芯片模块最优参数的自学习选择方法

    公开(公告)号:CN114356682A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202111509203.X

    申请日:2021-12-10

    发明人: 张瀚文 戴昭君

    IPC分类号: G06F11/26

    摘要: 本发明公开了一种芯片模块最优参数选择的自学习优化方法,本方法是一种快速自动化算法,用于芯片各配置参数遍历组合,以选择一组用于保证芯片整体性能最优的外部激励配置及芯片配置调优参数,特别适用于对输入模拟参数敏感的低功耗微控制器(以下简称MCU)芯片模拟模块与数模接口模块性能验证的自动化测试。本方法由数据分析自学习算法与程控自动采集平台两部分组成。数据分析自学习算法通过程控自动采集平台调整待评估芯片各项参数,获得性能指标反馈,得到不同参数的工作环境范围,从而分析得知性能与工作范围平衡后的最优参数;根据批量芯片分析结果更新数据,建立标准数据库,有选择性的进行参数与工作环境范围对新的芯片扫描,节约测试时间,在偏离标准曲线时提出预警。

    基于Python的芯片自动化验证测试系统及方法

    公开(公告)号:CN112131109A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010992183.5

    申请日:2020-09-21

    摘要: 本发明公开了基于Python的芯片自动化验证测试系统及方法,特别适用于低功耗MCU芯片的IP功能验证,接口电特性参数,芯片性能的自动化测试。本发明使用Python开发的PC端上位机框架,涵盖UART/SPI/I2C/芯片JTAG调试四种连接模式与自定义通讯协议,并以透传指令的形式直接对单个或多个待测板进行通信,对待测芯片进行测试验证。同时使用程控的方式对可编程测试设备进行自动化控制,配合透传指令与数据采集算法以实现对芯片的实时数据监控与采集。本发明简化了传统芯片IP功能的验证操作流程,可适用于复杂IP与测试项的芯片验证环境。

    芯片ADC性能自动化测试系统及方法

    公开(公告)号:CN109143034A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201811050751.9

    申请日:2018-09-10

    IPC分类号: G01R31/28

    CPC分类号: G01R31/2868 G01R31/2834

    摘要: 本发明公开了一种芯片ADC性能自动化测试系统及方法,特别适用于蓝牙芯片等需要模数转换的信号处理硬件从而实现对其ADC总体性能的自动化测试。本发明使用带有标准GPIB工控接口,或者标准USB/RS232串口的可编程信号源与可编程逻辑分析仪,同时通过PC端的LABVIEW与MATLAB进行混合编程,包含仪器采集,高兼容性接口采集和文本输入分析三种数据采集模式,进而实现对芯片ADC性能的自动化测试,同时使用可拔插待测子母待测板兼容不同ADC的输出接口。本发明采用自动化软件与低成本高兼容硬件结合的设计思路,简化了传统芯片ADC测试操作流程,提高了效率减少了成本与人为失误风险。