【技术实现步骤摘要】
本申请涉及芯片测试，具体涉及一种双极型芯片的性能测试方法。
技术介绍
1、双极型芯片是指集成了双极型晶体管（bipolar junction transistor，bjt）的芯片，这些芯片采用一个或多个双极型晶体管作为电路的一部分。由于双极型晶体管具有良好的放大能力，能够放大电信号，因此集成了双极型晶体管的芯片被广泛应用于放大器、模拟电源管理和通信领域中。为了确保双极型芯片的质量和可靠性，同时验证双极型芯片是否能够在设计规格范围内提供所需的性能，确保大规模生产芯片性能的一致性，需要对双极型芯片进行性能测试。
2、在双极型芯片的性能测试过程中，芯片测试采集数据之间往往存在大量的非线性关系，而传统的检测方法，如基于规则的机器学习检测方法，可控性强、双极型芯片性能检测速度快，但需要提前定义的规则和条件，无法处理未知的双极型芯片测试情况，存在双极型芯片的测试性能无法进行准确判断的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种双极型芯片的性能测试方法，以解决双极型芯片的测试性能无法进行准确判断的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本申请一个实施例提供了一种双极型芯片的性能测试方法，该方法包括以下步骤：
3、获取双极性芯片性能测试过程中的输出电流、输出电压、能耗值和放大系数，根据所述输出电流、输出电压、能耗值和放大系数分别获取芯片输出电流序列、芯片输出电压序列、芯片能耗序列和芯片放大系数序列，将芯片输出电流序列、芯片输出电压序列、芯片能耗序列和芯片放大系数序列均
4、获取每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列，根据每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列分别计算极值特征分析序列的离散震荡强度和极值特征分析序列中每个极值点的极值紧密显著权重，基于离散震荡强度和极值紧密显著权重计算每个数据的突变点显著筛选系数；根据每个芯片测试数据序列中每个数据的突变点显著筛选系数计算每个数据的突发事件修正筛选系数；
5、根据每个芯片测试数据序列中每个数据的突发事件修正筛选系数分布差异特征获取每个芯片测试数据序列对应的响应恢复迅速确信指数；
6、根据每个芯片测试数据序列对应的响应恢复迅速确信指数获取响应恢复特征矩阵，基于响应恢复特征矩阵获取双极型芯片的性能测试结果。
7、优选的，所述获取每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列，根据每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列分别计算极值特征分析序列的离散震荡强度和极值特征分析序列中每个极值点的极值紧密显著权重的方法为：
8、对于每个芯片测试数据序列，采用曲线拟合算法获取芯片测试数据序列的拟合曲线，获取所述拟合曲线中所有极大值点和极小值点对应的采集时间数据，将所有极大值点的采集时间数据在芯片测试数据序列中对应的数据作为极大值标记数据，将所有极小值点的采集时间数据在芯片测试数据序列中对应的数据作为极小值标记数据；
9、以芯片测试数据序列中每个数据为中心分别向左和向右选取预设数量的数据，将向左和向右选取的预设数量的数据按照时间升序组成的序列分别作为左特征序列和右特征序列；将左特征序列中所有极大值标记数据和极小值标记数据按照时间升序顺序组成的序列分别作为左特征序列的极大值标记数据序列和极小值标记数据序列，将右特征序列中所有极大值标记数据和极小值标记数据按照时间升序顺序组成的序列分别作为右特征序列的极大值标记数据序列和极小值标记数据序列；
10、将芯片测试数据序列中每个数据的左特征序列和右特征序列分别作为每个数据的一个极值特征分析序列，根据芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列的极大值标记数据序列和极小值标记数据序列获取每个数据的每个极值特征分析序列的离散震荡强度，根据芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列的极值分布情况计算每个数据的极值特征分析序列中每个极值点极值紧密显著权重。
11、优选的，所述根据芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列的极大值标记数据序列和极小值标记数据序列获取每个数据的每个极值特征分析序列的离散震荡强度的方法为：
12、将芯片测试数据序列中每个数据的所有极值特征分析序列中元素数量最小的序列作为极值特征序列，将每个极值特征分析序列的极大值标记数据序列和极小值标记数据序列中相同位置的元素之差的绝对值在极值特征序列上累加结果与极值特征分析序列中所有元素方差的乘积作为芯片测试数据序列中每个数据的每个极值特征分析序列的离散震荡强度。
13、优选的，所述根据芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列的极值分布情况计算每个数据的极值特征分析序列中每个极值点极值紧密显著权重的方法为：
14、，
15、式中，表示芯片测试数据序列中数据点i的每个极值特征分析序列中第s个极值点的极值紧密显著权重，表示芯片测试数据序列中数据点i的每个极值特征分析序列中第s个极值点与数据点i之间的间隔元素的数量，m表示芯片测试数据序列中数据点i的每个极值特征分析序列内数据元素的数量。
16、优选的，所述基于离散震荡强度和极值紧密显著权重计算每个数据的突变点显著筛选系数的方法为：
