一种高效的模拟波形数据压缩方法.pdf

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1、第52卷第4期复旦学报(自然科学版)Vo1.52No.42013年8月Journa1ofFudanUniversity(NaturalScience)Aug.2013文章编号:0427—7104(2013)04—0486—06一种高效的模拟波形数据压缩方法刘毅,杨帆,曾璇(复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室,上海201203)摘要:随着集成电路规模的增加,电路仿真的波形数据量也急剧膨胀.为了降低存储量,提出了一种高效的模拟波形数据压缩方法.该压缩方法是流压缩方法,采用预测、量化、编码等技术,所需的数据缓冲存储量很小,可在电路仿真时对仿真波形进行实时压缩和输出.

2、在保持数据精度的同时,该方法可以达到很高的压缩比.该方法计算复杂度低,可以处理大数据量的波形文件,是一种非常实用的压缩方法.实际电路的仿真波形压缩测试结果表明,当波形误差在0.1左右时,压缩文件大小仅为原文件的1O左右,极大地降低了数据存储量.关键词:集成电路;仿真波形;压缩方法中图分类号:TN47文献标志码:A电路仿真是集成电路功能验证的重要手段.随着集成电路规模的急剧增大,电路仿真验证所生成的波形文件也越来越大.对于一个节点数达到十万量级的电路进行一次仿真,其仿真波形数据可达数GB到数十GB,数据量极为庞大.实际电路设计中,可能还需要对电路进行多次仿真以优化电路

3、,所需存储的波形数据就更为庞大.因此,在不影响波形精度的前提下,对波形进行快速压缩,降低数据存储量,对于实际电路设计具有重要意义l1J.尽管波形压缩具有十分重要的实际意义,但目前关于波形压缩的工作较少.文献[2]中提出了一种数字波形压缩的算法,利用变长编码、预测和误差编码等技术来实现数字波形的压缩.该方法仅适用于数字波形数据,因为数字波形数据只有0、1两种状态.而对于状态复杂的模拟波形数据来说,该方法并不能有效地解决其压缩问题.文献Is]提出了一种基于奇异值分解的波形压缩方法,基于对大量波形的奇异值分解获得波形的基向量,并利用这些基向量近似表示模拟波形,从而实现对波

4、形的压缩,但是该方法需要的缓冲存储及计算量都非常大,对于大数据量的波形文件并不适用.除了这些专门针对波形压缩的算法外,还有一些通用的经典数据压缩算法,如无损压缩熵编码算法,包括LZW编码、香农编码、Hufman编码和算术编码等,在视频编解码及数据压缩中获得广泛应用[4].但是这些算法没有考虑波形数据的相关性,压缩比不高[,引.为了降低仿真波形数据的存储量,本文提出了一种高效的模拟波形数据压缩方法.由于波形数据在时间上具有很强的相关性,即不同时间点之间的波形存在相似性,本文方法将每个时间步的波形数据作为一个数据帧,每隔一定时间步选择一个参考数据帧.对于参考数据帧之间的

5、其他数据帧,求得这些数据帧和参考帧的差值,从而利用不同时间点之间波形的相关性来降低数据量.为进一步提高压缩效率,本文还提出帧间数据预测的方法,利用波形的变化趋势来预测后续数据帧的数据:如果预测精确就不再存储这些波形数据;如果预测存在误差,则存储该波形数据与参考帧的差值.为了对差值进行压缩编码,本文提出自适应量化的方法来对差值进行处理,对于动态范围不同的波形,采用不同的量化方法来进行量化,以提高量化的精度,降低差值的存储量.在完成差值量化处理之后,最后对参考帧及量化处理后的数据进行熵编码压缩,进一步降低存储量.收稿日期:2013—01—25基金项目:国家自然科学基金(

6、61006030);国家十二五科技重大专项(2011ZX01034—005—001—03);国家重点基础研究发展计划(2O11CB3097O1)资助项目作者简介:刘毅(1988一),男,硕士研究生;杨帆,男,副教授,通讯联系人,E-mail:yangfan@fudan.edu.cn.第4期刘毅等:一种高效的模拟波形数据压缩方法1问题定义电路仿真波形一[z,。,⋯,zN]可以用一个随时问变化的向量函数:R—RⅣ来表示,ffl()一()一{(1)(£)t表示时间,N表示波形数.在实际仿真波形中,存储的不是连续的波形,而是在M个时间离散点(,t一,tM)上的波形数据(()

7、,(),⋯,i(tM)).我们将每个时间步的波形数据()定义为一个数据帧.通常波形数据采用双精度的浮点数来进行存储,根据IEEE标准,每个双精度浮点数为8个字节.因此,存储M个时间离散点上的N个波形数据所需的存储量为8MN.为减少数据存储量,需要对波形数据进行压缩,并且须保证:(1)从压缩后的波形恢复得到的波形数据相比原始波形数据没有较大的精度损失;(2)压缩所需的计算量和存储量不能过高.2高效的模拟波形数据压缩方法2.1参考数据帧选取及帧间数据预测方法集成电路仿真模拟信号的数据波形有一个很重要的特点:时间上的连续性.这意昧着波形数据不会出现突变,下一时间点的波

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