32、数字电路可测试性设计方法解析

数字电路可测试性设计方法解析

1. 设计原则与结构化DFT方法基础

在数字电路设计中,存在一些重要的设计原则。除非绝对必要,否则不要使用异步逻辑或冗余设计。同时,要提供能将所有内部锁存器和触发器进行初始化的方法,以用于测试目的。在集成电路和最终产品设计的各个阶段,应与供应商进行沟通,从而制定出双方都能接受的测试程序。

结构化可测试性设计(DFT)方法是在设计阶段就融入的正式概念,主要关注时序逻辑。在测试模式下,需要对电路的时序部分进行重新配置,以实现对存储元件及其相关组合逻辑块的可控性和可观测性。

数字逻辑系统包含组合逻辑(门电路)和时序逻辑(锁存器和触发器),可将其重新绘制成Huffman模型。在大多数集成电路布局中,这两部分可能难以区分,但它们始终存在。不过,某些具有单独锁存器/触发器行或块的可编程逻辑器件,能很清晰地体现这种区分。

2. 扫描路径测试方法

扫描路径测试,有时也称为“扫描测试”,是基于上述通用模型的一种DFT方法。当电路从正常工作模式切换到测试模式时,通常具备以下三个基本功能:
- 重新配置 :将所有时序存储元件重新配置成连续的移位寄存器配置,即扫描路径。
- 扫描输入 :可以将任意0和1的模式串行输入到移位寄存器中。
- 扫描输出 :能将移位寄存器中保存的任意0和1模式串行读出。

完整电路的测试过程一般如下:
1. 将电路从正常模式切换到扫描测试模式,使存储元件转换为移位寄存器扫描路径。
2. 在测试时钟的控制下,通过一个0和1的模式

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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