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公开(公告)号:CN109444727B
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN201811097758.6
申请日:2018-09-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01R31/3185
Abstract: 本发明公开一种面向扫描设计结构的低功耗LFSR重播种测试压缩方法,解决了传统LFSR重播种技术带来的过高的测试功耗等问题。基于测试立方块的优化编码算法能够灵活结合任意LFSR重播种方案,可应用于工业级超大规模集成电路和片上系统的内建自测试及其功能验证。基本思路如下:LFSR重播种过程对测试立方中的不确定位进行随机填充,由此引发过高的开关切换率和测试功耗。本发明通过优化编码提高测试立方中相邻位之间的逻辑一致性,有效降低测试功耗;通过减少测试立方中的确定位数目和状态方程个数,降低种子向量求解难度,有效地提高测试数据压缩率,缓解测试存储资源的挑战。
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公开(公告)号:CN109444727A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201811097758.6
申请日:2018-09-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01R31/3185
CPC classification number: G01R31/318536 , G01R31/318547
Abstract: 本发明公开一种面向扫描设计结构的低功耗LFSR重播种测试压缩方法,解决了传统LFSR重播种技术带来的过高的测试功耗等问题。基于测试立方块的优化编码算法能够灵活结合任意LFSR重播种方案,可应用于工业级超大规模集成电路和片上系统的内建自测试及其功能验证。基本思路如下:LFSR重播种过程对测试立方中的不确定位进行随机填充,由此引发过高的开关切换率和测试功耗。本发明通过优化编码提高测试立方中相邻位之间的逻辑一致性,有效降低测试功耗;通过减少测试立方中的确定位数目和状态方程个数,降低种子向量求解难度,有效地提高测试数据压缩率,缓解测试存储资源的挑战。
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公开(公告)号:CN108549912A
公开(公告)日:2018-09-18
申请号:CN201810352482.5
申请日:2018-04-19
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/6235 , G06K9/4604 , G06K9/6218 , G06K9/6269 , G06K2009/6236 , G06K2209/053 , G06T7/136 , G06T7/45 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2207/30064
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的肺结节检测方法,能够自动进行肺结节检测并且保持较高的精度,包括以下步骤:获取肺部CT图像;对肺部CT图像进行分割,得到肺实质;对肺实质图像进行分割,得到多个肺结节候选;提取肺结节候选的灰度、形状和纹理特征;对多维的混合特征进行降维,并用混合了规则和支持向量机的分类器进行分类,达到检测肺结节的效果。本发明提出的新的分割方法和分类方法,降低了假阳性,提高了医学图像肺结节的检测精度,可用于计算机辅助诊断系统。
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