模拟VLSI电路故障诊断的相关分析法

为了提高模拟VLSI电路的测试精度,提出了一种基于数字信号处理的模拟VLSI电路测试方法,将测试响应经余弦调制实现的数字滤波器组完成子带滤波,随后对各子带滤波序列进行能量计算和相关分析,实现模拟响应的数字特征提取,对国际标准电路中的19个故障的实验表明：子带滤波序列的能量计算适合诊断硬故障; 相关分析既可诊断硬故障,又可诊断软故障,实验还表明该方法对故障的分辨率远高于文献[7]。     

基于FPGA片上PowerPC实现动态重构

文章介绍了FPGA动态部分重构的实现原理及实现方法,以FPGA内嵌PowerPC处理器内核为基础,通过ICAP内部配置访问通道,控制可重构模块进行在线局部重构,完成了系统动态重构的流程,充分利用了系统的硬件资源,实现了部分动态重构技术在SOPC中的应用。     

基于边界扫描技术的集成电路测试系统设计与实现

介绍了边界扫描的技术原理,及其在集成电路测试中的具体应用,并给出了一种基于边界扫描技术的板级集成电路测试系统的方案及实现。     

数字集成电路可测性分析的一种软件实现

可测性分析用于指导数字系统的计算机辅助测试与设计.本文用面向对象程序设计语言构造描述集成电路的数据结构,论文详细介绍了数字电路的描述方法,给出了可测性分析算法,并将有向图的拓扑排序引入可测性分析程序设计,提高了可测性分析的计算速度.理论分析和试验结果表明,用改进后的算法计算可控性可观性是行之有效的.     

非均匀磁共振压缩成像的交替方向乘子法

为了缩短磁共振成像的扫描时间、提高成像质量,提出一种在压缩感知框架下的非均匀磁共振压缩图像交替方向乘子算法。该方法联合考虑磁共振成像(MRI)图像在变换域和梯度域下的稀疏性,并使用非均匀傅里叶变换实现插值处理,在此基础上构建出MRI图像重构模型,然后采用交替方向乘子法求解该模型。该算法引入辅助变量,将原始模型中的优化问题分解为更容易求解的子优化问题,再使用交替方向最小化方法分别求解。通过一个乐高积木和一个老鼠心脏的径向MRI压缩成像实验来验证算法的有效性。实验中利用磁共振图像从5%到30%(步进为1%)的欠采样数据进行图像重建,并采用重构图像与原始图像的结构相似度评价重构图像质量,结果显示基于该方法的压缩成像算法重构图像质量显著优于基于回溯线搜索的共轭梯度法的重构图像。同时,以峰值信噪比作为图像质量的评价指标对两种算法下的老鼠心脏重构图像进行比较,依然得到相同的结论。     

故障诊断中基于神经网络的特征提取方法研究

在电路状态检测与故障诊断过程中,恰当地选择特征参数是诊断成败的关键。本文研究了基于神经网络的特征评价和特征提取方法,利用神经网络的训练结果对特征参数进行合理的评价。由于神经网络满足高分辨率信息压缩所需的非线性映射条件,通过特征提取将电路故障模式识别中复杂的分类问题转移到特征处理阶段,利用神经网络有效地实现了特征参数的提取。诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于导纳矩阵分解的非线性电路故障诊断

提出了一种非线性模拟电路故障诊断新方法.利用矩阵理论的Woodbury公式分解扰动电路的导纳矩阵,推导出非线性元件端电压跨越其工作区间的上折点电压或下折点电压时,扰动元件参数的偏移量和可及测试节点的电压值.利用该方法对非线性模拟电路进行故障诊断,由可及测试节点的电压测试值,诊断出扰动元件参数的偏移量和非线性元件的工作区间.     

IP芯核测试响应的零混叠空间压缩

提出了一种片上系统内嵌IP芯核测试响应的空间压缩方法。将内建自测试中的测试矢量(样式)计算器状态作为空间压缩器的输入,只需利用被测芯核的测试集及对应无故障响应便能实现零混叠空间压缩,具有经单步压缩便可实现最大压缩比的特点,故在测试时间开销上优于经两步(模式)压缩才能实现零混叠的方法[1～2 ]。该方法不要求测试矢量的排序[3] ,故对IP芯核的确定性测试及伪随机测试皆适用。     

基于遗传算法的模拟电路故障诊断激励优化

介绍了用改进的遗传算法优化激励信号的参数.仿真实验表明,经过优化后的激励信号能大大提高模拟电路的故障诊断效率,对线性和非线性模拟电路都适用.     

模拟集成电路参数型故障定位方法

针对模拟集成电路参数型故障的测试难题,提出了定位模拟集成电路参数型故障的功率谱相关分析方法.利用小波滤波器组对被测电路响应进行子带滤波后,计算子带响应序列的相干函数.通过对以相干函数序列表征的功率谱进行相关分析,不仅可以实现模拟集成电路参数型故障的数字化故障特征提取,而且还可以完成对参数型故障的定位.利用国际标准电路ITC97的状态变量滤波器和跳蛙滤波器,通过对比实验,验证了本文方法对定位参数型故障的有效性,为实现模拟集成电路参数型故障诊断的高覆盖率和诊断自动化提供了一种新途径.