49、嵌入式系统测试与优化技术解析

嵌入式系统测试与优化技术解析

1. 签名分析

在测试被测设备(DUT)时,为避免移出响应,可对响应进行压缩。具体操作是,将生成的测试模式作为输入(刺激)提供给 DUT,DUT 的响应经过压缩形成签名,该签名用于表征响应,后续会将其与预期响应进行比较,预期响应可通过仿真计算得出。

压缩通常使用线性反馈移位寄存器(LFSR),即带有异或反馈的移位寄存器。以 4 位 LFSR 为例,在测试过程中,将系统测试的响应发送到 LFSR 的输入,LFSR 会生成反映该响应的签名。由于存储的是签名而非完整响应,多个响应模式可能映射到相同的签名。

对于一个 n 位签名生成器,可生成 (2^n) 个签名。对于 DUT 的 m 位响应,最佳情况是将 (2^{(m - n)}) 个响应均匀映射到同一个签名。假设系统正确响应应生成特定签名,那么会有 (2^{(m - n)} - 1) 个错误响应也映射到该签名。若响应为 m 位长,总共有 (2^m - 1) 个错误响应。因此,错误响应映射到正确签名的概率(假设模式均匀映射到签名)为:
[P = \frac{2^{(m - n)} - 1}{2^m - 1} \approx \frac{1}{2^n} \text{(当 } m \gg n \text{ 时)}]
这表明,如果移位寄存器较长,从错误测试响应生成正确签名的概率非常小。

2. 伪随机测试模式生成

对于具有大量触发器的芯片,移入测试模式可能需要较长时间。为加快芯片上模式的生成过程,可在芯片上集成用于生成测试模式的硬件。例如,可使用由 LFSR 生成的伪随机模式作为测试模式。通过对特定电路进行修改,可生成除全零模式外的所有可能测试模式,因

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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