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摘要:
测试资源划分是降低测试成本的一种有效方法.本文提出了一种新的有效的对测试数据进行压缩的编码:Variable-Tail编码,并构建了基于该编码的测试资源划分方案.文章的理论分析和实验研究表明了采用Variable-Tail编码能取得比Golomb编码更高的压缩率,针对多种模式下的测试向量均能提供很好的压缩效果,解码器的硬件也较易实现.文章还提出了一种整合不确定位动态赋值的测试向量排序算法,该算法可以进一步提高测试压缩率.文章最后用实验数据验证了所提编码和排序算法的高效性.
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文献信息
篇名 应用Variable-Tail编码压缩的测试资源划分方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 Variable-Tail编码 Golomb编码 可适应性 测试模式 诊断模式
年,卷(期) 2004,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1346-1350
页数 5页 分类号 TP391.76
字数 5022字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.08.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李华伟 中国科学院计算技术研究所 55 595 14.0 22.0
5 徐勇军 中国科学院计算技术研究所 47 744 14.0 26.0
9 韩银和 中国科学院计算技术研究所 48 573 12.0 22.0
13 李晓维 中国科学院计算技术研究所 127 1467 20.0 32.0
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研究主题发展历程
节点文献
Variable-Tail编码
Golomb编码
可适应性
测试模式
诊断模式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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