Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Програмування, комп'ютери, інформатика і кібернетика | Курсова
103.7кб. | скачати


Схожі роботи:
Цифрова обробка сигналів 2
Обробка сировини виробництво напівфабрикатів обробка овочів і грибів
Гідроабразивне обробка Обробка вибухом
Цифрова рентгенографія
Цифрова схемотехніка
Цифрова флексографія
Цифрова інформація
Цифрова комутаційна система AXE-10





Цифрова обробка сигналів

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

скачати

Введення

Широке поширення радіоелектронних пристроїв із застосуванням цифрової обробки сигналів обумовлює підвищений інтерес до питань діагностування їх технічного стану.

Однією з різновидів діагностування цифрових вузлів і блоків є тестове діагностування, застосування якого на етапі проектування та виготовлення цифрових вузлів дозволяє визначити правильність їх функціонування та здійснити процедуру пошуку несправностей. При розробці тестової діагностики виникає складність у визначенні еталонних реакцій при тестуванні існуючих схем, у визначенні оптимального числа контрольних точок для зняття вихідний реакції диагностируемой цифрової схеми. Це можна зробити або створюючи прототип розроблюваного цифрового пристрою і проводячи його діагностику апаратурними методами, або здійснюючи моделювання на ЕОМ як цифрового пристрою, так і процесу діагностики. Найбільш раціональним є другий підхід, який передбачає створення автоматизованих систем діагностики [1], що дозволяють проводити діагностику цифрових схем на стадії проектування і здатних вирішувати такі завдання:

Виробляти логічне моделювання цифрових схем з допомогою ЕОМ. Мета логічного моделювання полягає в тому, щоб виконати функцію проектованої схеми без її фізичної реалізації. Перевірка на правильність моделювання може бути різною в залежності від рівня подання цифрової схеми в ЕОМ. Якщо, наприклад, здійснюється перевірка тільки значень логічної функції на виході схеми, то досить представити схему на рівні логічних елементів. Для того щоб перевірити стану сигналів у схемі, необхідно точно описати затримки спрацьовування всіх елементів в умовах синхронізації.

Моделювання несправностей. Задача виявлення несправностей в цифрових схемах полягає в тому, щоб визначити, чи володіє цифрова схема необхідним поведінкою. Для вирішення цього завдання необхідно, перш за все, встановити модель цифрової схеми як об'єкта контролю, потім метод виявлення несправностей і, нарешті, модель несправностей. З точки зору особливостей поведінки цифрових схем їх можна розділити на комбінаційні і послідовних. У відношенні виявлення несправностей комбінаційні схеми є порівняно простою моделлю. Послiдовнiсних схем щодо поведінки характеризуються наявністю внутрішніх контурів зворотного зв'язку, тому виявлення несправностей у них у випадку надзвичайно утруднене.

Моделювання процесу тестової діагностики.

Класична стратегія тестування цифрових схем полягає в формуванні тестових послідовностей, що дозволяють виявляти задані безлічі їх несправностей. Для реалізації генератора тестової послідовності бажано використовувати найпростіші методи, що дозволяють уникнути складної процедури їх синтезу. До них належать такі алгоритми:

формування всіляких вхідних тестових наборів, тобто повного перебору двійкових комбінацій. У результаті застосування подібного алгоритму генеруються счетчіковие послідовності;

формування випадкових тестових наборів з необхідними ймовірностями одиничного і нульового символів по кожному входу цифрової схеми;

формування псевдовипадкових тестових послідовностей.

Основною властивістю поширених алгоритмів формування тестових послідовностей є те, що в результаті їх застосування відтворюються послідовності дуже великої довжини. Тому на виходах перевіряється цифрової схеми формуються її реакції, що мають таку ж довжину. Природно виникають проблеми їх запам'ятовування та зберігання. Найпростішим рішенням, що дозволяє значно скоротити об'єм інформації про еталонних вихідних реакціях, є отримання інтегральних оцінок, які мають меншу розмірність. Для цього використовуються алгоритми стиснення інформації.

Для того щоб застосовувати метод компактного стиснення тестування, необхідно раціонально вибирати алгоритм формування тестових послідовностей і метод стиснення інформації. [2]

Для діагностики будь-комбінаційної схеми особливий інтерес представляє сигнатурний аналізатор, зокрема багатоканальний сигнатурний аналізатор, в основі побудови якого лежить алгоритм стиснення інформації - сигнатурний аналіз.

Аналіз методів оцінки ефективності компактного тестування.

Побудова складних цифрових пристроїв вимагає підвищеної уваги до компактних методам тестування для кожного конкретного застосування. Тому виникає необхідність в оцінці ефективності того чи іншого методу компактного тестування. В даний час в літературі розглядаються способи порівняння методів компактного тестування.

Було запропоновано розробити моделюючий алгоритм, що дозволяє будувати багатоканальні сигнатурні аналізатори.

Для цього необхідно було вирішити такі завдання:

Логічне моделювання цифрових схем.

Розробка моделюючого алгоритму побудови ГПСЧ.

Розробка моделюючого алгоритму побудови багатоканального сигнатурного аналізатора.

