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数字电路系统性能测试软件开发及矢量生成算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
图清单第9-11页
表清单第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 本课题研究的目的和意义第13-14页
    1.2 自动测试设备的主要测试手段及其测试原理过程第14-16页
    1.3 国内外研究的技术现状和发展趋势第16-17页
    1.4 本文的主要研究工作及结构安排第17-19页
第二章 自动测试设备系统软件的总体方案设计第19-25页
    2.1 软件系统功能说明第19-20页
    2.2 当前软件系统面对的硬件环境第20-22页
    2.3 系统软件的总体设计思路第22-24页
        2.3.1 开发工具的选择-虚拟仪器和 LabVIEW第22-23页
        2.3.2 软件总体设计思路第23-24页
    2.4 自动测试设备系统软件设计过程中的技术难点第24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 测试矢量生成算法的研究第25-43页
    3.1 测试矢量生成算法介绍第25-29页
        3.1.1 测试矢量生成的基本原理第25页
        3.1.2 测试矢量生成的基本概念第25-27页
        3.1.3 测试矢量生成的故障模型第27-28页
        3.1.4 测试矢量生成算法的性能评价指标第28-29页
    3.2 测试矢量生成算法的分类与发展趋势第29-32页
        3.2.1 测试矢量生成算法的分类及典型算法介绍第29-32页
        3.2.2 测试矢量生成算法发展趋势第32页
    3.3 测试矢量生成的基本步骤第32-42页
        3.3.1 研究对象的选择—国际标准电路第32-34页
        3.3.2 电路描述文件的读取与预处理第34-36页
        3.3.3 故障表(故障字典)的生成第36-37页
        3.3.4 故障表的压缩第37-39页
        3.3.5 基于故障模拟的测试矢量生成方法第39-41页
        3.3.6 测试集的压缩第41-42页
        3.3.7 测试集的排序第42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 基于粒子群的神经网络测试矢量生成算法的研究与实现第43-53页
    4.1 数字电路的神经网络模型及其能量函数第43-45页
        4.1.1 基本逻辑门的神经网络模型及其能量函数第43-44页
        4.1.2 组合电路的神经网路模型及其能量函数第44页
        4.1.3 构建基于神经网络的被测电路的约束网络第44-45页
    4.2 粒子群算法用于求解测试矢量第45-49页
        4.2.1 基本粒子群算法第45-46页
        4.2.2 离散变量粒子群算法第46-47页
        4.2.3 适应度函数的确定第47-48页
        4.2.4 求解步骤流程第48-49页
    4.3 实验结果及分析第49-50页
    4.4 对算法的多种改进及其实现结果和分析第50-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第五章 自动测试设备软件系统各功能模块的设计及其集成第53-90页
    5.1 测试任务编辑模块的实现第53-61页
        5.1.1 模块要实现的功能第53-54页
        5.1.2 设计思路第54-61页
    5.2 多种波形显示效果模块的实现第61-75页
        5.2.1 模块要实现的功能第61-62页
        5.2.2 设计思路第62-75页
    5.3 软件其它模块的设计第75-84页
        5.3.1 航电总线 1553B 通信测试模块第75-77页
        5.3.2 多功能串口通信测试模块第77-79页
        5.3.3 ARINC429 通信测试模块第79-81页
        5.3.4 程控电源模块第81页
        5.3.5 三十二路离散 I/O 模块第81-82页
        5.3.6 三十二路逻辑分析仪通道模块第82-83页
        5.3.7 JTAG 边界扫描测试模块第83页
        5.3.8 一键自检测试模块第83-84页
    5.4 软件系统的集成第84-85页
    5.5 自动测试设备软件系统的调试与实例验证第85-89页
        5.5.1 系统调试的方法第85-86页
        5.5.2 系统的实例验证第86-89页
    5.6 本章小结第89-90页
第六章 结论与总结第90-92页
    6.1 全文工作总结第90-91页
    6.2 展望第91-92页
参考文献第92-96页
致谢第96-97页
攻读硕士学位期间发表(录用)论文及科研情况第97页

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