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片上系统中含有大量的存储器,常使用共享内建自测试电路的方法测试。内建自测试电路的插入过程受到片上系统的面积开销、测试功耗与测试时间的约束。针对这个问题,将多存储器内建自测试建模为多目标优化问题,并提出一种多目标聚类遗传退火算法。该算法在遗传算法的基础上,通过存储器聚类获得存储器兼容组,采用启发式方法获得高质量初始解,提出一种多约束条件下不同权重的目标函数,对较优个体采用模拟退火算法规避局部最优解风险。实验结果表明,该算法比遗传算法性能更优,获得存储器组解进行测试,比现有方法测试功耗降低11.3%,或测试时间降低48.7%,节省了片上测试资源与测试时间。 相似文献
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在微纳米级工艺中,嵌入式存储器出现开路故障的概率增高,从而带来动态故障。当静态故障与动态故障同时存在时,传统的暂停导出内建自测试设计虽然可以将故障诊断数据正确输出,但存在诊断数据冗余的问题。因此,提出一种动态故障诊断数据压缩的内建自测试设计。在不影响诊断数据完好性的前提下,识别故障模式为行故障、列故障与单元故障,并对其诊断数据进行压缩解决诊断数据冗余的问题。仿真结果表明,该设计能够正确压缩动态故障诊断数据,大幅度提高输出效率,减少输出时间,并且面积开销较小。在8 K×16的存储器的面积开销为3.16%,20%行列故障与5%动态故障下诊断数据压缩比为3.96%。 相似文献
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一种基于全相位FFT的频谱感知算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高能量检测算法的性能,提出一种基于全相位快速傅里叶变换( FFT )的频谱感知算法。全相位FFT中的数据预处理过程,考虑了数据段中心样本点所有可能组合的情况,从而减少因信号截断所导致的频谱泄露,提高谱分析精确度。以能量检测法为例,通过Matlab对基于传统FFT和全相位FFT的频谱感知算法进行理论分析和仿真,结果表明,在信噪比相同的条件下,后者的谱间干扰较小,信号的误检率较低;在相同虚警率的条件下,后者可使频谱泄露得到有效抑制,获得的频谱更接近于真实的频谱信息,检测概率相应提高。因此,全相位FFT能量检测法的检测性能明显优于传统能量检测法。 相似文献
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以丙烯酰胺(AM)、丙烯酸(AA)、2-丙烯酰胺基-2-甲基丙磺酸(AMPS)和1-烯丙氧基-4-壬基苯(NPAB)为单体,采用过硫酸铵-亚硫酸氢钠为引发体系,制备了一种新型水溶性共聚物,并对该共聚物进行了红外和扫描电镜表征。适宜的共聚条件为:m(AM)∶m(AA)∶m(AMPS)∶m(NPAB)=6∶4∶0.3∶0.02、pH=7、w(引发剂)=0.29%、单体总浓度20%、温度40℃。研究表明:2g/L的共聚物溶液表观黏度高达716.3mPa·s;在120℃时,共聚物溶液黏度保留率达到35.71%;MgCl2和CaCl2含量为2g/L时,共聚物溶液黏度保留率高达125.3和126.3mPa·s。该共聚物溶液可提高模拟原油的采收率。 相似文献
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