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片上系统高层等价性检验关键技术研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第15-33页
    1.1 研究背景第15-17页
    1.2 高层等价性检验方法概述第17-20页
        1.2.1 高层等价性检验层次划分第17-18页
        1.2.2 高层等价性检验算法分类第18-19页
        1.2.3 各类算法的优缺点第19-20页
    1.3 国内外相关研究工作及存在的问题第20-30页
        1.3.1 相关研究第20-28页
        1.3.2 等价性定义之间的关系第28-29页
        1.3.3 存在的问题第29-30页
    1.4 主要研究内容第30页
    1.5 研究成果第30-32页
    1.6 论文结构第32-33页
第二章 基于覆盖率指导的模拟等价性检验算法第33-53页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 TLM建模方法第34-36页
    2.3 启发实例第36页
    2.4 覆盖率的基本概念及关系第36-40页
        2.4.1 复合覆盖率分析第38-39页
        2.4.2 系统级与TLM覆盖率关系第39-40页
    2.5 等价性检验算法第40-45页
        2.5.1 等价性的定义第40页
        2.5.2 等价性检验算法框架第40页
        2.5.3 等价性检验算法描述第40-45页
    2.6 实例分析第45-47页
    2.7 实验结果与分析第47-51页
    2.8 本章小结第51-53页
第三章 基于深度路径的等价性检验算法第53-71页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 深度路径第54-55页
    3.3 启发实例第55-57页
    3.4 等价性定义第57-59页
        3.4.1 FSMD的定义第57-58页
        3.4.2 FSMD功能覆盖第58-59页
    3.5 等价性检验算法第59-65页
        3.5.1 提取系统级FSMD第59-62页
        3.5.2 提取系统级深度路径第62页
        3.5.3 模拟RTL模型产生RTL深度路径第62-63页
        3.5.4 验证对应的潜在等价深度路径对第63-65页
    3.6 算法正确性与复杂度第65-66页
    3.7 实例分析第66-68页
    3.8 实验结果与分析第68-69页
    3.9 本章小结第69-71页
第四章 基于机器学习的等价性检验算法第71-87页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 启发实例第72-73页
    4.3 等价性定义第73-75页
    4.4 机器学习第75-77页
    4.5 等价性检验算法第77-82页
        4.5.1 产生训练集与测试集第79页
        4.5.2 机器学习产生映射信息第79-81页
        4.5.3 构造对应路径第81-82页
        4.5.4 验证对应路径的等价性第82页
    4.6 实例分析第82-83页
    4.7 实验结果与分析第83-86页
    4.8 本章小结第86-87页
第五章 基于SVG的等价性检验算法第87-101页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 等价性定义第88-91页
    5.3 等价性检验算法第91-95页
        5.3.1 推导互模拟关系第91-93页
        5.3.2 等价性检验第93-94页
        5.3.3 建立SVG第94-95页
    5.4 算法实现第95-97页
    5.5 实例分析第97-98页
    5.6 实验结果与分析第98-99页
    5.7 本章小结第99-101页
第六章 结束语第101-107页
    6.1 本文主要贡献第101-102页
    6.2 本文提出方法的比较第102-104页
    6.3 工作展望第104-105页
    6.4 本章小结第105-107页
致谢第107-109页
参考文献第109-119页
作者在学期间取得的学术成果第119-120页

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