17、将芯片测试数据序列中每个数据的左特征序列中所有极值点的极值紧密显著权重的均值与所述左特征序列对应的离散震荡强度的乘积作为第一因子，将芯片测试数据序列中每个数据的右特征序列中所有极值点的极值紧密显著权重的均值与所述右特征序列对应的离散震荡强度的乘积作为第二因子，将第一因子与第二因子的差值作为芯片测试数据序列中每个数据的突变点显著筛选系数。
18、优选的，所述根据每个芯片测试数据序列中每个数据的突变点显著筛选系数计算每个数据的突发事件修正筛选系数的方法为：
19、将每个芯片测试数据序列中每个数据与每个数据相邻的预设数量数据的突变点显著筛选系数之间的差值在每个数据邻域内预设数量数据上累加结果的均值作为第一累加因子，将第一累加因子与每个数据的突变点显著筛选系数的和作为每个芯片测试数据序列中每个数据的突发事件修正筛选系数。
20、优选的，所述根据每个芯片测试数据序列中每个数据的突发事件修正筛选系数分布差异特征获取每个芯片测试数据序列对应的响应恢复迅速确信指数的方法为：
21、将每个芯片测试数据序列中所有数据的突发事件修正筛选系数作为输入，采用大津阈值分割算法获取每个芯片测试数据序列的分割阈值，将每个芯片测试数据序列中突发事件修正筛选系数大于分割阈值的数据作为疑似突发开始点数据；
22、将每个芯片测试数据序列中相邻两个疑似突发开始点数据的采集时间构成的区间作为相邻两个疑似突发开始点数据中采集时刻最小的疑似突发开始点数据的突发事件影响区间，将所述突发事件影响区间中所有极大值标记数据和极小值标记数据按照时间升序顺序组成的序列作为突发事件影响区间的极值标记数据序列，将所述极值标记数据序列中按照时间升序顺序依次将两个元素作为突发事件本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述获取每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列，根据每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列分别计算极值特征分析序列的离散震荡强度和极值特征分析序列中每个极值点的极值紧密显著权重的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列的极大值标记数据序列和极小值标记数据序列获取每个数据的每个极值特征分析序列的离散震荡强度的方法为：
4.根据权利要求2所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据芯片测试数据序列中每个数据的每个极值特征分析序列的极值分布情况计算所述每个极值特征分析序列中每个极值点的极值紧密显著权重的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述基于离散震荡强度和极值紧密显著权重计算每个数据的突变点显著筛选系数的方法为：
6.根据权利要求1所
7.根据权利要求1所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据每个芯片测试数据序列中每个数据的突发事件修正筛选系数分布差异特征获取每个芯片测试数据序列对应的响应恢复迅速确信指数的方法为：
8.根据权利要求7所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据芯片测试数据序列中每个疑似突发开始点数据的极值标记组合中的极值差异计算每个疑似突发开始点数据的峰谷恢复表征系数的方法为：
9.根据权利要求7所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据芯片测试数据序列中每个疑似突发开始点数据的峰谷恢复表征系数、突发事件影响区间和峰谷稳定距离计算响应恢复迅速确信指数的方法为：
10.根据权利要求1所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据每个芯片测试数据序列对应的响应恢复迅速确信指数获取响应恢复特征矩阵，基于响应恢复特征矩阵获取双极型芯片的性能测试结果的方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述获取每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列，根据每个芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列分别计算极值特征分析序列的离散震荡强度和极值特征分析序列中每个极值点的极值紧密显著权重的方法为：
3.根据权利要求2所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据芯片测试数据序列中每个数据的极值特征分析序列的极大值标记数据序列和极小值标记数据序列获取每个数据的每个极值特征分析序列的离散震荡强度的方法为：
4.根据权利要求2所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述根据芯片测试数据序列中每个数据的每个极值特征分析序列的极值分布情况计算所述每个极值特征分析序列中每个极值点的极值紧密显著权重的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种双极型芯片的性能测试方法，其特征在于，所述基于离散震荡强度和极值紧密显著权重计算每个数据的突变点显著筛选系数的方法为：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑泳辉，于长存，吴雷，刘成君，
申请(专利权)人：北京七星华创微电子有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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