Оцінка ефективності роботи багатоканального сигнатурного аналізатора.

Розробка алгоритму пошуку несправностей

Глава 1. Існуючі методи логічного моделювання і діагностики з використанням компактних оцінок.

Моделювання логічних схем на ЕОМ.

Моделювання складних логічних схем на великому числі вхідних наборів ефективно можна здійснювати тільки за допомогою ЕОМ. Для того, щоб змоделювати роботу пристрою ЕОМ, необхідно описати математичну модель цього пристрою в пам'яті ЕОМ [3].

Логічна схема N вважається структурно описаної, якщо зазначені наступні її характеристики: зовнішні входи схеми - множина X = {x}; зовнішні виходи схеми - безліч Z = {z}; елементи - множина D = {d}; внутрішні зв'язки між елементами в вигляді матриці зв'язків C = {ci, j}, де ci, j Цифрова обробка сигналів {0,1}; ci, j = 1 - якщо вихід елемента di пов'язаний зі входом елемента dj, для всіх елементів d Цифрова обробка сигналів D.

Іншим способом опису схеми є опис схеми у вигляді списків: списку входів схеми - опис безлічі X, списку виходів - опис безлічі Z і списку логічних елементів і зв'язків між ними - опис безлічі D і матриці C. Списки, які описують схему, можуть бути прямими та зворотними.

Прямий схемний список - це опис схеми по входах елементів. Для кожного елемента схеми вказується його порядковий номер на схемі, тип і номери елементів, виходи яких є входами для цього елемента.

Зворотний схемний список - це опис схеми по виходах елементів. Для кожного елемента вказується його номер на схемі, тип і номер елементів, з входами яких з'єднаний вихід даного елемента.

Прямий і зворотний схемний списки являють собою компактне опис матриці зв'язків між елементами C = {ci, j}, причому для завдання матриці досить одного з них. Прямий схемний список може бути побудований на основі зворотного списку, і навпаки.

У більшості випадків для моделювання достатньо мати прямий схемний список. Зворотний схемний список використовується для виділення напрямку поширення сигналів у схемі при моделюванні складного цифрового пристрою з великим числом елементів. У цьому випадку, якщо, наприклад, зміниться якась подсхема із загальної схеми пристрою, то моделювання піддаються тільки ті подсхеми, які пов'язані з даною. При цьому значно скорочується обсяг модельованої схеми і обсяг виведеної для аналізу інформації, так як моделювання проводиться цілеспрямовано, тобто по шляху поширення сигналів в схемі. Якщо який-небудь елемент схеми змінює своє значення на поточному кроці моделювання, то все подсхеми, пов'язані з виходом цього елемента, моделюються.

Прямий схемний список зручно використовувати при діагностиці схеми та локалізації несправностей в ній, так як він дозволяє виділити всі можливі шляхи розповсюдження помилкової інформації (визначити за номером елемента, на виході якого виявлена ​​помилка, елементи, які можуть бути джерелами цієї помилки).

У даній роботі був використаний прямий схемний список.

Методи аналізу.

Методи аналізу схем можна розділити на прямі і непрямі. Прямі методи аналізу спираються на різні алгебраїчні чи інші форми, які відображають у тому чи іншому вигляді структуру схеми. Вони дозволяють безпосередньо синтезувати вхідні послідовності, необхідні для отримання заданої реакції схеми. Наприклад, синтезувати вхідні набори, що забезпечують появу на виході схеми нульового сигналу.

До непрямих методів аналізу відносяться різні види моделювання, що дозволяють відтворювати поведінку схеми або окремих її елементів при подачі на схему набору вхідних впливів, наприклад, оцінити правильність роботи спроектованої схеми. Моделюючи роботу схеми, що містить несправний елемент, на наборах, складових контролюючий тест, можна оцінити повноту цього тесту.

Зазначимо переваги та недоліки цих методів. Для прямих методів потрібні побудови алгебро-структурних описів схем на основі схемних списків; як правило, ці методи орієнтовані на певний клас схем, наприклад синхронні і асинхронні. Для непрямих методів не потрібно побудови інших описів схем, крім схемного списку, крім того, вони не залежать від класу аналізованих схем. Однак для непрямих методів, в порівнянні з прямими, може знадобитися значно більше часу для визначення потрібного вхідного впливу. Непрямі методи аналізу носять універсальний характер і застосовуються у тому разі, коли прямі методи не розроблені або занадто складні для будь-якого класу схем. Прямі та непрямі методи аналізу доповнюють один одного. Якщо, наприклад, тест для схеми був складений "вручну" з використанням прямих методів, то моделювання може бути застосоване для аналізу тесту на повноту.

У даній роботі пропонується непрямий метод аналізу.

1.3. Опис тестової діагностики.

Проблема тестового діагностування цифрових схем виникає на різних етапах їх виробництва та експлуатації і включає взаємопов'язані завдання. Перша з них полягає у визначенні, в якому стані знаходиться досліджувана схема. [3] Основним станом цифрових схем є справний - це таке технічне стан схеми, при якому вона задовольняє всім вимогам, встановленим технічною документацією. В іншому випадку схема знаходиться в одному з несправних станів.

