cell_aware诊断分辨率
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[待解决问题]
请问提高cell_aware诊断的分辨率的方法都有哪些呢？除了拥有好的UDFM模型外，怎么去降低诊断报告中怀疑列表中对象的数量呢？
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提高cell aware (CA)诊断的分辨率和降低诊断报告中怀疑列表对象的数量有多种方法，除了拥有良好的UDFM模型外，以下是一些可能的策略：
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增加测试覆盖率：通过增加测试向量的数量，可以增加故障检测点，进而提高CA诊断的分辨率。
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优化测试策略：根据已知的硬件设计和潜在的缺陷模式，优化测试策略以突出这些问题。例如，对于某些特定类型的缺陷，存在针对性的测试方法。
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使用更精细的故障模型：从更上层（如门级或逻辑级）到更下层（如晶体管级或物理级），更精细的故障模型可以提供更详细的信息，从而帮助诊断工具减少怀疑列表的大小。
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利用额外的设计和过程数据：包括制程参数、负载条件、操作条件等，这些信息可以作为上下文信息指导故障诊断。
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整合DFT和BIST方案：Design-for-Testability (DFT)和Built-in Self Test (BIST)方案能够在设计早期阶段就考虑故障检测和诊断的需求，有助于提高诊断分辨率。
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后处理和数据挖掘：利用各种统计技术和机器学习算法从诊断结果中挖掘潜在的模式和关联。
在实际应用中可能需要结合多种策略以达到最佳效果。
我现在的故障模型是晶体管的缺陷的，去做cell_aware诊断。我想问一下，您写的第六条是从初始诊断报告入手？然后这个潜在的关联一般都有一些什么呢？谢谢。
