Arithmetic compaction circuits for mixed-signal systems testing
Notice bibliographique
Résumé
Arithmetic error-control codes (ECCs) have been designed to protect the integrity of data being transmitted and/or processed. The implementation of an ECC involves constructing an appropriate encoding/decoding device. An important part of this device is a residue computing circuit (RCC). This circuit has also been used in mixed-signal systems testing and is referred to as a compaction circuit. As ECCs originated primarily to protect data transfers over binary channels, the design methodology for RCCs has been mostly oriented toward a binary case. A non-binary design technique has only been reported for a special type of compaction modulus. In this work, we consider a design technique for a multiple-bit arithmetic compaction circuit with an arbitrary compaction modulus. It is assumed that the codes being compacted are fuzzy, which distorts the result of compaction and increases the aliasing rate. Even though the fault free system's output code distortion is small, the compaction circuit may aggravate it beyond the acceptable levels making the method impractical. We design a low cost compactor that does not increase the code distortion. The circuit can be used for off-line and on-line mixed-signal systems testing, as well as fault-tolerant data processing and noise-tolerant data transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».