Якщо встановлено, що цифрова схема несправна, то вирішується друге завдання: здійснюється пошук несправності схеми, мета якого - визначення місця і виду несправності.

З безлічі різних видів несправностей виділяється клас логічних несправностей, які змінюють логічні функції елементів цифрової схеми. Для їх опису в більшості випадків використовуються наступні математичні моделі.

Константні несправності: константних нуль і константних одиниця, що означає наявність постійного рівня логічного нуля або логічної одиниці на входах і виході несправного логічного елемента.

Несправності типу "коротке замикання" (мостіковие несправності) з'являються при короткому замиканні входів і виходів логічних елементів і поділяються на два види: несправності, викликані коротким замиканням входів логічного елемента, і несправності типу зворотного зв'язку.

Інверсні несправності описують фізичні дефекти цифрових схем, що призводять до появи фіктивного інвертора по входу чи виходу логічного елемента, що входить у цю схему.

Несправності типу "перепутиваніе" полягають у переплутуванні зв'язків цифрової схеми і викликаються помилками, що виникають при проектуванні і виробництві цифрових схем, які змінюють функції, виконувані схемою.

Класична стратегія тестування цифрових схем полягає в формуванні тестових послідовностей, що дозволяють виявляти задані безлічі їх несправностей. При цьому, для проведення процедури тестування, зберігаються як самі тестові послідовності, так і еталонні вихідні реакції схем на їх вплив. У процесі тестування при відповідності отриманих реакцій схеми еталонним вона вважається справним, в іншому випадку схема містить несправність і знаходиться в несправному стані.

Структурні блоки, на які розбивається завдання діагностики, наведено на рис. 1.1.

Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналів

Рис.1.1. Основні функціональні блоки, які використовуються при тестуванні цифрової схеми.

ГТВ - генератор тестових впливів (генератор М-послідовності)

ЦС - цифрова схема

МСА - багатоканальний сигнатурний аналізатор

Блок еталонних реакцій - блок, який зберігає стислі вихідні реакції

Логічний взаємозв'язок функціональних блоків побудована наступним чином: з генератора тестових впливів через цифрову схему сигнали надходять на схему стискування інформації (сигнатурний аналізатор). Стислі вихідні реакції (сигнатури) потрапляють на схему порівняння, де вони порівнюються з еталонними сигнатурами, які зберігаються в блоці еталонних реакцій. Далі інформація потрапляє в пристрій виведення інформації про стан схеми.

Всі дані блоки реалізовані у вигляді математичної моделі на комп'ютері.

У даній роботі в якості блоку стиснення інформації змодельовано багатоканальний сигнатурний аналізатор.

1.4. Принципи генерування випадкових та псевдовипадкових послідовностей.

У завданнях активних експериментальних досліджень сучасних складних технічних систем з застосуванням статистичних методів важливе місце належить генерування сигналів збудження. [4] Диктується це не тільки необхідністю подачі на об'єкт необхідного числа впливів із заданими властивостями, а й максимальної швидкості їх вироблення. Одним з найбільш поширених в даний час методів формування таких процесів є перетворення сигналів, які надходять за допомогою так званих генераторів білого шуму (ГБШ). У застосуванні до цифрових методів генерування під білим шумом розуміється послідовність некорельованих чисел чи цифр, розподілених, як правило, по рівномірному закону.

Відомі два основні методи отримання цифрового білого шуму: фізичний - генерування випадкових двійкових чисел за допомогою спеціальних пристроїв - генераторів випадкових чисел (ГВЧ); математичний - формування псевдовипадкових числових послідовностей (ПСЧП) за спеціальними програмами або з використанням генераторів псевдовипадкових чисел (ГПСЧ).

Принцип дії ГВЧ полягає в перетворенні випадкового сигналу на виході фізичного джерела шуму в імпульсну послідовність з ймовірністю появи імпульсу p (1) = 0,5.

Спільними і найбільш суттєвими недоліками, що утрудняють застосування ГВЧ, є обмежена швидкодія, визначається первинним аналоговим джерелом шуму, низька стабільність основних імовірнісних характеристик, яка пояснюється нестабільністю первинних джерел, дрейфом параметрів перетворюючих схем, джерел харчування та ін, що вимагає періодичної статистичної перевірки якості генерується послідовності ; складність апаратурної реалізації, яка викликається наявністю декількох джерел живлення; неможливість відтворення та передбачення генеруються послідовностей в силу їх випадкової природи і т.д.

Зазначені недоліки фізичних ГВЧ з'явилися причиною все більш широкого розповсюдження математичних методів отримання шумових числових послідовностей. Миттєві значення таких псевдовипадкових послідовностей на відміну від випадкових в принципі можуть бути передбачені заздалегідь. У той же час всі оцінки статистичних характеристик конкретної реалізації ПСЧП збігаються з оцінками відповідної їй випадкової вибірки. Будь-яку статистичну характеристику псевдовипадковою числової послідовності можна отримати, використовуючи реалізацію довжиною в один період повторення ПСЧП. Для істинно випадкової послідовності це вимагало б нескінченно велику довжину реалізації. Штучне збільшення періоду ПС - сигналу необмежено наближає його структуру до структури однієї з можливих реалізацій істинно випадкового процесу. Однак і при обмежених величинах періоду в певних умовах псевдовипадкові числові послідовності можуть замінити випадкові. При аналізі псевдовипадковою реалізації дорівнює або меншій довжині періоду взагалі практично неможливо визначити, чи є вона відрізком регулярній або випадкової послідовності. З іншого боку, якщо записати конкретну випадкову реалізацію на будь-якому носії, і періодично відтворювати її, то отримаємо регулярну ПСЧП.

