博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
测试性分析
阅读量:6926 次
发布时间:2019-06-27

本文共 2639 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

testability analysis:可以来表征,内部状态从primary input的可控性,以及从primary output的可观性。

主要有两个用途:1)在test generation阶段,可以选择一个更容易得到的值的路径来,generate pattern;

                       2)可以分析到poor testability的area,从而更好的执行DFT方法,如test point的插入;

 

The Sandia Controllability/Observability Analysis Program(SCOAP) 是第一个广泛使用的testability analysis方法。

对每一个signal都会计算出一个controllability和observability的值,来表征可控性,与可观性。

topology-based testability analysis(像SCOAP),计算较快,但是可能会产生一些误差,对于加入冗余逻辑的一些电路来讲。

Simulation-based testability analysis,可以产生较为准确的结果,但是运算时间较长。

 

SCOAP中的6中基本信号:

1)CC0:combinational 0-controllability of s (default 1)

2)CC1:combinational 1-controllability of s (default 1)

3)CO:combinational observability of s (default 0)

4)SC0:sequential 0-controllability of s (default 0)

5)SC1:sequential 1-controllability of s (default 0)

6)SO:sequential observability of s (default 0)

其中的combinational measure CC0/CC1/CO的值,为了达到控制或观测该信号,需要的signal的数量。

sequential measure SC0/SC1/SO的值,代表为了控制或观测该信号,需要的clock cycle的个数。

CC0(q)表示在电路中,为了控制q为0,需要多少的signal来进行set。

SC0(q)表示在电路中,为了控制q为0,需要多少的FF的clock工作。

SCOAP的第一步是进行combinational controllability的计算,在每一个gate后,都会在函数后加一。

                                                          (函数与Gate的类型有关,加1表示多了一个logic gate) 

            第二步是进行combinational observability的计算,同样的函数加一,表示经过一级level的logic gate。

            sequential的control和observe的计算,加一不再是通过一个logic gate,而是通过一个storage element。

 

SCOAP是一种deterministic testability的分析方法,在test generation中广泛应用。

但是像在BIST中,需要的是random/pseudo-random的test pattern,这时需要分析电路的random testability,

这样的分析方法叫做:Probability-based testability measures。

 

在probability-based testability measures方法中,

C0(s)表示从primary input,可控信号为0的概率;(default为0.5)

C1(s)表示从primary intput,可控信号为1的概率;(default为0.5)

O(s)表示从primary可观测到s的值的概率(default为0)

对于每个信号s,C0(s)+C1(s)=1;

在logic的计算过程中,函数与SCOAP的是不同的。

存在的问题:在分析random的test pattern时,有些信号的可控或可测的概率会很小,这样的信号叫做

random-pattern resistant(RP-resistant)。

RP-resistant的存在是random的test pattern fault covergae总是比determination test pattern低的

主要原因,如在BIST中,需要加入test point来解决这个问题。

 

Simulation-based testability analysis:

在SCOAP和probability-based testability的测试分析中,只有topological的信息被利用,这些信息是静态的,

所以这样的分析方法,速度通常较快。

但是当在电路包含一些redundant fanout时,分析通常结果会不准确。

相较于这样的方法,dynamic/simulation-based的分析方法可以通过statistical sampling来得到更精确的结果。

通常的分析方法有Logic simulation和fault simulation。

Logic simulation:输入一系列test pattern,收集信号为0/1/0-1/1-0的结果与变化。进而得到poor testability的点。

Fault simulation:像random resistant fault analysis。这样的方法。

由于这样的仿真时间都会比较长,所以一般应用在对fault coverage要求很高的场合。像医疗和航空芯片等。

 

RTL Testability Analysis:

以上三种方法都是在gate level上进行分析的。

RTL的testability analysis可以很大程度的减少test development的时间,而且由于RTL中有更少的redundant fanout,

RTL有比netlist更简单的模型,所以仿真的精确度可能更高。

RTL的主要分析方法:建立一个structure的graph,来代表数据在RTL中的transfer,

由这个graph的sequential depth来作为标准,判断test的困难程度。

转载地址:http://hkecl.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
汇享大数据 ,助力医卫信息共享与业务协同
查看>>
USB之设备插入波形变化2
查看>>
企业法务管理-中顾企业法律风险管控中心
查看>>
Python基础内置函数
查看>>
Random用法(随机数)
查看>>
hdu 2604 递推 矩阵快速幂
查看>>
gpfs overload解决
查看>>
LINQ系列:Linq to Object生成操作符
查看>>
Nagios监控平台之一:安装
查看>>
5、Gerrit权限控制
查看>>
文件及目录管理相关的命令和globbing
查看>>
L2-014 列车调度(队列模拟:set)
查看>>
程序员出路
查看>>
在linux下一般用scp这个命令来通过ssh传输文件
查看>>
AES .net 、JS 相互加密解密
查看>>
「android」gomobile argument unused during compilation: '-stdlib=libc++'
查看>>
Tomcat之配置外部应用和虚拟主机
查看>>
python sys模块使用详情
查看>>
IOS程式语法之block的使用掌握
查看>>
微信小程序,前端大梦想(四)
查看>>