基于Mamba神经网络的回归测试仿真波形分类方法

    公开(公告)号:CN119848646A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411950767.0

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明公开基于Mamba神经网络架构的回归测试错误仿真波形自动化分类方法,属于集成电路领域,包括将回归测试得到的仿真波形文件进行解析,将关键信号波形转换成整型波形离散序列;将波形序列数值范围归一化到0‑1区间,截取固定长度输入Mamba神经网络模型,网络输出块大小、块起始位置两个参数;利用网络输出的两个特征参数将波形划分,计算每块波形的厚度、波动程度以及均值特征,计算整体特征;利用波形块大小的整数倍数作为窗口,对波形进行快速傅立叶变换,计算频域特征;将提取到的特征合并为多维特征向量输入支持向量机,输出得到最终分类结果,本发明能有效提升回归测试失败原因诊断准确率,替代人工分诊过程,提高验证效率。

    一种多忆阻器阵列成像电路结构及使用方法

    公开(公告)号:CN118301494A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410394772.1

    申请日:2024-04-02

    Abstract: 本发明公开了一种多忆阻器阵列成像电路结构及使用方法,至少包括若干阵列排布的忆阻成像单元、输出通道地址选择模块和信号放大模块;每个忆阻成像单元包括光敏模块G、忆阻器m1、忆阻器m2和二极管VD;每个光敏模块G的输出端分别连接忆阻器m1和忆阻器m2,光敏模块G和忆阻器m1间连接有用于输出信号的二极管VD;每一列忆阻成像单元中所有忆阻器组{m2}共用一个输出通道地址选择模块的信号端;每一行忆阻成像单元的所有二极管组{VD}共用一个传输至信号放大模块AMP的输出端;所有光敏模块G共用信号输入端Va,所有忆阻器组{m1}另一端共用信号输入端Vb。本发明简化了成像的形成和控制过程。

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