Таким чином, з точки зору реальних характеристик важко встановити межу між випадковими і псевдовипадковими числовими послідовностями. У той же час застосування ПСЧП має ряд істотних переваг: періодичний характер псевдовипадкового сигналу зумовлює низький рівень дисперсії оцінок, одержуваних при усередненні протягом цілого числа періодів; характеристики ПСЧП абсолютно стабільні і визначаються алгоритмом формування псевдовипадкових чисел; послідовність можна повторити з будь-якого бажаного ділянки реалізації, для чого не вимагається складних запам'ятовуючих пристроїв та ін

Роботу генератора М-послідовності, суматори за модулем два якого включені в міжрозрядні зв'язку, а породжує поліном дорівнює Цифрова обробка сигналів M (x) = 1 Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів 1x Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів 2x2 Цифрова обробка сигналів ... Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів mxm, можна описати виразом

AM (k) = VMAM (k-1),

де m-мірні вектора AM (k) = (a1M (k), a2M (k ),..., amM (k)) і AM (k-1) = = (a1M (k-1), a2M (k -1 ),..., amM (k-1)) визначають стану РС генератора в k-й і (k-1)-й такти роботи відповідно, а матриця VM, що описує структуру генератора, має вигляд:

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів 0 0 0. . . 0 1

1 0 0. . . 0 Цифрова обробка сигналів 1

VM = 0 1 0. . . 0 Цифрова обробка сигналів 2

. . . . . . . .

0 0 0. . . 1 Цифрова обробка сигналів m-1

Структурна схема генератора М - послідовності, побудованого за способом включення суматори в міжрозрядні зв'язку регістра зсуву представлена ​​на рис.1.2.

Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналів 1 Цифрова обробка сигналів 2 Цифрова обробка сигналів m-1

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів a1 (k) a2 (k) a3 (k) am (k)

Рис.1.2. Генератор М - послідовності з суматорами за модулем два,

що стоять у міжрозрядних зв'язках регістра зсуву:

Можна показати [5], що між станами AM (k) і A (k) РС генераторів обох типів при AM (0) = A (0) = 1000 ... 0 існує залежність, що визначається співвідношенням:

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів a1M (k) Цифрова обробка сигналів m Цифрова обробка сигналів m-1 Цифрова обробка сигналів m-2. . . Цифрова обробка сигналів 2 Цифрова обробка сигналів 1 a1 (k)

a2M (k) 0 Цифрова обробка сигналів m Цифрова обробка сигналів m-1. . . Цифрова обробка сигналів 3 Цифрова обробка сигналів 2 a2 (k)

a3M (k) = 0 0 Цифрова обробка сигналів m. . . Цифрова обробка сигналів 4 Цифрова обробка сигналів 3 a3 (k)

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів amM (k) 0 0 0. . . 0 0 am (k)

При цьому, породжує поліном Цифрова обробка сигналів (X) M-послідовності, генератор якої містить суматори за модулем два в ланцюзі зворотного зв'язку, є взаємно зворотним до полиному Цифрова обробка сигналів M (x), тобто Цифрова обробка сигналів (X) = Цифрова обробка сигналів M-1 (x) = xm Цифрова обробка сигналів M (x-1).

1.5. Особливості побудови генераторів тестових послідовностей.

При компактному тестуванні для реалізації тестової послідовності використовуються найпростіші методи, що дозволяють уникнути складної процедури синтезу. [2] До них належать такі процедури синтезу:

Формування всіляких вхідних тестових наборів, тобто повного перебору двійкових комбінацій. У результаті застосування подібного алгоритму генеруються так звані счетчіковие послідовності.

Формування випадкових тестових наборів з необхідними ймовірностями появи одиничного і нульового символів по кожному входу ЦС.

Формування псевдовипадкових тестових послідовностей.

Основною властивістю цих алгоритмів є те, що в результаті їх застосування відтворюються послідовності дуже великої довжини. Тому на виходах перевіряється ЦС формуються її реакції, що мають таку ж довжину. При цьому якщо для генераторів тестових послідовностей, що формують счетчіковие, випадкові і псевдовипадкові послідовності, не існує проблеми їх запам'ятовування та зберігання, то для вихідних реакцій кожної схеми така проблема має місце бути. Найпростішим рішенням, що дозволяє скоротити об'єм інформації про еталонних вихідних реакціях, є методи компактного тестування.

Глава 2.Сігнатурний аналіз.

2.1. Опис сигнатурного аналізу.

