标签: dft

问：请全方位解释下DFT（可测性测试）？ 答：通常芯片流完片回来，我们会对芯片的功能和性能进行测试；同时也会对制造过程中有缺陷的芯片进行测试然后筛出。DFT的全称是design for test(可测试性设计)，DFT技术是检测post-routing netlist与foundry制造出来的芯片之间功能一致性的方法。在生产制造过程中，由于工艺或者环境等因素有可能在硅片上产生物理缺陷，进而导致制造出的芯片表现出不同于设计功能的现象。DFT技术就是用来捕捉芯片中的物理异常，进而做出芯片是否与post-routing netlist功能一致的判断。DFT的目的就是为了实现芯片对于缺陷的一种高品质低成本的测试方法。 DFT测试的策略： 1、边界扫描（boundary scan），这主要是针对IO的测试； 2、扫描连测试，芯片电路可以等效成寄存器+组合逻辑的电路形式不断重复，因此通过在寄存器添加扫描端口，对寄存器进行赋值，赋完值之后进行正常工作，之后判断寄存器的输出是否如预期，判断对错；通常时通过ATPG来产生固定的patter，所以DFT实际上是针对RTL做的逻辑测试。添加扫描链虽然增大了芯片的面积，但是提高了芯片的可测性。因此是值得做的。 3、内建自测试技术即Mbist，用来测试存储器SRAM有无故障。

不能有效编辑，贴图了 呵呵          

   所谓信号的频谱，就是信号的傅里叶变换，就是信号的频域特性。           我们知道，连续时间信号的傅里叶变换所得信号的频谱函数是模 拟角频率Ω的连续函数；而对连续时间信号进行时域采样所得序列的 频谱是数字角频率ω的连续函数。而将采样序列截断为有限长序列后 做离散傅里叶变换是对 被截断后 序列频谱函数的等间隔采样。由于 DFT是一种时域和频域都离散化了的变换，因此适合做数值运算，成 为分析信号与系统的有力工具。      但是，用DFT对连续时间信号做频谱分析的过程中，做了两步工 作，第一是 采样 ；第二是 截断 。因此，最后所得到的离散频谱函 数 和原连续信号的连续频谱肯定存在误差。下面我们就来分析这 些误 差究竟产生在哪些地方。      首先由傅里叶变换的理论可知，对于模拟信号来说，若信号持续 时间有限长，则其频谱无限宽；若信号的频谱有限宽，则其持续 时间无限长。所以严格来讲，持续时间有限的带限信号是不存在 的。    实际中，对频谱很宽的信号，为防止时域采样后产生频谱混叠， 先用采样预滤波的方法滤除高频分量。那么必然会导致滤波后的 信号持续时间无限长。         设前置滤波器的输出信号为x a (t)，其频谱函数X a (jΩ)，它们都   是连续函数，其中x a (t)为无限长，而X a (jΩ)为有限长。          首先对该信号作时域采样，采样周期为T，将得到离散的无限 长的序列x(nT)。由于习惯上描述序列的频谱时用ω作为频率变   量，因此必须探寻x(n)的频谱X(e jω )与x a (t)的频谱X a (jΩ)之间的关   系。理论上已推得，X(e jω )就是X a (jΩ)以2π/T的周期延拓后再将频   率轴Ω作T倍的伸缩后得到的图形再乘以一个常数1/T得到。也就是                                        X(e jω )= X(e jΩT )=1/T*∑X a         这一个过程中，只要采样频率足够大，即T足够小，理论上是   可以保证无混叠的，也就是能由序列的频谱X(e jω )完全恢复模拟信   号的频谱X a (jΩ)。          但是，计算机只能处理有限长的离散信号，因此x(nT)是无法被 数字计算机处理，必须对采样序列进行第二步处理，即截断成为 有限长序列。截断即为加窗处理，我们假设用的是矩形窗，长度   为N，理论上已推得，对序列作截断处理后，会造成X(e jω )频谱泄   露，也就是过渡带出现拉长、拖尾现象；通带内出现起伏，可能 出现混叠失真，因为泄露将会导致频谱的扩展，从而使最高频率   有可能超过折叠频率（fs/2）。那么此时，序列被截断后，频谱已   必然出现失真。但是只要N选得足够大，误差是可以接受的，但是 N的增加会导致数据运算量和存储量都增加。         数据被截断后，就可以被计算机做DFT处理了，而有限长序 列的DFT就是序列的z变换在单位圆上的等间隔采样。因此，我们 通过DFT来显示的频谱是 被截断后序列 傅里叶变换的采样值，这 个频谱已不是原来连续信号的频谱了。但是，我们可以根据DFT   的结果 X(k) 完整还原 被截断后序列 的傅里叶变换（频域抽样定   理），然后再由有限长序列的傅里叶变换来 近似表示 无限长序列   x (nT)的频谱X(e jω )，然后再由X(e jω )还原x a (t)的频谱X a (jΩ)。    

    看了很多有关频率分辨率与时间分辨率的说法，大致差不多。如果结合DFT分析中的栅栏效应，很容易混淆频率分辨率与栅栏效应的关系，其实可以这样理解：频率分辨率是指能真正反映信号频率成分的一种能力，因为一个信号可能是由多种频率成分构成的，高的频率分辨率就越能真实刻划信号的频率构成成分，或者说越能体现细节（即在频域中描述得比较精确），这样的频率分辨率可称之为广义的频率分辨率，或真正具有物理意义的分辨率。因此，对于FT（傅里叶变换）和DTFT（离散时间傅里叶变换）的结果，可以认为频率分辨率无穷大，因为是连续谱。当然，如果是对原始信号进行截取，其频谱会发生泄漏，泄漏可能会导致频谱混叠，如果发生频域混叠，说明频谱不能正确反映信号频率成分，或者说其分辨频率不够高，自然会影响分析的真实性，但有一点值得注意，对于一周期信号，如果截取整数个周期，并对其作DFT，这种截取不会引起分析结果的失真，原因是发生泄漏的频谱在其它采样点恰好为零（sinc函数的特性）。 　　另一个概念就是DFT频率分辨率（有些书上也称计算分辨率），它是指DFT线谱间的距离delta f=fs/N，或者2*pi/N，因为fs总是对应数字频率中的pi，故两种表示是一样的。我这么理解，DFT频率分辨率体现的是频率成分的可视性的一种度量，看不见的并不意味着没有，因为DFT可视为DTFT的等间隔采样，反过来理解，DTFT可由DFT通过内插的而恢复，由于内插是客观的过程，内插的结果唯一由样点决定，非抽样点的值尽管在DFT谱线中不存在，但并不意味着其频率成分信息丢失了，而对一个序列，如果在其后补零，DFT的点数也会增加，可视的频率点增加了，但这并不意味着物理意义的分辨率提高了，因为新出现的频率点并不带来任何新的信息。所以，DFT频率分辨率只与两个参数有关：采样频率fs和有效数据长度N。 可参见《数字信号处理——赵健》P77 转自： http://blackorchis.blog.hexun.com/25767081_d.html