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基于Viterbi的低功耗确定性测试方案
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.76[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009, [2]合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室,合肥230009, [3]合肥工业大学电子科学与应用物理学院,合肥230009, [4]Department of Information Science&Intelligent; Systems,Faculty of Engineering,TheUniversity of Tokushima,Tokushima770-8506Japan
  • 相关基金:国家自然科学基金(61204046,61474035,61306049);国家自然科学基金重点项目(61432004);高等学校博士学科点专项科研新教师基金(2013JYXJ0650).
中文摘要:

随着集成电路制造技术的不断发展,芯片测试已经成为一个令人关注的热点.针对集成电路测试中存在测试数据量大、测试功耗高等问题,提出一种基于Viterbi的低功耗测试压缩方案.首先利用测试立方的X位做低功耗填充来增强解码后测试模式相邻位之间的一致性;然后以增加测试立方中的X位为目标进行分段相容编码,将填充后的大量确定位重新编码为X位,从而提高Viterbi压缩中种子的编码效率;最后利用Viterbi算法压缩编码后的测试立方集.整体方案以分段相容编码思想为基础,建立了一个协同解决测试压缩和测试功耗问题的测试流程.实验结果表明,文中方案不仅能取得较好的测试数据压缩率,减少测试存储量,而且能够有效地降低测试功耗,平均功耗降低53.3%.

英文摘要:

With the development of integrated circuit manufacturing technology, chip test has become a focus ofconcern. For the problem of a large amount of test data volume and high test power consumption, this paper proposesa low power test compression scheme based on Viterbi algorithm. Firstly, a few don’t care bits(X bits) intest cubes are used to reduce test power, for enhancing the consistency between adjacent bits of the cube. Then inorder to increase the number of X bits and improve the encoding efficiency of Viterbi compression, lots of specifiedbits are encoded to X bits again by compatible block code. Finally, use Viterbi algorithm to compress the testcube set after coding. This paper presents a test process that can solve the problems of test compression and testpower at the same time. The experimental results show that the scheme not only obtains better test compression ratio, but also reduces the test power consumption effectively. The average power consumption is reduced by53.3%.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752