В даний час в новій техніці тестування цифрових схем сигнатурний аналіз застосовується найбільш часто. Це було зумовлено кількома причинами [5], наприклад такими: Рівномірність закону розподілу ймовірності Цифрова обробка сигналів невиявлення помилки кратності i і Безліч необнаружіваемие помилок V Цифрова обробка сигналів кратності i включає в себе малоймовірні конфігурації помилкових біт в послідовності даних.

Побудувати сигнатурний аналізатор можна двома способами: 1) метод розподілу поліномів і 2) метод згортки.

Головна ідея сигнатурного аналізу при використанні методу розподілу полінома на поліном грунтується на виконанні операції ділення многочленів. Як діленого використовується потік даних, що формуються на виході аналізованого цифрового вузла, який може бути представлений як многочлен p (x) ступеня Цифрова обробка сигналів -1, Де Цифрова обробка сигналів - Довжина потоку. Дільником служить примітивний непріводімий поліном Цифрова обробка сигналів (X), внаслідок поділу на який виходить приватне q (x) і залишок S (x), пов'язані співвідношенням

p (x) = q (x) Цифрова обробка сигналів (X) + S (x),

де залишок S (x), що представляє собою поліном ступеня, меншою ніж m = deg Цифрова обробка сигналів (X), називається сигнатурою.

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів M2 D TT M2 D TT M2 D TT

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів P (x)

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів C 0 C 1 C m-1

Цифрова обробка сигналів ТІ

Цифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів & & &

Цифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналів 0 = 1 Цифрова обробка сигналів 1 Цифрова обробка сигналів m-1

Рис.2.1. Функціональна схема сигнатурного аналізатора, побудованого

за методом ділення поліномів.

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів M2 M2

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів P (x) & & &

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів M2 D TT D TT D TT

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів C 0 Цифрова обробка сигналів 1 C 1 Цифрова обробка сигналів m-1 C m-1 Цифрова обробка сигналів m = 1

Цифрова обробка сигналів ТІ

Рис.2.2. Функціональна схема сигнатурного аналізатора, побудованого

за методом згортки.

При використанні методу згортки сигнатурного аналізу як методу стиснення реакцій цифрової схеми сигнатура R6 = a1 ( Цифрова обробка сигналів ) A2 ( Цифрова обробка сигналів ) ... Am ( Цифрова обробка сигналів ) Формується за алгоритмом:

a1 (0) = a2 (0 )=...= am (0) = 0, (2.1.1)

a1 (k) = y (k) Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів i ai (k-1), (2.1.2)

aj (k) = aj (k-1), j = 2,3 ... m, k = 1,2 ... Цифрова обробка сигналів , (2.1.3)

де Цифрова обробка сигналів i Цифрова обробка сигналів {0,1}, i = 1,2 ... m, визначаються на підставі породжує полінома Цифрова обробка сигналів (X) = 1 Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів 1x1 Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів 2x2 Цифрова обробка сигналів ... Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів mxm, що використовується для реалізації сигнатурного аналізатора.

Проте, результат згортки c (x) послідовності на сигнатурному аналізаторі не є залишок s (x) від ділення на поліном Цифрова обробка сигналів (X). У той же час між c (x) і s (x) існує однозначний зв'язок, обумовлена ​​співвідношенням

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів 1 Цифрова обробка сигналів 2 ... Цифрова обробка сигналів m-1 1

Цифрова обробка сигналів 2 Цифрова обробка сигналів 3 ... 1 0

s (x) = c (x) Цифрова обробка сигналів ........................................

Цифрова обробка сигналів m-1 1 ... 0 0

1 0 ... 0 0

2.2. Одноканальний сигнатурний аналізатор.

Типова структурна схема сигнатурного аналізатора складається з регістра зсуву і суматора за модулем 2, на входи якого підключені виходи розрядів регістра відповідно до породжує поліномом Цифрова обробка сигналів (X) (рис. 2.3.) [5]. Керуючими сигналами сигнатурного аналізатора є СТАРТ, СТОП і ЗСУВ. Сигнали СТАРТ і СТОП формують часовий інтервал, протягом якого здійснюється процедура стискування інформації на аналізаторі. Під впливом сигналу СТАРТ елементи пам'яті регістра зсуву встановлюються в початковий стан, як правило, нульовий, а сам регістр починає виконувати функцію зсуву на один розряд вправо під дією синхронизирующих сигналів ЗСУВ. По приходу кожного синхронізуючого імпульсу в перший розряд регістра зсуву записується інформація, відповідна висловом (2.1.2), де y (k) Цифрова обробка сигналів {0,1} - k-й символ стисливої ​​послідовності {y (k)}, k = 1,2 ... Цифрова обробка сигналів ; Цифрова обробка сигналів i Цифрова обробка сигналів {0,1} - коефіцієнти породжує полінома Цифрова обробка сигналів (X); ai (k-1) Цифрова обробка сигналів {0,1} - вміст i-го елемента пам'яті регістра зсуву в k-1 такт. Процедура зсуву інформації в регістрі описується співвідношенням (2.1.3). Причому Цифрова обробка сигналів , Як правило, приймається рівним або

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів Сигнатура

Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів M2 RG

Цифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

Зрушення Старт Стоп

Рис.2.3. Структурна схема сигнатурного аналізатора.

