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测试封装是实现SOC内部IP核可测性和可控性的关键,而扫描单元是测试封装最重要的组成部分.然而传统的测试封装扫描单元在应用于层次化SOCs测试时存在很多缺点,无法保证内部IP核的完全并行测试,并且在测试的安全性,功耗等方面表现出很大问题.本文提出一种改进的层次化SOCs测试封装扫描单元结构,能够有效解决上述问题,该结构的主要思想是对现有的扫描单元进行改进,实现并行测试的同时,通过在适当的位置增加一个传输门,阻止无序的数据在非测试时段进入IP核,使得IP核处于休眠状态,保证了测试的安全性,实现了测试时的低功耗.最后将这种方法应用在一个工业上的层次化SOCs,实验分析表明,改进的测试封装扫描单元比现有扫描单元在增加较小硬件开销的前提下,在并行测试、低功耗、测试安全性和测试覆盖率方面有着明显的优势. 相似文献
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我国宽带同轴功率基准采用自动反馈单负载微量热计方案,其中的工作标准是温度补偿式同轴热敏电阻功率座,借助量热技术准确测量在热敏电阻座中的射频功率损耗,从而确定其有效效率.对在功率座壁上的射频功率损耗测量没有采用传统的热电堆方式,而是采用热敏电阻功率座自身的温度补偿热敏电阻检测.这一方案具有响应时间快、灵敏度高和量热计结构简单等优点.本文详细介绍了我国宽带同轴功率国家基准的实现方法和不确定度评定,并列举国际比对数据验证了基准的准确性. 相似文献
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基于局部峰值方差检测的改进DUET算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
DUET(degenerate unmixing estimation technique)算法是一种典型的盲源分离方法,而混合参数估计是DUET算法的重要组成部分,其估计精度直接影响到源信号的分离效果。针对混合参数估计,提出了一种基于局部峰值方差检测的改进DUET算法。首先利用DUET算法模型中混合参数创建直方图,根据直方图上信号占优的特点,把直方图划分成若干个子区域,计算每个子区域的方差,然后利用排序算法检测出最大的P个方差(P为源信号的个数),这P个方差所在子区域峰值的横纵坐标即是混合参数。此算法改进了原有DUET算法中混合参数估计的智能性和精度,通过语音分离的仿真实验和实录实验表明,此算法简单有效,并且估计源信号的精度有了提高。 相似文献
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为了研究桩基缺陷的快速和准确的分类方法,依据支持向量机(SVM)理论,采用多层分类的方法,改进了一对一SVM多分类器结构,构建了二层一对一SVM多分类器模型,提出了二层多分类计算方法.与BP神经网络相比,二层SVM分类器的学习训练快捷,分类处理的实时性能好,对小样本测试环境的适应能力强,并且具有较好的分类准确率.该方法适合于分析训练样本数量少、分类精度要求高和分类输入输出变量较多的桩基缺陷诊断等多分类问题,对桩基多处缺陷识别的研究也具有重要支持. 相似文献
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基于相关向量机的剩余寿命预测方法,核函数是影响相关向量机模型预测性能的重要因素.目前的相关向量机预测模型以单核为主,且核函数的选择存在较大主观性,导致所构建的预测模型性能有限.本文提出一种融合多个核函数构建相关向量机预测模型的方法,通过果蝇算法优化多个核函数优化组合的线性方程系数,提高了模型的预测性能,并将该方法应用于预测锂离子电池的循环剩余寿命.分别采用美国NASA和马里兰大学的电池退化数据集,对本文的方法进行了实验验证.实验结果表明:多核相关向量机预测方法的平均绝对误差和均方根误差都小于最优的单核相关向量机预测方法. 相似文献
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使用单一模型实现复杂时间序列预测一直是一个研究热点和难点问题.本文采用经验模式分解方法首先将复杂时间序列分解为一系列本征模式函数之和,然后对各个本征模式进行径向基神经网络预测建模,在此基础上,通过各个分量预测结果的等权求和得出综合预测结果.此外,各RBF网络核函数的最优参数对数值与各本征模式分量呈近似线性关系,利用该线性关系可以减少交叉验证求参数的次数,从而降低计算负担.仿真结果表明分解域多RBF网络预测模型对复杂时间序列预测性能好于单一的RBF网络预测模型. 相似文献
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基于遗传算法生成的测试矢量集的故障覆盖率要低于确定性方法.本文分析指出造成这种现象的一个可能原因在于,组合电路测试生成过程中存在高阶、长距离模式,从而导致遗传算法容易陷人局部极值或早熟收敛.为此,本文首次提出使用分布估计算法生成测试矢量.该方法使用联合概率分布捕捉电路主输人之间的关联性。从而避免了高阶、长距离模式对算法的影响,缓解了算法早熟收敛问题.针对ISCAS-85国际标准组合电路集的实验结果表明,该方法能够获得较高的故障覆盖率. 相似文献
29.
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基于对无线电引信长期储存可靠性变化规律的研究,本文介绍了某导弹引信自动加电老炼测试系统的实现.系统硬件采用了CPLD技术、浮地测量、RS-422通信等技术,和基于LabWindows/CVI环境开发的系统软件配合工作,实现了对某导弹引信的自动加电老炼测试.实际运行表明,该系统具有自动化程度高,工作可靠,实验成本低,易扩展和测试效率高等优点. 相似文献