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应用Variable-Tail编码压缩的测试资源划分方法

作者:韩银和; 李晓维; 徐勇军; 李华伟golomb编码可适应性测试模式诊断模式

摘要:测试资源划分是降低测试成本的一种有效方法.本文提出了一种新的有效的对测试数据进行压缩的编码:Variable-Tail编码,并构建了基于该编码的测试资源划分方案.文章的理论分析和实验研究表明了采用Variable-Tail编码能取得比Golomb编码更高的压缩率,针对多种模式下的测试向量均能提供很好的压缩效果,解码器的硬件也较易实现.文章还提出了一种整合不确定位动态赋值的测试向量排序算法,该算法可以进一步提高测试压缩率.文章最后用实验数据验证了所提编码和排序算法的高效性.

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