менше величини 2m-1 і відповідно визначає довжину стисливої ​​послідовності. Після закінчення Цифрова обробка сигналів тактів функціонування сигнатурного аналізатора на його елементах пам'яті фіксується двійковий код, який представляє собою сигнатуру, що відображається у вигляді 16-річного коду.

Таким чином, шляхом формування тестової послідовності на входах аналізованого цифрового пристрою для кожного його полюси знаходимо еталонні значення сигнатур, безліч яких запам'ятовується і в подальшому використовується для порівняння із значеннями сигнатур, що знімаються з перевірених пристроїв. Будь-яке відміну реально отриманої сигнатури від еталонної свідчить про те, що полюс схеми функціонує відмінно від випадку справного стану пристрою. Причина, що викликала відміну сигнатур на цьому полюсі, може бути встановлена ​​послідовним аналізом сигнатур від зазначеного полюса до входів пристрою.

Ефективність використання такого сигнатурного аналізатора обмежується наявністю в ньому тільки одного інформаційного входу, в той час як кількість виходів складних цифрових вузлів досягає значних величин. Дослідження подібних вузлів здійснюється з використанням декількох сигнатурних аналізаторів, шляхом згортки по модулю два вихідних послідовностей або із застосуванням деяких інших схемних рішень. [1] Застосування таких підходів для аналізу многовиходних цифрових схем призводить або до істотного збільшення апаратурних витрат, або до зменшення величини ймовірності P виявлення помилки. Тому для многовиходних цифрових вузлів створення високоефективних цифрових аналізаторів досить актуально.

2.3. Багатоканальні сигнатурні аналізатори.

Проблема аналізу многовиходних цифрових схем і процес їх тестування полягає у визначенні виникнення несправності схеми за її вихідним реакцій. Відмінною особливістю такого аналізу є необхідність дослідження досить великої кількості вихідних реакцій схеми (їх кількість може досягати декількох сотень). Тому використання традиційних методів компактного тестування, що застосовуються для одновиходних цифрових схем, у даному випадку не дозволяє отримати бажаного ефекту. [5] Дійсно, спроба провести аналіз n - вихідний цифровий схеми одноканальним СА призводить до збільшення в n раз часу, необхідного для аналізу схеми, або обладнання, необхідного для реалізації n сигнатурних аналізаторів. При цьому залишається відкритим питання про розрядності сигнатури, яка також може збільшитися в n разів. Тому на практиці найчастіше використовують спеціальні методи і прийоми. Найбільш часто вживаним з них є метод, заснований на перетворенні n вихідних послідовностей Цифрова обробка сигналів довжиною Цифрова обробка сигналів в одну послідовність Цифрова обробка сигналів за виразом:

Цифрова обробка сигналів (2.3.1)

Практична реалізація цього методу може бути виконана як процедура стиснення у просторі або в часі. У тому і іншому випадку реалізується ідея одержання компактних оцінок, характерна для методів компактного тестування.

Як показано в [6] ефективність алгоритму стиснення інформації, що реалізує співвідношення (2.3.1) визначається як:

Цифрова обробка сигналів (2.3.2)

де m - кратність помилки, причому для непарних значень m Цифрова обробка сигналів ( Цифрова обробка сигналів - Це ймовірність не виявлення помилки кратності m).

Для оцінки виду розподілу ймовірностей Цифрова обробка сигналів розглянемо конкретний приклад n = 3 - вихідний цифровий схеми, довжина Цифрова обробка сигналів вихідних реакцій якої становить 21. У результаті перетворення трьох вихідних послідовностей Цифрова обробка сигналів в послідовність Цифрова обробка сигналів , Деякі їхні помилки стануть необнаружіваемие і будуть оцінюватися виразом:

Цифрова обробка сигналів (2.3.3)

яке справедливо для Цифрова обробка сигналів .

Обмежуючись Цифрова обробка сигналів , Визначаємо згідно (2.3.3) Цифрова обробка сигналів .

Цифрова обробка сигналів

Аналіз отриманих чисельних значень ймовірностей Цифрова обробка сигналів , А також загального виразу (2.3.2) показує нерівномірність закону їх розподілу, що свідчить про досить невисоку ефективність розглянутого алгоритму стиснення. Крім того, необхідно відзначити велику розмірність результату стиснення, яка дорівнює довжині Цифрова обробка сигналів вихідних реакцій схеми. Тому на практиці найчастіше використовується компромісне рішення, що полягає в двоступеневому перетворенні вихідних реакцій n - вихідний цифровий схеми. Спочатку n вихідних послідовностей Цифрова обробка сигналів довжиною Цифрова обробка сигналів перетворюються на послідовність Цифрова обробка сигналів за висловом (2.3.1). Далі сформована таким чином послідовність Цифрова обробка сигналів знімається в m - розрядну сигнатуру (рис. 2.4)

Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

M2
Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів Y1 (k) 1 2 3. . . j. . . m

Цифрова обробка сигналів Y2 (k)

Y0 (k) S (x)

Цифрова обробка сигналів Yn (k)

Рис. 2.4. Багатоканальний сигнатурний аналізатор.

