《田波波--外文翻译译文》由会员分享，可在线阅读，更多相关《田波波--外文翻译译文（9页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、本科毕业设计（论文）外文翻译译文本科毕业设计（论文）外文翻译译文学生姓名学生姓名： 田波波 院院 （系）：（系）： 电子工程学院电子工程学院 专业班级专业班级： 测控 0904 指导教师指导教师： 韦 敏 完成日期：完成日期： 2013 年 3 月 14 日 要要 求求1、外文翻译是毕业设计（论文）的主要内容之一，必须学生独立完成。2、外文翻译译文内容应与学生的专业或毕业设计（论文）内容相关，不得少于15000 印刷符号。3.外文翻译译文用 A4 纸打印。文章标题用 3 号宋体，章节标题用 4 号宋体，正文用小 4 号宋体，20 磅行距；页边距上、下、左、右均为 2.5cm，左侧装订，装订线
2、0.5cm。按中文翻译在上，外文原文在下的顺序装订。4、年月日等的填写，用阿拉伯数字书写，要符合关于出版物上数字用法的试行规定 ，如“2005 年 2 月 26 日” 。5、所有签名必须手写，不得打印。文献名称自适应测试文献名称自适应测试: :处理过程可变性处理过程可变性 文献名称文献名称 AdaptiveAdaptive Testing:DealingTesting:Dealing withwith ProcessProcess VariabilityVariability 作者：作者：PeterPeter MaxwelMaxwel 起止页码：起止页码：41-4941-49 出版日期（期刊号
3、）：出版日期（期刊号）：20112011 年年 1111 月月 出版单位：出版单位：IEEEIEEE DesignDesign 这个值成为限制模在测试。这些发展催生的概念离群值筛选和数据驱动测试。除了允许变化,异常筛选改变了基础的测试,从是否部分良好，是否这个部分是不同的,导致部分通过所有测试规范,但拒绝如果他们之外预期的分配一个或多个参数测量。上述例子说明在测试中使用连续变量(参数),比简单的通过/失败结果好。模拟电路是特别适合这种方法,因为他们通常有大量的参数测试,这些参数进行连续值。大量测量代表丰富的环境自适应测试,因为很有可能,并不是所有的需要测量的时间benner 和描述了一个方法的
4、 Boroffice 改编,在这数据收集到一个固定的样本和过程能力指数(肌酸磷酸激酶吗)，再根据方程确定每个量。自适应处理面临的挑战之一是模拟电路涉及到的大量测量在晶圆测试应选用，以达到对于异常值筛选的目的。因为使用可能数以百计的外置屏幕是不可行,一个初始设置必须选择,但这可能不是最优的，需要调整。 Naha 等人所描述的使用输入的字段操作(参见图 1 主要的文本),在客户返回相关所有的测量值。这些测量有很好地与返回的部分相关，然后为未来的测试使用。对于限制设置,一旦组件的测量值确定,我们可以评估方程来生成结果,代表了预期值的测量。这成为通过/失败限制为特定的测量问题最后的元素在自适应测试过程
5、这个决定。考虑测量进行比较计算极限确定(决定)是否通过测试。自适应测试阶段自适应测试阶段不采用自适应适与传统的静态测试方法,我们只使用测试执行数据做出的通过/失败的决定。测试极限是独立设置,使用特征数据模型的形式和参数是固定的。传统的固定阈值落入这分类。一个 c 的值将直接从线性回归的一些表征样品。在测试中,由最小的价值决定,最大的计算方程,和测量最大是反对这个价值相比。如果测量值较高,然后部分拒绝了。多个测试流可以动态地选择基于自动统计数据分析。例如,一个样品的模具可以选择在一个晶片,并根据产量的模,其余的晶圆测试的可能与降低测试集。同样,巴内特表明,任何给定的模的可靠性取决于产量的模。所以
