表示。本算法第一阶段通过计算状态线和原始输出端的故障值来寻找测试矢量，通过计算故障点的正常值来 寻找测试矢量对应的故障类型；第二阶段用故障点的正常值作为约束条件计算故障点的另一个测试矢量。与传统的算法不同，它不需要回退和传播的过程。实验结果表明本算法具有较高的故障覆盖率和较少的测试时间。     

基于遗传算法的自适应测试生成

文章介绍了一种基于遗传算法的自适应测试生成方法，首先讨论了用遗传算法进行测试生成时构造评价函数的一些方法，然后应用组合电路的Hopfield神经网络模型，提出了基于遗传算法的自适应测试生成算法，该方法不同于传统的方法，它不需要故障传播传播、回退等过程，实验结果表明了本算法的可行性。     

基于模块化结构的N位加法器的测试生成

针对单个ｓｔｕｃｋ－ａｔ故障，研究了Ｎ位加法器的测试矢量生成问题，对于行波进位加法器，只需８个测试矢量就可得到１００％的故障覆盖率；对于Ｎ位先行进位加法器，只需Ｎ＾２＋２Ｎ＋３个测试矢量即可得到１００％的故障覆盖率。     

用一个初始状态生成伪帘尽测试集

本文给出了一种适合于级敏扫描方法（ＬＳＳＤ）的伪穷尽测试集成生成方法。通过测试码生成电路中增加状态跳变控制电路，使得只需要一个初状态就可生成整个伪穷尽测试集。由于这个特点，消除和必须在ＲＯＭ中存储多个初始状态的要求，从而简化了测试控制电路及测试过程。     

用一个初始状态生成伪穷尽测试集

本文给出了一种适合于级敏扫描方法（ＬＳＳＤ）的伪穷尽测试集生成方法。通过测试码生成电路中增加状态跳变控制电路，使得只需要一个初始状态就可生成整个伪穷尽测试集。由于这个特点，消除了必须在ＲＯＭ中存储多个初始状态的要求，从而简化了测试控制电路及测试过程。     

基于蚂蚁算法和遗传算法的时序电路测试生成

为提高时序电路的测试生成效率,该文提出一种新的基于蚂蚁算法和遗传算法的时序电路测试矢量生成算法.针对国际标准时序电路的实验结果表明,该交叉算法既充分发挥了两种算法的优点,又克服了各自的缺点,与其它同类测试生成算法相比,获得了较好的故障覆盖率和测试集.说明采用蚂蚁算法和遗传算法的交叉算法是成功的.     

CMOS单元版图生成算法综述

基于库单元的ASIC设计方法对单元版图自动生成工具提出了很高的要求。CMOS单元版图生成可分成MOS管布局、单元内布线和版图压缩三步。文章从不同的单元版图布图样式出发,综述布局、布线及压缩算法的发展现状,具体介绍几个单元版图生成系统,最后指出了该研究领域存在的问题。     

集成电路测试原理和向量生成方法分析

测试向量生成是集成电路测试的一个重要环节。在此从集成电路基本测试原理出发,介绍了一种ATE测试向量生成方法。通过建立器件模型和测试平台,在仿真验证后,按照ATE向量格式,直接生成ATE向量。以一种实际的双向总线驱动电路74ALVC164245为例,验证了此方法的可行性,并最终得到所需的向量文本。该方法具有较好的实用性,对进一步研究测试向量生成,也有一定的参考意义。     

数字电路测试生成中的几种仿生优化算法

数字集成电路的快速发展对电路测试提出了日益紧迫的要求，为获得较好的数字电路的故障覆盖率和测试集，减少反向回溯，很多仿生学算法应用到了电路的测试生成当中，现介绍了在测试生成领域中有重大影响的几种仿生优化算法以及各自特点。     

数字集成电路测试中测试矢量的生成

引言电路的日益复杂和集成度的不断提高,测试已成为集成电路设计中费用最高、难度最大的一个环节。本文主要讨论了测试中伪随机测试矢量的生成,并提出了改进其周期的办法,从而能大大提高故障的覆盖率。最后通过硬件描述语言Verilog在QuartusⅡ软件下进行仿真,验证了其正确性。     

一种先进的时序电路测试生成算法

本文对近年来国内外学者在时序电路测试生成方面的研究成果进行了综述,对其做了比较、分析,并在前人研究的基础上提出一种时序电路的测试生成方法.     

SAT数据结构与组合测试生成

有效的布尔可满足性算法必然包括有效的数据结构。本文深入地分析了用于回溯搜索SAT算法的数据结构，指出了它们各自所具有的优势和不足。并将SAT应用于组合电路的测试生成中。根据应用的特点和在分析的基础上，设计并实现了一个主要是针对组合测试生成的SAT算法，初步的实验结果证明了它在测试生成应用中的有效性。     

FD—Ⅲ—一个数字电路层次式测试生成系统

本文介绍一个实用数字集成电路层次式测试图形自动生成（ＡＴＰＧ）系统－ＦＤ－Ⅲ。ＦＤ－Ⅲ的特点是把测试生成和电路设计结合起来，充分利用电路的层次式结构，借助于电路和功能块已有的测试和模拟结果，加快整个电路的测试生成。该系统能对由ＷｏｒｋＶｉｅｗ等ＣＡＤ系统描述的层次式组合电路，同步时序电路进行ＡＴＰＧ。其故障模拟（ＦＳ）子系统能对包括异步模块在内的电路进行故障模拟、测试压缩，并给出优化的测试集及其性     

基于开放平台的测试图形生成系统

测试程序的初始开发费用随着集成电路器件的发展居高不下；另一方面，随着器件速度和产量需求的提高，常常需要在不同测试仪上测试同类器件，然而各测试仪厂家之间仍然缺乏共同的标准。     

时序电路测试生成新算法研究

为解决同步时序电路的测试难题,提高时序电路测试生成效率,进行了时序电路测试生成算法的研究,将粒子群优化算法应用在时序电路的测试生成中。为验证PSO算法性能,首先将其用于函数优化,能获得较好的优化结果。之后建立自动测试生成离散粒子群速度—位置模型,针对国际标准时序电路的验证结果表明,与同类算法相比,该算法可以获得较高的故障覆盖率和较小的测试矢量集。