Ефективність даного перетворення згідно [6] при m = 4 визначиться як

Цифрова обробка сигналів (2.3.4)

де m - старша ступінь породжує полінома.

Ця формула справедлива, коли Цифрова обробка сигналів .

Найбільш поширена структура багатоканального сигнатурного аналізатора для дослідження многовиходних цифрових схем, яка побудована на базі породжує полінома Цифрова обробка сигналів , Наведена на рис. 2.5.

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів j1 (k) j2 (k) j3 (k) j4 (k)

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

M2 M2 M2 M2

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів D TT D TT D TT D TT

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів C C C C

a1 (k) a2 (k) a3 (k) a4 (k)

Цифрова обробка сигналів ТАКТ

Цифрова обробка сигналів

M2

Цифрова обробка сигналів
Цифрова обробка сигналів

Цифрова обробка сигналів

Рис. 2.5. Чотирьохканальний сигнатурний аналізатор.

Вона використовується для аналізу вихідних реакцій четирехвиходних цифрових схем. При цьому кінцеве значення коду Цифрова обробка сигналів є результуючим значенням сигнатури S (y), що представляє собою компактну оцінку стиснення чотирьох послідовностей Цифрова обробка сигналів

Можна показати, що схема, наведена на рис.2.5, еквівалентна щодо кінцевого результату найпростішої сигнатури двоступінчастого стискування інформації (рис. 2.4). А це означає, що в обох випадках для оцінки ефективності можна застосовувати формулу (2.3.3). Обидва підходи отримання сигнатур відрізняються нерівномірністю закону розподілу ймовірностей Цифрова обробка сигналів невиявлення помилки кратності m, а, отже, невисокою ефективністю. Крім того, сигнатура багатоканального сигнатурного аналізатора (МСА), а також розмірність сигнатури S (y) однозначно визначається кількістю виходів n досліджуваної схеми. Тому зі збільшенням n складність пристрою стиснення і кількість біт, що використовуються для представлення сигнатури S (y), приймає практично неприпустимі розміри. Спроба використовувати ідею каскадування багатоканальних сигнатурних аналізаторів дозволяє зменшити розмірність результуючої сигнатури, однак у цьому випадку виявляється складним оцінити достовірність такого аналізатора [6], яка буде залежати від організації взаємозв'язку МСА та його конкретної реалізації.

2.4.Многоканальний сигнатурний аналізатор використаний у даній роботі.

Припустимо, що розглянутий одноканальний аналізатор використовується для аналізу цифрового вузла, що має Цифрова обробка сигналів каналів, причому Цифрова обробка сигналів вихідних послідовностей в даному випадку перетворюються в одну послідовність виду

Цифрова обробка сигналів

де Цифрова обробка сигналів - Значення двійкового символу на Цифрова обробка сигналів -М виході цифрового вузла в Цифрова обробка сигналів -Й такт його роботи, а тактова частота роботи аналізатора в Цифрова обробка сигналів разів вище частоти синхронізації досліджуваного вузла. При цьому в кожен такт роботи аналізатора на його вхід послідовно, починаючи з першого виходу, надходять значення Цифрова обробка сигналів . Функціонування одноканального аналізатора в багатоканальному режимі, коли кількість каналів дорівнює Цифрова обробка сигналів , Описується системою рівнянь

Цифрова обробка сигналів

де чисельне значення коефіцієнтів Цифрова обробка сигналів визначається на підставі наступної системи рівнянь

Цифрова обробка сигналів

Коефіцієнти Цифрова обробка сигналів визначаться наступним чином:

Цифрова обробка сигналів

2.5. Алгоритм побудови багатоканального сигнатурного аналізатора.

Для заданих значень Цифрова обробка сигналів і Цифрова обробка сигналів , Де Цифрова обробка сигналів визначає достовірність діагностування, алгоритм побудови багатоканального сигнатурного аналізатора складається з наступних етапів.

1. Обчислюються постійні коефіцієнти Цифрова обробка сигналів

де Цифрова обробка сигналів

2. Визначаються коефіцієнти Цифрова обробка сигналів причому значення коефіцієнтів Цифрова обробка сигналів обчислюються на підставі відповідної системи рівнянь, а значення інших коефіцієнтів визначаються відповідно до виразу Цифрова обробка сигналів

3. Будується функціональна схема багатоканального сигнатурного аналізатора на підставі отриманої системи рівнянь

Цифрова обробка сигналів

При цьому використовуються результати етапів 1 і 2, що дозволяють однозначно визначити топологію зв'язків багатовхідних суматорів за модулем два, на виходах яких формуються значення Цифрова обробка сигналів .

2.6. Застосування багатоканальних аналізаторів для діагностики несправностей.