6、,可以进行更严格的测试在模在其他分区。一个静态算法的概念可以扩展为一个 DUT 响应模型。它的模型可以由方程表征,但参数不再是固定的,其取决于测试执行数据。这里有一个数量的限制设置算法,我们使用取决于响应数据。实际上,有一个决策树结构,在极端情况下,可能导致每个DUT 的特别的考验一个流由观察到的响应,这可能包括数据从多个插入。可更能的结果是,dut 被确定为一个共同的子群的成员、测试流程是动态调整使用群和他们共同的响应 dut。潜在的甚至可能有不同的模型形式,不只是一个用不同的参数形式。因为有自适应测试力能变化处理,并考虑了潜在的广泛范围的测试数据,从其使用许多好处接踵而至。降低测试成本,更
7、好的质量和可靠性,提高产量,提高学习效率是其最大的好处。减少测试时间是降低测试成本一个主要的办法。使用自适应测试流导致部分测试就像需要,而不是将整个测试所有零件减少。通过替换固定和自适应的限制，加上使用统计后加工,我们提高产量损失减少方差在限制和更清楚的区分缺陷人口从没有缺陷的零件。获得一个清晰的视图。看图 2 和图 3，图 2 显示了为没有缺陷和瑕疵部分分布对于一个给定的参数。重叠导致产量损失对测试也都有影响，这是有部分缺陷的,但有价值的参数不到测试限制通过测试,成为测试逃脱。没有缺陷的部分有一个参数值高于极限舍去。我们还可以降低测试成本,减少测试时间。虽然静态方法很常见,他们不需要把变化考
8、虑在内。明显可以通过调整测试的能力,哪些测试我们应用到哪一个模。 更好的质量和可靠性更好的质量和可靠性离群值筛选技术依赖于自适应测试原则的设置限制和测试后的数据分析，从而减少生产更好的质量。由于进化的自然,自适应检测有提高检测有缺陷的零件的作用。潜在缺陷可能导致可靠性问题,所以如果我们能确定模,不同于预期的内在的人口,我们有一个方法来检测潜在的缺陷。一个自适应需测试要收集数据,这样我们可以实现各种算法。一个数据结构和控制路径也需要数据分析引擎。这种类型学习会产生基础设施改善,因为它需要大量的相同的数据产生,通过使用需要的数据从一个自适应测试,我们可以减少要求特殊的测试结构,并使用每一个模在一个
9、晶片内作为数据源。偏差存在动态特征,这是一个很大的帮助，这个理念使用测试结果和数据分析确定多个系统组件的可变性。试测优化,这是有可能的,因为测试成功率可以被监控,可以检测参数设置问题。即时重新测试也可以预定条件下触发。信息前反馈,比如我们可以设置频率范围或起始点搜索基于参数化的数据。生产监控和测试报警,例如测试系统采用实时参数数据分析来识别微妙的参数变化，这可能是由于边际晶片探针接触导致。测试流程了提出了几个挑战。使用这样一个流程,数据集成就需要从生产设备(绝对值),测试房屋和其他分包商。同时,一个供应链数据集成过程需要随着过程开发的自动检测,以便纠正供应链问题。这意味着能够集成多个数据库,有
10、一个灵活的物流系统,全程参与跟踪在每个测试步骤,在前馈和数据流向后这样一个复杂的网络系统,实时数据完整性验证非常重要,同样重要的是开发的标准文件格式和数据表示方式。实时检索历史是要将数据在自适应的试测,因为许多可能自适应测试方法使用模级前馈数据,实时统计或反馈数据很多。所有这些将实施重要的存储需求,因为完整的生产流程将会产生巨量的数据。实时数据通信将需要一个实时数据接口，这个会对控制测试流程和硬件生成一个适应流。数据分析引擎需要测试人员的和实时的数据通信。从根本上讲,一个自适应测试的目标是完全自动化的数据的整合过程，所有原型、模型、制造、和历史材料结合和减少。对每一个设备让它做出对如何消耗资源最好，更多的工作是需要在算法开发、集成和外围仪表,数据质量保证、数据通信和交付,和灵活的测试流程和制造。所以,每一个模是适当的筛选以最小的成本，来完成工作所需。采用自适应测试在早期阶段,需要更多的研究来模拟复杂情况的实现。因为过程变化是一个不争的事实,继续最大化的自适应的好处是它提供了显著的改进和成本节约超过传统处理。指导教师意见：指导教师签字：年 月 日系(教研室)意见：主任签字：年 月 日注：此表单独作为一页。
