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题名基于SIP的FPGA驱动电压补偿测试研究
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作者
黄健
陈诚
王建超
李岱林
杜晓冬
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机构
中国电子科技集团公司第五十八研究所
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第4期30-33,共4页
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文摘
在基于SIP的现场可编程门阵列(FPGA)性能参数验证测试时,驱动电压测试会受到多种因素的影响,如PCB线阻、插座信号损耗以及测试温度等,这些因素导致ATE测试的实测值与真实值之间存在偏差。为了提高驱动电压的测试精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与长短时记忆(LSTM)网络的误差补偿方法。将PCB线长、测试温度等参数作为特征输入到CNN-LSTM模型中,模型经过训练迭代后能够预测出驱动电压的误差值;再将预测的误差值应用于ATE测试机中,对实测值进行补偿和修正,从而使得测试结果更加接近真实值。实验结果表明,所提方法能够有效地减小测试误差,提高FPGA驱动电压测试的准确性。
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关键词
驱动电压测试
误差补偿
系统级封装(SIP)技术
现场可编程门阵列
卷积神经网络
长短时记忆网络
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Keywords
driver voltage testing
error compensation
system in package technology
field-programmable gate array
convolutional neural network
long short term memory network
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分类号
TN407-34
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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