За допомогою багатоканальних сигнатурних аналізаторів можна істотно прискорити процедуру контролю цифрових схем, яка практично збільшується в n раз, де n - кількість входів застосовуваного аналізатора. У разі збігу реально отриманої сигнатури з її еталонним значенням вважається, що з досить високою ймовірністю перевіряється цифрова схема знаходиться в справному стані. На цьому процедура її дослідження закінчується. В іншому випадку, коли схема містить несправності, реальна сигнатура, як правило, відрізняється від еталонної, що служить основним аргументом для прийняття гіпотези про несправному стані схеми. У той же час вид отриманої сигнатури не несе ніякої додаткової інформації про характер виниклої несправності. Більш того, залишається відкритим питання про те, які з n аналізованих послідовностей, що ініціюють реальну сигнатуру, містять помилки, тобто виникає завдання локалізації несправності з точністю до послідовності, що несе інформацію про її присутність. Розглянемо можливі варіанти вирішення даної задачі для випадку застосування n - канальних аналізаторів.

Попередньо доведемо наступну теорему.

Теорема. Сумарна сигнатура S (x), отримана для послідовностей Цифрова обробка сигналів на n - канальному сигнатурному аналізаторі, дорівнює порозрядної сумі по модулю два сигнатур Цифрова обробка сигналів , Цифрова обробка сигналів , Причому кожна з сигнатур Цифрова обробка сигналів , Формується для послідовності Цифрова обробка сигналів за умови, що Цифрова обробка сигналів .

Доказ. У n - канальному аналізаторі n вхідних послідовностей перетворюються в одну види:

Цифрова обробка сигналів

Така вхідна послідовність, аналізована n канальним сигнатурним аналізатором, описується таким двійковим поліномом:

Цифрова обробка сигналів , (2.6.1)

який складається з суми по модулю два поліномів види:

Цифрова обробка сигналів , (2.6.2)

описують вихідні послідовності Цифрова обробка сигналів . Кожен поліном Цифрова обробка сигналів можна представити у вигляді співвідношення:

Цифрова обробка сигналів , (2.6.3)

де Цифрова обробка сигналів -Поліном, взаємно зворотний полиному Цифрова обробка сигналів , Використовуваному для реалізації n - канального сигнатурного аналізатора; Цифрова обробка сигналів - Сигнатура послідовності Цифрова обробка сигналів .

Підсумувавши за модулем два праві і ліві частини рівності (2.6.3), отримаємо, що поліном Цифрова обробка сигналів буде визначатися як

Цифрова обробка сигналів (2.6.4)

для якого також справедливе співвідношення Цифрова обробка сигналів , Тобто

Цифрова обробка сигналівЦифрова обробка сигналів (2.6.5)

У результаті порівняння двох останніх рівностей можна зробити висновок, що сумарна сигнатура S (x), отримана для послідовностей Цифрова обробка сигналів дорівнює порозрядної сумі по модулю два сигнатур Цифрова обробка сигналів кожної з вхідних послідовностей:

Цифрова обробка сигналів (2.6.6)

що й потрібно було довести.

Основний результат даної теореми, виражений співвідношенням (2.6.5), справедливий для примітивного полінома Цифрова обробка сигналів і довільних значень n і l. Наслідком цієї теореми є можливість визначення еталонної сигнатури для довільної множини вхідних послідовностей. Так, еталонне значення сигнатури для першої, другої та п'ятої послідовностей буде обчислюватися як

Цифрова обробка сигналів

Використовуючи результати теореми, можна формалізувати процедуру контролю цифрової схеми. При цьому вхідними послідовностями Цифрова обробка сигналів цього аналізатора в загальному випадку можуть бути послідовності, що формуються на вхідних, проміжних та вихідних полюсах схеми, для яких в результаті попередніх досліджень визначено значення еталонних сигнатур Цифрова обробка сигналів . Не порушуючи спільності, припустимо, що n = 2d, і уявімо процедуру контролю у вигляді наступного алгоритму.

Алгоритм контролю цифрової схеми локалізацією несправності до першої послідовності, яка містить викликані нею помилки.

У результаті аналізу n = 2d реальних послідовностей Цифрова обробка сигналів на n - канальному аналізаторі визначається значення сигнатури S * (x), яке відповідає співвідношенню:

Цифрова обробка сигналів

За висловом

Цифрова обробка сигналів

обчислюється еталонне значення сигнатури S (x).

Реальне значення сигнатури S * (x) порівнюється з еталонною сигнатурою S (x). У разі виконання рівності S * (x) та S (x) вважається процедура діагностики закінченою. В іншому випадку, коли S * (x) ¹ S (x) виконується наступний етап алгоритму.

Всі безліч вхідних послідовностей розбивається на дві групи, причому номери послідовностей Цифрова обробка сигналів становлять безліч А1 = {1,2,3 ... n / 2}, а номери послідовностей Цифрова обробка сигналів становлять безліч А2 = {n / 2 +1, n / 2 +2, ... n}. Значенням i присвоюється значення 1.

У результаті аналізу реальних послідовностей, номери яких задаються безліччю А1 на n - канальному сигнатурному аналізаторі за умови, що послідовності, номери яких визначає безліч А2, є нульовими, визначається значення реальної сигнатури.

На підставі вираження

Цифрова обробка сигналів

визначаємо S (x).

Перевіряється справедливість рівності S * (x) = S (x), у разі виконання безліч А1 замінюється елементами безлічі А2.

Значення змінної i збільшується на 1 і порівнюється з величиною n, якщо

© Усі права захищені
написати до нас